Experimental Research in Evolutionary Computation The New Experimentalism
Idioma: inglés
Editorial: Springer, 2006
- Tapa dura
- Nuevo

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The new experimentalism, a development in the modern philosophy of science, considers that an experiment can have a life of its own. This book introduces the new experimentalism in evolutionary computation, providing tools to understand algorithms and programs and their interaction with optimization problems. The book bridges the gap between theory and experiment by providing a self-contained experimental methodology and many examples. Summarizing results from the author's consulting to industry and his experience teaching university courses and conducting tutorials at international conferences, is suitable for practitioners and researchers and also for lecturers and students. The text is supplemented online with downloads and exercises. Sprache: Englisch Gewicht in Gramm: 466.
N° de ref. del artículo IB-377256
- Título
- Experimental Research in Evolutionary Computation The New Experimentalism
- Autor
- Thomas Bartz-Beielstein
- Editorial
- Springer
- Año de publicación
- 2006
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Gebundene Ausgabe
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3540320261
- ISBN 13
- 9783540320265
- Peso del artículo
- 466 gramos
- Serie
- Libro 5 de 32: Natural Computing
This book introduces the new experimentalism in evolutionary computation, providing tools to understand algorithms and programs and their interaction with optimization problems. It develops and applies statistical techniques to analyze and compare modern search heuristics such as evolutionary algorithms and particle swarm optimization. The book bridges the gap between theory and experiment by providing a self-contained experimental methodology and many examples.
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Reseña del editor
This book introduces the new experimentalism in evolutionary computation, providing tools to understand algorithms and programs and their interaction with optimization problems. It develops and applies statistical techniques to analyze and compare modern search heuristics such as evolutionary algorithms and particle swarm optimization. The book bridges the gap between theory and experiment by providing a self-contained experimental methodology and many examples.
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