Evolutionary Algorithms and Agricultural Systems
Idioma: inglés
Editorial: Springer, Springer Nov 2001, 2001
Serie: Libro 144 de 260 - The Springer International Series in Engineering and Computer Science
- Tapa dura
- Nuevo
Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemaniabuchversandmimpf2000
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Evolutionary Algorithms and Agricultural Systems deals with the practical application of evolutionary algorithms to the study and management of agricultural systems. The rationale of systems research methodology is introduced, and examples listed of real-world applications. It is the integration of these agricultural systems models with optimization techniques, primarily genetic algorithms, which forms the focus of this book. The advantages are outlined, with examples of agricultural models ranging from national and industry-wide studies down to the within-farm scale. The potential problems of this approach are also discussed, along with practical methods of resolving these problems.Agricultural applications using alternate optimization techniques (gradient and direct-search methods, simulated annealing and quenching, and the tabu search strategy) are also listed and discussed. The particular problems and methodologies of these algorithms, including advantageous features that may benefit a hybrid approach or be usefully incorporated into evolutionary algorithms, are outlined. From consideration of this and the published examples, it is concluded that evolutionary algorithms are the superior method for the practical optimization of models of agricultural and natural systems. General recommendations on robust options and parameter settings for evolutionary algorithms are given for use in future studies.Evolutionary Algorithms and Agricultural Systems will prove useful to practitioners and researchers applying these methods to the optimization of agricultural or natural systems, and would also be suited as a text for systems management, applied modeling, or operations research.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 120 pp. Englisch.…
N° de ref. del artículo 9780792375753
- Título
- Evolutionary Algorithms and Agricultural Systems
- Autor
- David G. Mayer
- Editorial
- Springer, Springer Nov 2001
- Año de publicación
- 2001
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Buch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 0792375750
- ISBN 13
- 9780792375753
- Peso del artículo
- 354 gramos
- Dimensiones
- 241x160x12 mm
- Serie
- Libro 144 de 260: The Springer International Series in Engineering and Computer Science
Agricultural applications using alternate optimization techniques (gradient and direct-search methods, simulated annealing and quenching, and the tabu search strategy) are also listed and discussed. The particular problems and methodologies of these algorithms, including advantageous features that may benefit a hybrid approach or be usefully incorporated into evolutionary algorithms, are outlined. From consideration of this and the published examples, it is concluded that evolutionary algorithms are the superior method for the practical optimization of models of agricultural and natural systems. General recommendations on robust options and parameter settings for evolutionary algorithms are given for use in future studies.
Evolutionary Algorithms and Agricultural Systems will prove useful to practitioners and researchers applying these methods to the optimization of agricultural or natural systems, and would also be suited as a text for systems management, applied modeling, or operations research.
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Reseña del editor
Agricultural applications using alternate optimization techniques (gradient and direct-search methods, simulated annealing and quenching, and the tabu search strategy) are also listed and discussed. The particular problems and methodologies of these algorithms, including advantageous features that may benefit a hybrid approach or be usefully incorporated into evolutionary algorithms, are outlined. From consideration of this and the published examples, it is concluded that evolutionary algorithms are the superior method for the practical optimization of models of agricultural and natural systems. General recommendations on robust options and parameter settings for evolutionary algorithms are given for use in future studies.
Evolutionary Algorithms and Agricultural Systems will prove useful to practitioners and researchers applying these methods to the optimization of agricultural or natural systems, and would also be suited as a text for systems management, applied modeling, or operations research.
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Die Europäische Kommission stellt eine Plattform für die außergerichtliche Online-Streitbeilegung (OS-Plattform) bereit, aufrufbar unter http://ec.europa.eu/odr.
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