Self-Adaptive Heuristics for Evolutionary Computation (Studies in Computational Intelligence, 147, Band 147)
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Beschreibung
"Self-Adaptive Heuristics for Evolutionary Computation" von Oliver Kramer ist ein Fachbuch, das sich mit der Anwendung selbstadaptiver Heuristiken im Bereich der evolutionären Algorithmen beschäftigt. Das Buch gehört zur Reihe "Studies in Computational Intelligence" und bietet einen tiefgehenden Einblick in die Mechanismen und Vorteile von adaptiven Methoden zur Optimierung komplexer Probleme. Es behandelt grundlegende Konzepte der Evolutionären Computation und erklärt, wie selbstadaptive Strategien eingesetzt werden können, um die Leistung dieser Algorithmen zu verbessern. Durch die Anpassung von Parametern während des Optimierungsprozesses können diese Heuristiken effizienter auf verschiedene Problemstellungen reagieren. Kramer diskutiert sowohl theoretische Aspekte als auch praktische Anwendungen und bietet Beispiele, wie solche Techniken in realen Szenarien implementiert werden können. Das Buch richtet sich an Forscher, Studenten und Praktiker im Bereich der Künstlichen Intelligenz und Informatik, die an fortgeschrittenen Optimierungsmethoden interessiert sind. Es liefert wertvolle Einsichten für diejenigen, die ihre Kenntnisse über adaptive Systeme vertiefen möchten.
Produktdetails
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Über den Autor
- Gebunden
- 326 Seiten
- Erschienen 2007
- Springer
- Gebunden
- 204 Seiten
- Erschienen 2009
- Springer
- Gebunden
- 542 Seiten
- Erschienen 2011
- Springer
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- North Holland
- paperback
- 392 Seiten
- Erschienen 2021
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- Erschienen 2015
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- paperback
- 204 Seiten
- Erschienen 2022
- Springer
- Gebunden
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- Erschienen 2010
- J.B. Metzler, Part of Sprin...
- hardcover
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- Erschienen 2011
- Humana



