Slim bechikh (37 resultados)
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Editorial: Editions universitaires europeennes 2012-01-23 2012
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Recent Advances in Evolutionary Multi-objective Optimization
Bechikh, Slim (EDT); Datta, Rituparna (EDT); Gupta, Abhishek (EDT)
Idioma: Inglés
Editorial: Springer 2016
Serie: Adaptation, Learning, and Optimization, Libro 7 de 12. Libro 7 de 12 - Adaptation, Learning, and Optimization
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer 2018
Serie: Adaptation, Learning, and Optimization, Libro 7 de 12. Libro 7 de 12 - Adaptation, Learning, and Optimization
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Recent Advances in Evolutionary Multi-objective Optimization
Bechikh, Slim (EDT); Datta, Rituparna (EDT); Gupta, Abhishek (EDT)
Idioma: Inglés
Editorial: Springer 2016
Serie: Adaptation, Learning, and Optimization, Libro 7 de 12. Libro 7 de 12 - Adaptation, Learning, and Optimization
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Recent Advances in Evolutionary Multi-objective Optimization
Bechikh, Slim (EDT); Datta, Rituparna (EDT); Gupta, Abhishek (EDT)
Idioma: Inglés
Editorial: Springer 2016
Serie: Adaptation, Learning, and Optimization, Libro 7 de 12. Libro 7 de 12 - Adaptation, Learning, and Optimization
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer 2018
Serie: Adaptation, Learning, and Optimization, Libro 7 de 12. Libro 7 de 12 - Adaptation, Learning, and Optimization
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Recent Advances in Evolutionary Multi-objective Optimization
Bechikh, Slim (EDT); Datta, Rituparna (EDT); Gupta, Abhishek (EDT)
Idioma: Inglés
Editorial: Springer 2016
Serie: Adaptation, Learning, and Optimization, Libro 7 de 12. Libro 7 de 12 - Adaptation, Learning, and Optimization
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Recent Advances in Evolutionary Multi-Objective Optimization
Bechikh, Slim (Edited by)/ Datta, Rituparna (Edited by)/ Gupta, Abhishek (Edited by)
Idioma: Inglés
Editorial: Springer 2016
Serie: Adaptation, Learning, and Optimization, Libro 7 de 12. Libro 7 de 12 - Adaptation, Learning, and Optimization
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Editorial: Springer 2018
Serie: Adaptation, Learning, and Optimization, Libro 7 de 12. Libro 7 de 12 - Adaptation, Learning, and Optimization
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Taschenbuch. Condición: Neu. Recent Advances in Evolutionary Multi-objective Optimization | Slim Bechikh (u. a.) | Taschenbuch | Adaptation, Learning, and Optimization | xii | Englisch | 2018 | Springer | EAN 9783319827094 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot…]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer International Publishing 2016
Serie: Adaptation, Learning, and Optimization, Libro 7 de 12. Libro 7 de 12 - Adaptation, Learning, and Optimization
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Buch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book covers the most recent advances in the field of evolutionary multiobjective optimization. With the aim of drawing the attention of up-and coming scientists towards exciting prospects at the forefront of computational intelligence, the authors ha…ve made an effort to ensure that the ideas conveyed herein are accessible to the widest audience. The book begins with a summary of the basic concepts in multi-objective optimization. This is followed by brief discussions on various algorithms that have been proposed over the years for solving such problems, ranging from classical (mathematical) approaches to sophisticated evolutionary ones that are capable of seamlessly tackling practical challenges such as non-convexity, multi-modality, the presence of multiple constraints, etc. Thereafter, some of the key emerging aspects that are likely to shape future research directions in the field are presented. These include: optimization in dynamic environments, multi-objective bilevel programming, handling high dimensionality under many objectives, and evolutionary multitasking. In addition to theory and methodology, this book describes several real-world applications from various domains, which will expose the readers to the versatility of evolutionary multi-objective optimization.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer International Publishing, Springer International Publishing 2018
Serie: Adaptation, Learning, and Optimization, Libro 7 de 12. Libro 7 de 12 - Adaptation, Learning, and Optimization
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Taschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book covers the most recent advances in the field of evolutionary multiobjective optimization. With the aim of drawing the attention of up-and coming scientists towards exciting prospects at the forefront of computational intelligence, the aut…hors have made an effort to ensure that the ideas conveyed herein are accessible to the widest audience. The book begins with a summary of the basic concepts in multi-objective optimization. This is followed by brief discussions on various algorithms that have been proposed over the years for solving such problems, ranging from classical (mathematical) approaches to sophisticated evolutionary ones that are capable of seamlessly tackling practical challenges such as non-convexity, multi-modality, the presence of multiple constraints, etc. Thereafter, some of the key emerging aspects that are likely to shape future research directions in the field are presented. These include: optimization in dynamic environments, multi-objective bilevel programming, handling high dimensionality under many objectives, and evolutionary multitasking. In addition to theory and methodology, this book describes several real-world applications from various domains, which will expose the readers to the versatility of evolutionary multi-objective optimization.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer 2018
Serie: Adaptation, Learning, and Optimization, Libro 7 de 12. Libro 7 de 12 - Adaptation, Learning, and Optimization
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Taschenbuch. Condición: Neu. Hybridation des Algorithmes Evolutionnaires Multiobjectifs | pour la Prise de Décision | Slim Bechikh | Taschenbuch | 104 S. | Französisch | 2012 | Éditions universitaires européennes | EAN 9783841789655 | Verantwortliche Person für die EU: OmniScriptum GmbH & Co. KG, Bahnhofstr. 28, 66111 Saarbrücke…n, info[at]akademikerverlag[dot]de | Anbieter: preigu.
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Idioma: Francés
Editorial: Éditions Universitaires Européennes Jan 2012 2012
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Les Algorithmes Evolutionnaires (AEs) représentent une famille d'algorithmes fondés sur la théorie Darwinienne. Ils font évoluer une population d'individus vers l'optimum d'une fonction. Ils sont caractérisés par leur capacité de di…riger la recherche vers les zones prometteuses. Cependant, ces métaheuristiques possèdent quelques faiblesses. Une façon de les surmonter est de combiner ces AEs avec d'autres méthodes de recherche, ce phénomène est appelé l'hybridation. La plus connue est l'hybridation avec les méthodes de recherche locale (RL) qui ont la capacité à détecter les optima locaux. Le résultat d'une telle hybridation est appelé Algorithme Mémétique (AM). Plusieurs AMs ont montré de très bons résultats dans la résolution de problèmes réels dans un cadre mono-objectif. C'est pour cette raison, la communauté scientifique a opté vers le développement d'AMs pour le cadre multi-objectif. La plupart des AMs multi-objectifs visent la résolution des problèmes réels plutôt que le développement du cadre conceptuel de tels algorithmes. Dans ce travail, nous présentons les problèmes de conception des AMs multi-objectifs. Ainsi, nous développons un AM multi-objectif (PHC-NSGA-II) 104 pp. Französisch.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer 2018
Serie: Adaptation, Learning, and Optimization, Libro 7 de 12. Libro 7 de 12 - Adaptation, Learning, and Optimization
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Editorial: Springer 2016
Serie: Adaptation, Learning, and Optimization, Libro 7 de 12. Libro 7 de 12 - Adaptation, Learning, and Optimization
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Editorial: Springer International Publishing Jun 2018 2018
Serie: Adaptation, Learning, and Optimization, Libro 7 de 12. Libro 7 de 12 - Adaptation, Learning, and Optimization
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Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, AlemaniaBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book covers the most recent advances in the field of evolutionary multiobjective optimization. With the aim of drawing the attention of up-and coming scientists towards exciting prospects at the forefront of computational intel…ligence, the authors have made an effort to ensure that the ideas conveyed herein are accessible to the widest audience. The book begins with a summary of the basic concepts in multi-objective optimization. This is followed by brief discussions on various algorithms that have been proposed over the years for solving such problems, ranging from classical (mathematical) approaches to sophisticated evolutionary ones that are capable of seamlessly tackling practical challenges such as non-convexity, multi-modality, the presence of multiple constraints, etc. Thereafter, some of the key emerging aspects that are likely to shape future research directions in the field are presented. These include: optimization in dynamic environments, multi-objective bilevel programming, handling high dimensionality under many objectives, and evolutionary multitasking. In addition to theory and methodology, this book describes several real-world applications from various domains, which will expose the readers to the versatility of evolutionary multi-objective optimization. 192 pp. Englisch.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer International Publishing Aug 2016 2016
Serie: Adaptation, Learning, and Optimization, Libro 7 de 12. Libro 7 de 12 - Adaptation, Learning, and Optimization
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Buch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book covers the most recent advances in the field of evolutionary multiobjective optimization. With the aim of drawing the attention of up-and coming scientists towards exciting prospects at the forefront of computational intelligence…, the authors have made an effort to ensure that the ideas conveyed herein are accessible to the widest audience. The book begins with a summary of the basic concepts in multi-objective optimization. This is followed by brief discussions on various algorithms that have been proposed over the years for solving such problems, ranging from classical (mathematical) approaches to sophisticated evolutionary ones that are capable of seamlessly tackling practical challenges such as non-convexity, multi-modality, the presence of multiple constraints, etc. Thereafter, some of the key emerging aspects that are likely to shape future research directions in the field are presented. These include: optimization in dynamic environments, multi-objective bilevel programming, handling high dimensionality under many objectives, and evolutionary multitasking. In addition to theory and methodology, this book describes several real-world applications from various domains, which will expose the readers to the versatility of evolutionary multi-objective optimization. 192 pp. Englisch.
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Editorial: Springer International Publishing 2018
Serie: Adaptation, Learning, and Optimization, Libro 7 de 12. Libro 7 de 12 - Adaptation, Learning, and Optimization
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Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Provides both methodological treatments and real world insightsServes as comprehensive reference for researchers, practitioners, and advanced-level students Covers both the theory and practice of using evolutionary al…gorithms in tackling rea.
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Editorial: Springer International Publishing 2016
Serie: Adaptation, Learning, and Optimization, Libro 7 de 12. Libro 7 de 12 - Adaptation, Learning, and Optimization
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Gebunden. Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Provides both methodological treatments and real world insightsServes as comprehensive reference for researchers, practitioners, and advanced-level students Covers both the theory and practice of using evolu…tionary algorithms in tackling rea.
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Editorial: Springer 2018
Serie: Adaptation, Learning, and Optimization, Libro 7 de 12. Libro 7 de 12 - Adaptation, Learning, and Optimization
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer 2018
Serie: Adaptation, Learning, and Optimization, Libro 7 de 12. Libro 7 de 12 - Adaptation, Learning, and Optimization
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Editorial: Springer, Palgrave Macmillan Jun 2018 2018
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book covers the most recent advances in the field of evolutionary multiobjective optimization. With the aim of drawing the attention of up-and coming scientists towards exciting prospects at the forefront of computational intellige…nce, the authors have made an effort to ensure that the ideas conveyed herein are accessible to the widest audience. The book begins with a summary of the basic concepts in multi-objective optimization. This is followed by brief discussions on various algorithms that have been proposed over the years for solving such problems, ranging from classical (mathematical) approaches to sophisticated evolutionary ones that are capable of seamlessly tackling practical challenges such as non-convexity, multi-modality, the presence of multiple constraints, etc. Thereafter, some of the key emerging aspects that are likely to shape future research directions in the field are presented. These include: optimization in dynamic environments, multi-objective bilevel programming, handling high dimensionality under many objectives, and evolutionary multitasking. In addition to theory and methodology, this book describes several real-world applications from various domains, which will expose the readers to the versatility of evolutionary multi-objective optimization.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 192 pp. Englisch.
