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Nature-inspired Methods for Stochastic, Robust and Dynamic Optimization
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Nature-inspired Methods for Stochastic, Robust and Dynamic Optimization
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Nature-inspired algorithms have a great popularity in the current scientific community, being the focused scope of many research contributions in the literature year by year. The rationale behind the acquired momentum by this broad family of methods lies on their outstanding performance evinced in hundreds of research fields and problem instances. This book gravitates on the development of nature-inspired methods and their application to stochastic, dynamic and robust optimization. Topics covered by this book include the design and development of evolutionary algorithms, bio-inspired metaheuristics, or memetic methods, with empirical, innovative findings when used in different subfields of mathematical optimization, such as stochastic, dynamic, multimodal and robust optimization, as well as noisy optimization and dynamic and constraint satisfaction problems. 70 pp. Englisch.
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Nature-inspired Methods for Stochastic, Robust and Dynamic Optimization
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Añadir al carritoGebunden. Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. KlappentextrnrnNature-inspired algorithms have a great popularity in the current scientific community, being the focused scope of many research contributions in the literature year by year. The rationale behind the acquired momentum by this broa.
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Nature-inspired Methods for Stochastic, Robust and Dynamic Optimization
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. Nature-inspired Methods for Stochastic, Robust and Dynamic Optimization | Javier Del Ser Lorente (u. a.) | Buch | 70 S. | Englisch | 2018 | IntechOpen | EAN 9781789233285 | Verantwortliche Person für die EU: BoD - Books on Demand, In de Tarpen 42, 22848 Norderstedt, info[at]bod[dot]de | Anbieter: preigu Print on Demand.
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Nature-inspired Methods for Stochastic, Robust and Dynamic Optimization
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Nature-inspired algorithms have a great popularity in the current scientific community, being the focused scope of many research contributions in the literature year by year. The rationale behind the acquired momentum by this broad family of methods lies on their outstanding performance evinced in hundreds of research fields and problem instances. This book gravitates on the development of nature-inspired methods and their application to stochastic, dynamic and robust optimization. Topics covered by this book include the design and development of evolutionary algorithms, bio-inspired metaheuristics, or memetic methods, with empirical, innovative findings when used in different subfields of mathematical optimization, such as stochastic, dynamic, multimodal and robust optimization, as well as noisy optimization and dynamic and constraint satisfaction problems.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 70 pp. Englisch.
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Nature-inspired algorithms have a great popularity in the current scientific community, being the focused scope of many research contributions in the literature year by year. The rationale behind the acquired momentum by this broad family of methods lies on their outstanding performance evinced in hundreds of research fields and problem instances. This book gravitates on the development of nature-inspired methods and their application to stochastic, dynamic and robust optimization. Topics covered by this book include the design and development of evolutionary algorithms, bio-inspired metaheuristics, or memetic methods, with empirical, innovative findings when used in different subfields of mathematical optimization, such as stochastic, dynamic, multimodal and robust optimization, as well as noisy optimization and dynamic and constraint satisfaction problems.
