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Synopsis
No Free Lunch Theorems: Limitations and Perspectives of Metaheuristics.- Convergence Rates of Evolutionary Algorithms and Parallel Evolutionary Algorithms.- Rugged and Elementary Landscapes.- Single-Funnel and Multi-funnel Landscapes and Subthreshold Seeking Behavior.- Black-Box Complexity for Bounding the Performance of Randomized Search Heuristics.- Designing an Optimal Search Algorithm with Respect to Prior Information.- The Bayesian Search Game.- Principled Design of Continuous Stochastic Search: From Theory to Practice.- Parsimony Pressure Made Easy: Solving the Problem of Bloat in GP.- Experimental Analysis of Optimization Algorithms: Tuning and Beyond.- Formal Search Algorithms + Problem Characterizations = Executable Search Strategies.
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