Synopsis
This book introduces various types of self-adaptive parameters for evolutionary computation. Besides extensive experiments, statistical tests and some theoretical investigations enrich the analysis of the proposed concepts.
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Self-Adaptive Heuristics For Evolutionary Computation (Studies In Computational Intelligence, Volume 147)
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Self Adaptive Heuristics for Evolutionary Computation
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Self-Adaptive Heuristics for Evolutionary Computation
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Springer Berlin Heidelberg Aug 2008, 2008
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Buch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Evolutionary algorithms are successful biologically inspired meta-heuristics. Their success depends on adequate parameter settings. The question arises: how can evolutionary algorithms learn parameters automatically during the optimization Evolution strategies gave an answer decades ago: self-adaptation. Their self-adaptive mutation control turned out to be exceptionally successful. But nevertheless self-adaptation has not achieved the attention it deserves.This book introduces various types of self-adaptive parameters for evolutionary computation. Biased mutation for evolution strategies is useful for constrained search spaces. Self-adaptive inversion mutation accelerates the search on combinatorial TSP-like problems. After the analysis of self-adaptive crossover operators the book concentrates on premature convergence of self-adaptive mutation control at the constraint boundary. Besides extensive experiments, statistical tests and some theoretical investigations enrich the analysis of the proposed concepts. 196 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783540692805
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Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Presents recent research on Self-Adaptive Heuristics for Evolutionary ComputationEvolutionary algorithms are successful biologically inspired meta-heuristics. Their success depends on adequate parameter settings. The question arises: how can e. N° de réf. du vendeur 4898784
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