Doerr benjamin neumann frank (28 resultados)
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Serie: Natural Computing, Libro 31 de 32. Libro 31 de 32 - Natural Computing
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Editorial: Springer 2019
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Editorial: Springer 2020
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Taschenbuch. Condición: Neu. Theory of Evolutionary Computation | Recent Developments in Discrete Optimization | Benjamin Doerr (u. a.) | Taschenbuch | Natural Computing Series | xii | Englisch | 2020 | Springer | EAN 9783030294168 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, ju…ergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Condición: Hervorragend. Zustand: Hervorragend | Seiten: 532 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | This edited book reports on recent developments in the theory of evolutionary computation, or more generally the domain of randomized search heuristics. It starts with two chapters on mathematical methods that are often used i…n the analysis of randomized search heuristics, followed by three chapters on how to measure the complexity of a search heuristic: black-box complexity, a counterpart of classical complexity theory in black-box optimization; parameterized complexity, aimed at a more fine-grained view of the difficulty of problems; and the fixed-budget perspective, which answers the question of how good a solution will be after investing a certain computational budget. The book then describes theoretical results on three important questions in evolutionary computation: how to profit from changing the parameters during the run of an algorithm; how evolutionary algorithms cope with dynamically changing or stochastic environments; and how population diversity influencesperformance. Finally, the book looks at three algorithm classes that have only recently become the focus of theoretical work: estimation-of-distribution algorithms; artificial immune systems; and genetic programming.Throughout the book the contributing authors try to develop an understanding for how these methods work, and why they are so successful in many applications. The book will be useful for students and researchers in theoretical computer science and evolutionary computing.
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Editorial: Springer International Publishing 2020
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Taschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This edited book reports on recent developments in the theory of evolutionary computation, or more generally the domain of randomized search heuristics.It starts with two chapters on mathematical methods that are often used in the analysis of rando…mized search heuristics, followed by three chapters on how to measure the complexity of a search heuristic: black-box complexity, a counterpart of classical complexity theory in black-box optimization; parameterized complexity, aimed at a more fine-grained view of the difficulty of problems; and the fixed-budget perspective, which answers the question of how good a solution will be after investing a certain computational budget. The book then describes theoretical results on three important questions in evolutionary computation: how to profit from changing the parameters during the run of an algorithm; how evolutionary algorithms cope with dynamically changing or stochastic environments; and how population diversity influencesperformance. Finally, the book looks at three algorithm classes that have only recently become the focus of theoretical work: estimation-of-distribution algorithms; artificial immune systems; and genetic programming.Throughout the book the contributing authors try to develop an understanding for how these methods work, and why they are so successful in many applications. The book will be useful for students and researchers in theoretical computer science and evolutionary computing.
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Buch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This edited book reports on recent developments in the theory of evolutionary computation, or more generally the domain of randomized search heuristics.It starts with two chapters on mathematical methods that are often used in the analysis of randomized s…earch heuristics, followed by three chapters on how to measure the complexity of a search heuristic: black-box complexity, a counterpart of classical complexity theory in black-box optimization; parameterized complexity, aimed at a more fine-grained view of the difficulty of problems; and the fixed-budget perspective, which answers the question of how good a solution will be after investing a certain computational budget. The book then describes theoretical results on three important questions in evolutionary computation: how to profit from changing the parameters during the run of an algorithm; how evolutionary algorithms cope with dynamically changing or stochastic environments; and how population diversity influencesperformance. Finally, the book looks at three algorithm classes that have only recently become the focus of theoretical work: estimation-of-distribution algorithms; artificial immune systems; and genetic programming.Throughout the book the contributing authors try to develop an understanding for how these methods work, and why they are so successful in many applications. The book will be useful for students and researchers in theoretical computer science and evolutionary computing.
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Editorial: Springer-Nature New York Inc 2019
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Editorial: Springer 2019
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Editorial: Springer International Publishing Dez 2019 2019
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Buch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This edited book reports on recent developments in the theory of evolutionary computation, or more generally the domain of randomized search heuristics.It starts with two chapters on mathematical methods that are often used in the analysis… of randomized search heuristics, followed by three chapters on how to measure the complexity of a search heuristic: black-box complexity, a counterpart of classical complexity theory in black-box optimization; parameterized complexity, aimed at a more fine-grained view of the difficulty of problems; and the fixed-budget perspective, which answers the question of how good a solution will be after investing a certain computational budget. The book then describes theoretical results on three important questions in evolutionary computation: how to profit from changing the parameters during the run of an algorithm; how evolutionary algorithms cope with dynamically changing or stochastic environments; and how population diversity influencesperformance. Finally, the book looks at three algorithm classes that have only recently become the focus of theoretical work: estimation-of-distribution algorithms; artificial immune systems; and genetic programming.Throughout the book the contributing authors try to develop an understanding for how these methods work, and why they are so successful in many applications. The book will be useful for students and researchers in theoretical computer science and evolutionary computing. 532 pp. Englisch.
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This edited book reports on recent developments in the theory of evolutionary computation, or more generally the domain of randomized search heuristics.It starts with two chapters on mathematical methods that are often used in the a…nalysis of randomized search heuristics, followed by three chapters on how to measure the complexity of a search heuristic: black-box complexity, a counterpart of classical complexity theory in black-box optimization; parameterized complexity, aimed at a more fine-grained view of the difficulty of problems; and the fixed-budget perspective, which answers the question of how good a solution will be after investing a certain computational budget. The book then describes theoretical results on three important questions in evolutionary computation: how to profit from changing the parameters during the run of an algorithm; how evolutionary algorithms cope with dynamically changing or stochastic environments; and how population diversity influencesperformance. Finally, the book looks at three algorithm classes that have only recently become the focus of theoretical work: estimation-of-distribution algorithms; artificial immune systems; and genetic programming.Throughout the book the contributing authors try to develop an understanding for how these methods work, and why they are so successful in many applications. The book will be useful for students and researchers in theoretical computer science and evolutionary computing. 532 pp. Englisch.
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