Point Defects in Metals II Dynamical Properties and Diffusion Controlled Reactions
Editorial: Springer-Verlag, New York, 1980
- Tapa dura
- Usado
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262 pages; 6 5/8 x 9 3/4" Part of Springer Tracts in Modern Physics series, Volume 87. Slight warp in front board; boards edges and corners are worn; call number inked in black on spine; barcode sticker on rear board and last page; pocket attached to rear pastedown; library stamping on endpapers and page edges.
N° de ref. del artículo 122599
- Título
- Point Defects in Metals II Dynamical Properties and Diffusion Controlled Reactions
- Autor
- Dederichs, P.H. & Schroeder, K. & Zeller, R.
- Editorial
- Springer-Verlag, New York
- Año de publicación
- 1980
- Estado
- Good+
- Encuadernación
- Hardcover
- ISBN 10
- 038709623X
- ISBN 13
- 9780387096230
Reactive Search and Intelligent Optimization is an excellent introduction to the main principles of reactive search, as well as an attempt to develop some fresh intuition for the approaches. The book looks at different optimization possibilities with an emphasis on opportunities for learning and self-tuning strategies. While focusing more on methods than on problems, problems are introduced wherever they help make the discussion more concrete, or when a specific problem has been widely studied by reactive search and intelligent optimization heuristics.
Individual chapters cover reacting on the neighborhood; reacting on the annealing schedule; reactive prohibitions; model-based search; reacting on the objective function; relationships between reactive search and reinforcement learning; and much more. Each chapter is structured to show basic issues and algorithms; the parameters critical for the success of the different methods discussed; and opportunities for the automated tuning of these parameters.
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De la contraportada
Reactive Search integrates sub-symbolic machine learning techniques into search heuristics for solving complex optimization problems. By automatically adjusting the working parameters, a reactive search self-tunes and adapts, effectively learning by doing until a solution is found. Intelligent Optimization, a superset of Reactive Search, concerns online and off-line schemes based on the use of memory, adaptation, incremental development of models, experimental algorithms applied to optimization, intelligent tuning and design of heuristics.
Reactive Search and Intelligent Optimization is an excellent introduction to the main principles of reactive search, as well as an attempt to develop some fresh intuition for the approaches. The book looks at different optimization possibilities with an emphasis on opportunities for learning and self-tuning strategies. While focusing more on methods than on problems, problems are introduced wherever they help make the discussion more concrete, or when a specific problem has been widely studied by reactive search and intelligent optimization heuristics.
Individual chapters cover reacting on the neighborhood; reacting on the annealing schedule; reactive prohibitions; model-based search; reacting on the objective function; relationships between reactive search and reinforcement learning; and much more. Each chapter is structured to show basic issues and algorithms; the parameters critical for the success of the different methods discussed; and opportunities and schemes for the automated tuning of these parameters. Anyone working in decision making in business, engineering, economics or science will find a wealth of information here.
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