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Self-Adaptive Heuristics for Evolutionary Computation

Self-Adaptive Heuristics for Evolutionary Computation

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Kurzinformation

Sprache:
Englisch
ISBN:
3540692800
Seitenzahl:
182
Auflage:
-
Erschienen:
2008-08-19
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Beschreibung

Self-Adaptive Heuristics for Evolutionary Computation

Evolutionary algorithms are successful biologically inspired meta-heuristics. Their success depends on adequate parameter settings. The question arises: how can evolutionary algorithms learn parameters automatically during the optimization? Evolution strategies gave an answer decades ago: self-adaptation. Their self-adaptive mutation control turned out to be exceptionally successful. But nevertheless self-adaptation has not achieved the attention it deserves.This book introduces various types of self-adaptive parameters for evolutionary computation. Biased mutation for evolution strategies is useful for constrained search spaces. Self-adaptive inversion mutation accelerates the search on combinatorial TSP-like problems. After the analysis of self-adaptive crossover operators the book concentrates on premature convergence of self-adaptive mutation control at the constraint boundary. Besides extensive experiments, statistical tests and some theoretical investigations enrich the analysis of the proposed concepts. von Kramer, Oliver

Produktdetails

Einband:
Gebunden
Seitenzahl:
182
Erschienen:
2008-08-19
Sprache:
Englisch
EAN:
9783540692805
ISBN:
3540692800
Gewicht:
465 g
Auflage:
-

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