Adaptive and Multilevel Metaheuristics - Couverture souple
Livre 11 sur 538: Studies in Computational Intelligence
Synopsis
One of the keystones in practical metaheuristic problem-solving is the fact that tuning the optimization technique to the problem under consideration is crucial for achieving top performance. This tuning/customization is usually in the hands of the algorithm designer, and despite some methodological attempts, it largely remains a scientific art. Transferring a part of this customization effort to the algorithm itself -endowing it with smart mechanisms to self-adapt to the problem- has been a long pursued goal in the field of metaheuristics.
These mechanisms can involve different aspects of the algorithm, such as for example, self-adjusting the parameters, self-adapting the functioning of internal components, evolving search strategies, etc.
Recently, the idea of hyperheuristics, i.e., using a metaheuristic layer for adapting the search by selectively using different low-level heuristics, has also been gaining popularity. This volume presents recent advances in the area of adaptativeness in metaheuristic optimization, including up-to-date reviews of hyperheuristics and self-adaptation in evolutionary algorithms, as well as cutting edge works on adaptive, self-adaptive and multilevel metaheuristics, with application to both combinatorial and continuous optimization.
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Présentation de l'éditeur
This cutting edge volume presents recent advances in the area of adaptativeness in metaheuristic optimization. It includes up-to-date reviews of hyperheuristics and self-adaptation in evolutionary algorithms.
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Adaptive and Multilevel Metaheuristics (Studies in Computational Intelligence, 136)
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -One of the keystones in practical metaheuristic problem-solving is the fact that tuning the optimization technique to the problem under consideration is crucial for achieving top performance. This tuning/customization is usually in the hands of the algorithm designer, and despite some methodological attempts, it largely remains a scientific art. Transferring a part of this customization effort to the algorithm itself -endowing it with smart mechanisms to self-adapt to the problem- has been a long pursued goal in the field of metaheuristics.These mechanisms can involve different aspects of the algorithm, such as for example, self-adjusting the parameters, self-adapting the functioning of internal components, evolving search strategies, etc.Recently, the idea of hyperheuristics, i.e., using a metaheuristic layer for adapting the search by selectively using different low-level heuristics, has also been gaining popularity. This volume presents recent advances in the area of adaptativeness in metaheuristic optimization, including up-to-date reviews of hyperheuristics and self-adaptation in evolutionary algorithms, as well as cutting edge works on adaptive, self-adaptive and multilevel metaheuristics, with application to both combinatorial and continuous optimization. 292 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783642098338
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Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Presents recent results in Adaptive and Multilevel MetaheuristicsOne of the keystones in practical metaheuristic problem-solving is the fact that tuning the optimization technique to the problem under consideration is crucial for achieving top. N° de réf. du vendeur 5048829
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Taschenbuch. Etat : Neu. Adaptive and Multilevel Metaheuristics | Carlos Cotta (u. a.) | Taschenbuch | Studies in Computational Intelligence | xv | Englisch | 2010 | Springer | EAN 9783642098338 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu. N° de réf. du vendeur 106957500
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -One of the keystones in practical metaheuristic problem-solving is the fact that tuning the optimization technique to the problem under consideration is crucial for achieving top performance. This tuning/customization is usually in the hands of the algorithm designer, and despite some methodological attempts, it largely remains a scientific art. Transferring a part of this customization effort to the algorithm itself -endowing it with smart mechanisms to self-adapt to the problem- has been a long pursued goal in the field of metaheuristics. These mechanisms can involve different aspects of the algorithm, such as for example, self-adjusting the parameters, self-adapting the functioning of internal components, evolving search strategies, etc. Recently, the idea of hyperheuristics, i.e., using a metaheuristic layer for adapting the search by selectively using different low-level heuristics, has also been gaining popularity. This volume presents recent advances in the area of adaptativeness in metaheuristic optimization, including up-to-date reviews of hyperheuristics and self-adaptation in evolutionary algorithms, as well as cutting edge works on adaptive, self-adaptive and multilevel metaheuristics, with application to both combinatorial and continuous optimization.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 292 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783642098338
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