Estimation of Distribution Algorithms: A New Tool for Evolutionary Computation (Genetic Algorithms and Evolutionary Computation, 2)
Langue : anglais
Edité par Kluwer Academic, 2002
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- Titre
- Estimation of Distribution Algorithms: A New Tool for Evolutionary Computation (Genetic Algorithms and Evolutionary Computation, 2)
- Éditeur
- Kluwer Academic
- Année de publication
- 2002
- État de l'article
- New
- Reliure
- Couverture rigide
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 0792374665
- ISBN à 13 chiffres
- 9780792374664
- Poids de l'article
- 884 grammes
This text constitutes the first compilation and review of the techniques and applications of this new tool for performing evolutionary computation. Estimation of Distribution Algorithms: A New Tool for Evolutionary Computation is clearly divided into three parts. Part I is dedicated to the foundations of EDAs. In this part, after introducing some probabilistic graphical models - Bayesian and Gaussian networks - a review of existing EDA approaches is presented, as well as some new methods based on more flexible probabilistic graphical models. A mathematical modeling of discrete EDAs is also presented. Part II covers several applications of EDAs in some classical optimization problems: the travelling salesman problem, the job scheduling problem, and the knapsack problem. EDAs are also applied to the optimization of some well-known combinatorial and continuous functions. Part III presents the application of EDAs to solve some problems that arise in the machine learning field: feature subset selection, feature weighting in K-NN classifiers, rule induction, partial abductive inference in Bayesian networks, partitional clustering, and the search for optimal weights in artificial neural networks.
Estimation of Distribution Algorithms: A New Tool for Evolutionary Computation is a useful and interesting tool for researchers working in the field of evolutionary computation and for engineers who face real-world optimization problems. This book may also be used by graduate students and researchers in computer science.
`... I urge those who are interested in EDAs to study this well-crafted book today.' David E. Goldberg, University of Illinois Champaign-Urbana.
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