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Scalable Optimization via Probabilistic Modeling

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Kurzinformation

Sprache:
Englisch
ISBN:
3540349537
Seitenzahl:
349
Auflage:
-
Erschienen:
2006-09-25
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Beschreibung

Scalable Optimization via Probabilistic Modeling
From Algorithms to Applications

I'm not usually a fan of edited volumes. Too often they are an incoherent hodgepodge of remnants, renegades, or rejects foisted upon an unsuspecting reading public under a misleading or fraudulent title. The volume Scalable Optimization via Probabilistic Modeling: From Algorithms to Applications is a worthy addition to your library because it succeeds on exactly those dimensions where so many edited volumes fail. For example, take the title, Scalable Optimization via Probabilistic M- eling: From Algorithms to Applications. You need not worry that you're going to pick up this book and ?nd stray articles about anything else. This book focuseslikealaserbeamononeofthehottesttopicsinevolutionary compu- tion over the last decade or so: estimation of distribution algorithms (EDAs). EDAs borrow evolutionary computation's population orientation and sel- tionism and throw out the genetics to give us a hybrid of substantial power, elegance, and extensibility. The article sequencing in most edited volumes is hard to understand, but from the get go the editors of this volume have assembled a set of articles sequenced in a logical fashion. The book moves from design to e?ciency enhancement and then concludes with relevant applications. The emphasis on e?ciency enhancement is particularly important, because the data-mining perspectiveimplicitinEDAsopensuptheworldofoptimizationtonewme- ods of data-guided adaptation that can further speed solutions through the construction and utilization of e?ective surrogates, hybrids, and parallel and temporal decompositions. von Pelikan, Martin und Sastry, Kumara und Cantu-Paz, Erick

Produktdetails

Einband:
Gebunden
Seitenzahl:
349
Erschienen:
2006-09-25
Sprache:
Englisch
EAN:
9783540349532
ISBN:
3540349537
Gewicht:
672 g
Auflage:
-
Verwandte Sachgebiete:
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