Black Box Optimization, Machine Learning, and No-Free Lunch Theorems
Idioma: inglés
Editorial: Springer, 2022
Serie: Libro 165 de 176 - Springer Optimization and Its Applications
- Tapa blanda
- Nuevo
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This edited volume illustrates the connections between machine learning techniques, black box optimization, and no-free lunch theorems. Each of the thirteen contributions focuses on the commonality and interdisciplinary concepts as well as the fundamentals needed to fully comprehend the impact of individual applications and problems. Current theoretical, algorithmic, and practical methods used are provided to stimulate a new effort towards innovative and efficient solutions.The book is intended for beginners who wish to achieve a broad overview of optimization methods and also for more experienced researchers as well as researchers in mathematics, optimization, operations research, quantitative logistics, data analysis, and statistics, who will benefit from access to a quick reference to key topics and methods. The coverage ranges from mathematically rigorous methods to heuristic and evolutionary approaches in an attempt to equip the reader with different viewpoints of the same problem.…
N° de ref. del artículo 9783030665173
- Título
- Black Box Optimization, Machine Learning, and No-Free Lunch Theorems
- Autor
- Varvara Rasskazova
- Editorial
- Springer
- Año de publicación
- 2022
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3030665178
- ISBN 13
- 9783030665173
- Peso del artículo
- 604 gramos
- Dimensiones
- 235x155x22 mm
- Serie
- Libro 165 de 176: Springer Optimization and Its Applications
This edited volume illustrates the connections between machine learning techniques, black box optimization, and no-free lunch theorems. Each of the thirteen contributions focuses on the commonality and interdisciplinary concepts as well as the fundamentals needed to fully comprehend the impact of individual applications and problems. Current theoretical, algorithmic, and practical methods used are provided to stimulate a new effort towards innovative and efficient solutions. The book is intended for beginners who wish to achieve a broad overview of optimization methods and also for more experienced researchers as well as researchers in mathematics, optimization, operations research, quantitative logistics, data analysis, and statistics, who will benefit from access to a quick reference to key topics and methods. The coverage ranges from mathematically rigorous methods to heuristic and evolutionary approaches in an attempt to equip the reader with different viewpoints of the same problem.
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Acerca del autor
Varvara A. Rasskazova is aResearcher and Senior Lecture in Moscow Aviation Institute. The area of scientific interests is discrete optimization and guaranteed approximation algorithms for solving transportation and assignment problems on Railway and Metallurgical Production. She is an active participant of regular international conferences on Operations Research and Mathematical Programming, and author of more than 40 publications.
Michael N. Vrahatis focuses on mathematics, natural computing and computational intelligence, global optimization, reliable computing and imprecise data, artificial neural networks and machine learning. He has participated in the organization of over 300 conferences serving at several positions, and participated in more than 240 conferences, congresses and advanced schools as active participant, speaker or keynote speaker. He has been a visiting research fellow in many different institutions including Cornell, MIT, CERN, and INRIA. He is a professor in the Department of Mathematics at the University of Patras since 2000. He is also serving as the director of the newly founded Institute of Artificial Intelligence of University of Patras. The corpus of his work consists of over 400 publications. According to Google Scholar his work has been cited more than 16000 times (h-index 56).
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Handelsregisternummer HRB 200691
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Información sobre el derecho de desistimiento
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El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
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Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
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