9783528054991 - Einführung in Evolutionäre Algorithmen: Optimierung Nach Dem Vorbild Der Evolution (Computational Intelligence) (German Edition) de Nissen, Volker (24 resultados)

No jacket. Condición: Très bon. Ancien livre de bibliothèque avec équipements. Sans jaquette. Edition 1997. Ammareal reverse jusqu'à 15% du prix net de cet article à des organisations caritatives. ENGLISH DESCRIPTION Book Condition: Used, Very good. Former library book. No dust jacket. Edition 1997. Ammareal gives back up to 15% of this item's net price to charity organizations.

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Paperback. Condición: new. Paperback. Dieses Lehrbuch aus dem KI-Themenfeld richtet sich an Wirtschaftsinformatiker und Informatiker, ferner an Ingenieure und OR-Spezialisten. Es bietet eine umfassende methodisch orientierte Einfuehrung in das Optimieren mit Evolutionaeren Algorithmen. Dazu gehoeren vor allem Genetische Algorithmen, Evolutionsstrategien, Genetische bzw. Evolutionaere Programmierung. Wichtige Ergebnisse der Theorie werden in gut verstaendlicher Form wiedergegeben. Zahlreiche Abbildungen und Beispiele sowie Hinweise auf Quellen im Internet und Testdaten ergaenzen den Text. Das Buch kann als Grundlage zur Entwicklung eigener Anwendungen dienen oder als begleitender Text fuer Lehrveranstaltungen. Dieses Lehrbuch aus dem KI-Themenfeld richtet sich an Wirtschaftsinformatiker und Informatiker, ferner an Ingenieure und OR-Spezialisten. Zahlreiche Abbildungen und Beispiele sowie Hinweise auf Quellen im Internet und Testdaten ergaenzen den Text. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.

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Condición: New. Editor(s): Bibel, Wolfgang; Kruse, Rudolf (Univ. of Magdeburg, Germany Otto-Von-Gueriche Univ. of Magdeburg, Germany Univ. of Magdeburg, Germany Otto-Von-Gueriche Univ. of Magdeburg, Germany Otto-Von-Gueriche Univ. of Magdeburg, Germany Univ. of Magdeburg, Germany Univ. of Magdeburg, Germany). Series: Computational Intelligence. Num Pages: 345 pages, black & white illustrations, bibliography. BIC Classification: TBC; UYQ. Category: (G) General (US: Trade). Dimension: 210 x 148 x 19. Weight in Grams: 435. . 1997. Paperback / so. . . . .

Condición: New. pp. 364.

Condición: New. Editor(s): Bibel, Wolfgang; Kruse, Rudolf (Univ. of Magdeburg, Germany Otto-Von-Gueriche Univ. of Magdeburg, Germany Univ. of Magdeburg, Germany Otto-Von-Gueriche Univ. of Magdeburg, Germany Otto-Von-Gueriche Univ. of Magdeburg, Germany Univ. of Magdeburg, Germany Univ. of Magdeburg, Germany). Series: Computational Intelligence. Num Pages: 345 pages, black & white illustrations, bibliography. BIC Classification: TBC; UYQ. Category: (G) General (US: Trade). Dimension: 210 x 148 x 19. Weight in Grams: 435. . 1997. Paperback / so. . . . . Books ship from the US and Ireland.

Paperback. Condición: new. Paperback. Dieses Lehrbuch aus dem KI-Themenfeld richtet sich an Wirtschaftsinformatiker und Informatiker, ferner an Ingenieure und OR-Spezialisten. Es bietet eine umfassende methodisch orientierte Einfuehrung in das Optimieren mit Evolutionaeren Algorithmen. Dazu gehoeren vor allem Genetische Algorithmen, Evolutionsstrategien, Genetische bzw. Evolutionaere Programmierung. Wichtige Ergebnisse der Theorie werden in gut verstaendlicher Form wiedergegeben. Zahlreiche Abbildungen und Beispiele sowie Hinweise auf Quellen im Internet und Testdaten ergaenzen den Text. Das Buch kann als Grundlage zur Entwicklung eigener Anwendungen dienen oder als begleitender Text fuer Lehrveranstaltungen. Dieses Lehrbuch aus dem KI-Themenfeld richtet sich an Wirtschaftsinformatiker und Informatiker, ferner an Ingenieure und OR-Spezialisten. Zahlreiche Abbildungen und Beispiele sowie Hinweise auf Quellen im Internet und Testdaten ergaenzen den Text. Shipping may be from our Sydney, NSW warehouse or from our UK or US warehouse, depending on stock availability.

Taschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 1 Überblick und thematische Einordnung.- 1.1 Grundelemente der Evolutionstheorie.- 1.2 Zur Historie der Evolutionären Algorithmen.- 1.3 Wichtige Fachbegriffe und allgemeines EA-Ablaufschema.- 1.4 Thematische Einordnung.- 1.5 Literatur zum Kapitel 1.- 1.6 Aufgaben zum Kapitel 1.- 2 Genetische Algorithmen.- 2.1 Grundkonzept.- 2.2 Erweiterungen.- 2.3 Ausgewählte Ergebnisse der GA-Theorie.- 2.4 Literatur zum Kapitel 2.- 2.5 Aufgaben zum Kapitel 2.- 3 Genetische Programmierung.- 3.1 Grundkonzept.- 3.2 Erweiterungen.- 3.3 Ausgewählte Ergebnisse der GP-Theorie.- 3.4 Literatur zum Kapitel 3.- 3.5 Aufgaben zum Kapitel 3.- 4 Evolutionsstrategien.- 4.1 Grundkonzept.- 4.2 Erweiterungen.- 4.3 Ausgewählte Ergebnisse der ES-Theorie.- 4.4 Literatur zum Kapitel 4.- 4.5 Aufgaben zum Kapitel 4.- 5 Evolutionäre Programmierung.- 5.1 Grundkonzept.- 5.2 Erweiterungen.- 5.3 Ausgewählte Ergebnisse der EP-Theorie.- 5.4 Literatur zum Kapitel 5.- 5.5 Aufgaben zum Kapitel 5.- 6 EA nah verwandte Optimierungsmethoden.- 6.1 Simulated Annealing.- 6.2 Threshold Accepting.- 6.3 Sintflut-Algorithmus und Record-to-Record-Travel.- 6.4 Bezüge der hier dargestellten Methoden zu EA.- 6.5 Literatur zum Kapitel 6.- 6.6 Aufgaben zum Kapitel 6.- 7 Vergleich und Beurteilung von EA.- 7.1 Gegenüberstellung der EA-Hauptströmungen.- 7.2 EA als Optimierungsmethode.- 7.3 Einige spezifische Stärken und Schwächen von GP.- 7.4 Parallelisierbarkeit von EA.- 7.5 Rückschlüsse für praktische Optimierungsanwendungen.- 7.6 Literatur zum Kapitel 7.- 7.7 Aufgaben zum Kapitel 7.- 8 Hybridsysteme.- 8.1 Lernende Classifier Systeme.- 8.2 Neuroevolutionäre Systeme.- 8.3 Fuzzyevolutionäre Systeme.- 8.4 Literatur zum Kapitel 8.- 8.5 Aufgaben zum Kapitel 8.- 9 Ausblick.- 9.1 Weiterführende Literatur zum Kapitel 9.- AnhangA: Elektronische Informationen zu EA.- Electronic Mail Diskussionslisten.- NetNews-Gruppe.- EvoNet.- Elektronische Archive.- Anhang B: Testdaten-Bibliotheken.- Verzeichnis wichtiger Abkürzungen.

Taschenbuch. Condición: Neu. Einführung in Evolutionäre Algorithmen | Optimierung nach dem Vorbild der Evolution | Volker Nissen | Taschenbuch | Computational Intelligence | x | Deutsch | 1997 | Vieweg & Teubner | EAN 9783528054991 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Vieweg in Springer Science + Business Media, Abraham-Lincoln-Str. 46, 65189 Wiesbaden, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.

Condición: Gut. Zustand: Gut | Seiten: 364 | Sprache: Deutsch | Produktart: Bücher | Dieses Lehrbuch aus dem KI-Themenfeld richtet sich an Wirtschaftsinformatiker und Informatiker, ferner an Ingenieure und OR-Spezialisten. Es bietet eine umfassende methodisch orientierte Einführung in das Optimieren mit Evolutionären Algorithmen. Dazu gehören vor allem Genetische Algorithmen, Evolutionsstrategien, Genetische bzw. Evolutionäre Programmierung. Wichtige Ergebnisse der Theorie werden in gut verständlicher Form wiedergegeben. Zahlreiche Abbildungen und Beispiele sowie Hinweise auf Quellen im Internet und Testdaten ergänzen den Text. Das Buch kann als Grundlage zur Entwicklung eigener Anwendungen dienen oder als begleitender Text für Lehrveranstaltungen.

Condición: Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Seiten: 364 | Sprache: Deutsch | Produktart: Bücher | Dieses Lehrbuch aus dem KI-Themenfeld richtet sich an Wirtschaftsinformatiker und Informatiker, ferner an Ingenieure und OR-Spezialisten. Es bietet eine umfassende methodisch orientierte Einführung in das Optimieren mit Evolutionären Algorithmen. Dazu gehören vor allem Genetische Algorithmen, Evolutionsstrategien, Genetische bzw. Evolutionäre Programmierung. Wichtige Ergebnisse der Theorie werden in gut verständlicher Form wiedergegeben. Zahlreiche Abbildungen und Beispiele sowie Hinweise auf Quellen im Internet und Testdaten ergänzen den Text. Das Buch kann als Grundlage zur Entwicklung eigener Anwendungen dienen oder als begleitender Text für Lehrveranstaltungen.

Condición: Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Seiten: 364 | Sprache: Deutsch | Produktart: Bücher | Dieses Lehrbuch aus dem KI-Themenfeld richtet sich an Wirtschaftsinformatiker und Informatiker, ferner an Ingenieure und OR-Spezialisten. Es bietet eine umfassende methodisch orientierte Einführung in das Optimieren mit Evolutionären Algorithmen. Dazu gehören vor allem Genetische Algorithmen, Evolutionsstrategien, Genetische bzw. Evolutionäre Programmierung. Wichtige Ergebnisse der Theorie werden in gut verständlicher Form wiedergegeben. Zahlreiche Abbildungen und Beispiele sowie Hinweise auf Quellen im Internet und Testdaten ergänzen den Text. Das Buch kann als Grundlage zur Entwicklung eigener Anwendungen dienen oder als begleitender Text für Lehrveranstaltungen.

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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Dieses Lehrbuch aus dem KI-Themenfeld richtet sich an Wirtschaftsinformatiker und Informatiker, ferner an Ingenieure und OR-Spezialisten. Es bietet eine umfassende methodisch orientierte Einführung in das Optimieren mit Evolutionären Algorithmen. Dazu gehören vor allem Genetische Algorithmen, Evolutionsstrategien, Genetische bzw. Evolutionäre Programmierung. Wichtige Ergebnisse der Theorie werden in gut verständlicher Form wiedergegeben. Zahlreiche Abbildungen und Beispiele sowie Hinweise auf Quellen im Internet und Testdaten ergänzen den Text. Das Buch kann als Grundlage zur Entwicklung eigener Anwendungen dienen oder als begleitender Text für Lehrveranstaltungen. 345 pp. Deutsch.

Condición: New. Print on Demand pp. 364 25:B&W 5.83 x 8.27 in or 210 x 148 mm (A5) Perfect Bound on White w/Gloss Lam.

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Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Lehrbuch zum Thema Evolutionaere AlgorithmenDr. Volker Nissen ist wissenschaftlicher Assistent am Institut fuer Wirtschaftsinformatik der Georg-August-Universitaet Goettingen. Er ist Mitherausgeber der IEEE Transactions on Evolutionary Computation und publi.

Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -1 Überblick und thematische Einordnung.- 1.1 Grundelemente der Evolutionstheorie.- 1.2 Zur Historie der Evolutionären Algorithmen.- 1.3 Wichtige Fachbegriffe und allgemeines EA-Ablaufschema.- 1.4 Thematische Einordnung.- 1.5 Literatur zum Kapitel 1.- 1.6 Aufgaben zum Kapitel 1.- 2 Genetische Algorithmen.- 2.1 Grundkonzept.- 2.2 Erweiterungen.- 2.3 Ausgewählte Ergebnisse der GA-Theorie.- 2.4 Literatur zum Kapitel 2.- 2.5 Aufgaben zum Kapitel 2.- 3 Genetische Programmierung.- 3.1 Grundkonzept.- 3.2 Erweiterungen.- 3.3 Ausgewählte Ergebnisse der GP-Theorie.- 3.4 Literatur zum Kapitel 3.- 3.5 Aufgaben zum Kapitel 3.- 4 Evolutionsstrategien.- 4.1 Grundkonzept.- 4.2 Erweiterungen.- 4.3 Ausgewählte Ergebnisse der ES-Theorie.- 4.4 Literatur zum Kapitel 4.- 4.5 Aufgaben zum Kapitel 4.- 5 Evolutionäre Programmierung.- 5.1 Grundkonzept.- 5.2 Erweiterungen.- 5.3 Ausgewählte Ergebnisse der EP-Theorie.- 5.4 Literatur zum Kapitel 5.- 5.5 Aufgaben zum Kapitel 5.- 6 EA nah verwandte Optimierungsmethoden.- 6.1 Simulated Annealing.- 6.2 Threshold Accepting.- 6.3 Sintflut-Algorithmus und Record-to-Record-Travel.- 6.4 Bezüge der hier dargestellten Methoden zu EA.- 6.5 Literatur zum Kapitel 6.- 6.6 Aufgaben zum Kapitel 6.- 7 Vergleich und Beurteilung von EA.- 7.1 Gegenüberstellung der EA-Hauptströmungen.- 7.2 EA als Optimierungsmethode.- 7.3 Einige spezifische Stärken und Schwächen von GP.- 7.4 Parallelisierbarkeit von EA.- 7.5 Rückschlüsse für praktische Optimierungsanwendungen.- 7.6 Literatur zum Kapitel 7.- 7.7 Aufgaben zum Kapitel 7.- 8 Hybridsysteme.- 8.1 Lernende Classifier Systeme.- 8.2 Neuroevolutionäre Systeme.- 8.3 Fuzzyevolutionäre Systeme.- 8.4 Literatur zum Kapitel 8.- 8.5 Aufgaben zum Kapitel 8.- 9 Ausblick.- 9.1 Weiterführende Literatur zum Kapitel 9.- AnhangA: Elektronische Informationen zu EA.- Electronic Mail Diskussionslisten.- NetNews-Gruppe.- EvoNet.- Elektronische Archive.- Anhang B: Testdaten-Bibliotheken.- Verzeichnis wichtiger Abkürzungen.Vieweg+Teubner Verlag, Abraham-Lincoln-Straße 46, 65189 Wiesbaden 364 pp. Deutsch.