Evolutionary Multi-objective Optimization in Uncertain Environments
Idioma: inglés
Editorial: Berlin Springer Berlin Heidelberg Springer Mrz 2009, 2009
- Tapa dura
- Nuevo
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, AlemaniaBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Evolutionary algorithms are sophisticated search methods that have been found to be very efficient and effective in solving complex real-world multi-objective problems where conventional optimization tools fail to work well. Despite the tremendous amount of work done in the development of these algorithms in the past decade, many researchers assume that the optimization problems are deterministic and uncertainties are rarely examined. The primary motivation of this book is to provide a comprehensive introduction on the design and application of evolutionary algorithms for multi-objective optimization in the presence of uncertainties. In this book, we hope to expose the readers to a range of optimization issues and concepts, and to encourage a greater degree of appreciation of evolutionary computation techniques and the exploration of new ideas that can better handle uncertainties. 'Evolutionary Multi-Objective Optimization in Uncertain Environments: Issues and Algorithms' is intended for a wide readership and will be a valuable reference for engineers, researchers, senior undergraduates and graduate students who are interested in the areas of evolutionary multi-objective optimization and uncertainties. 271 pp. Englisch.…
N° de ref. del artículo 9783540959755
- Título
- Evolutionary Multi-objective Optimization in Uncertain Environments
- Autor
- Chi-Keong Goh
- Editorial
- Berlin Springer Berlin Heidelberg Springer Mrz 2009
- Año de publicación
- 2009
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Buch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3540959750
- ISBN 13
- 9783540959755
- Peso del artículo
- 582 gramos
- Dimensiones
- 243x161x36 mm
Evolutionary algorithms are sophisticated search methods that have been found to be very efficient and effective in solving complex real-world multi-objective problems where conventional optimization tools fail to work well. Despite the tremendous amount of work done in the development of these algorithms in the past decade, many researchers assume that the optimization problems are deterministic and uncertainties are rarely examined.
The primary motivation of this book is to provide a comprehensive introduction on the design and application of evolutionary algorithms for multi-objective optimization in the presence of uncertainties. In this book, we hope to expose the readers to a range of optimization issues and concepts, and to encourage a greater degree of appreciation of evolutionary computation techniques and the exploration of new ideas that can better handle uncertainties. "Evolutionary Multi-Objective Optimization in Uncertain Environments: Issues and Algorithms" is intended for a wide readership and will be a valuable reference for engineers, researchers, senior undergraduates and graduate students who are interested in the areas of evolutionary multi-objective optimization and uncertainties.
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De la contraportada
Evolutionary algorithms are sophisticated search methods that have been found to be very efficient and effective in solving complex real-world multi-objective problems where conventional optimization tools fail to work well. Despite the tremendous amount of work done in the development of these algorithms in the past decade, many researchers assume that the optimization problems are deterministic and uncertainties are rarely examined.
The primary motivation of this book is to provide a comprehensive introduction on the design and application of evolutionary algorithms for multi-objective optimization in the presence of uncertainties. In this book, we hope to expose the readers to a range of optimization issues and concepts, and to encourage a greater degree of appreciation of evolutionary computation techniques and the exploration of new ideas that can better handle uncertainties. "Evolutionary Multi-Objective Optimization in Uncertain Environments: Issues and Algorithms" is intended for a wide readership and will be a valuable reference for engineers, researchers, senior undergraduates and graduate students who are interested in the areas of evolutionary multi-objective optimization and uncertainties.
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