Data-Driven Evolutionary Optimization Integrating Evolutionary Computation, Machine Learning and Data Science

Langue : anglais

Edité par Springer, 2021

3030746399 / 9783030746391

Série : Livre 473 sur 538 - Studies in Computational Intelligence

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Intended for researchers and practitioners alike, this book covers carefully selected yet broad topics in optimization, machine learning, and metaheuristics. Written by world-leading academic researchers who are extremely experienced in industrial applications, this self-contained book is the first of its kind that provides comprehensive background knowledge, particularly practical guidelines, and state-of-the-art techniques. New algorithms are carefully explained, further elaborated with pseudocode or flowcharts, and full working source code is made freely available. This is followed by a presentation of a variety of data-driven single- and multi-objective optimization algorithms that seamlessly integrate modern machine learning such as deep learning and transfer learning with evolutionary and swarm optimization algorithms. Applications of data-driven optimization ranging from aerodynamic design, optimization of industrial processes, to deep neural architecture search are included. Sprache: Englisch Gewicht in Gramm: 741. …

Titre
Data-Driven Evolutionary Optimization Integrating Evolutionary Computation, Machine Learning and Data Science
Auteur
Handing Wang, Yaochu Jin, Chaoli Sun
Éditeur
Springer
Année de publication
2021
État de l'article
Neu
Reliure
Gebundene Ausgabe
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
3030746399
ISBN à 13 chiffres
9783030746391
Poids de l'article
741 grammes
Série
Livre 473 sur 538: Studies in Computational Intelligence

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