Multi-Objective Optimization Using Evolutionary Algorithms
Idioma: inglés
Editorial: John Wiley and Sons Inc, US, 2008
- Primera edición
- Tapa blanda
- Nuevo
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The Wiley Paperback Series makes valuable content more accessible to a new generation of statisticians, mathematicians and scientists. Evolutionary algorithms are very powerful techniques used to find solutions to real-world search and optimization problems. Many of these problems have multiple objectives, which leads to the need to obtain a set of optimal solutions, known as effective solutions. It has been found that using evolutionary algorithms is a highly effective way of finding multiple effective solutions in a single simulation run. Comrephensive coverage of this growing area of research.Carefully introduces each algorithm with examples and in-depth discussion.Includes many applications to real-world problems, including engineering design and scheduling.Includes discussion of advanced topics and future research.Accessible to those with limited knowledge of multi-objective optimization and evolutionary algorithms Provides an extensive discussion on the principles of multi-objective optimization and on a number of classical approaches. This integrated presentation of theory, algorithms and examples will benefit those working in the areas of optimization, optimal design and evolutionary computing.…
N° de ref. del artículo LU-9780470743614
- Título
- Multi-Objective Optimization Using Evolutionary Algorithms
- Autor
- Kalyanmoy Deb
- Editorial
- John Wiley and Sons Inc, US
- Año de publicación
- 2008
- Estado
- New
- Encuadernación
- Paperback
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 0470743611
- ISBN 13
- 9780470743614
- Edición
- 1st.
- Peso del artículo
- 934 gramos
- Dimensiones
- 17.15 x 3.03 x 24.75 cm
Evolutionary algorithms are very powerful techniques used to find solutions to real-world search and optimization problems. Many of these problems have multiple objectives, which leads to the need to obtain a set of optimal solutions, known as effective solutions. It has been found that using evolutionary algorithms is a highly effective way of finding multiple effective solutions in a single simulation run.
- Comrephensive coverage of this growing area of research.
- Carefully introduces each algorithm with examples and in-depth discussion.
- Includes many applications to real-world problems, including engineering design and scheduling.
- Includes discussion of advanced topics and future research.
- Accessible to those with limited knowledge of multi-objective optimization and evolutionary algorithms
Provides an extensive discussion on the principles of multi-objective optimization and on a number of classical approaches.
This integrated presentation of theory, algorithms and examples will benefit those working in the areas of optimization, optimal design and evolutionary computing.
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Acerca del autor
Kalyanmoy Deb is an Indian computer scientist. Since 2013, Deb has held the Herman E. & Ruth J. Koenig Endowed Chair in the Department of Electrical and Computing Engineering at Michigan State University, which was established in 2001.
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