Hybridation algorithmes evolutionnaires multiobjectifs par bechikh slim (16 résultats)
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Edité par Editions universitaires europeennes 2012-01-23 2012
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Taschenbuch. Etat : Neu. Hybridation des Algorithmes Evolutionnaires Multiobjectifs | pour la Prise de Décision | Slim Bechikh | Taschenbuch | 104 S. | Französisch | 2012 | Éditions universitaires européennes | EAN 9783841789655 | Verantwortliche Person für die EU: OmniScriptum GmbH & Co. KG, Bahnhofstr. 28, 66111 Saarbrücken, i…nfo[at]akademikerverlag[dot]de | Anbieter: preigu.
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Langue : français
Edité par Éditions Universitaires Européennes Jan 2012 2012
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Les Algorithmes Evolutionnaires (AEs) représentent une famille d'algorithmes fondés sur la théorie Darwinienne. Ils font évoluer une population d'individus vers l'optimum d'une fonction. Ils sont caractérisés par leur capacité de dirige…r la recherche vers les zones prometteuses. Cependant, ces métaheuristiques possèdent quelques faiblesses. Une façon de les surmonter est de combiner ces AEs avec d'autres méthodes de recherche, ce phénomène est appelé l'hybridation. La plus connue est l'hybridation avec les méthodes de recherche locale (RL) qui ont la capacité à détecter les optima locaux. Le résultat d'une telle hybridation est appelé Algorithme Mémétique (AM). Plusieurs AMs ont montré de très bons résultats dans la résolution de problèmes réels dans un cadre mono-objectif. C'est pour cette raison, la communauté scientifique a opté vers le développement d'AMs pour le cadre multi-objectif. La plupart des AMs multi-objectifs visent la résolution des problèmes réels plutôt que le développement du cadre conceptuel de tels algorithmes. Dans ce travail, nous présentons les problèmes de conception des AMs multi-objectifs. Ainsi, nous développons un AM multi-objectif (PHC-NSGA-II) 104 pp. Französisch.
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Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Autor/Autorin: Bechikh SlimSlim Bechikh received the B.S. degree in computer science applied to management and the M.S. degree in modeling from the High Institute of Management of Tunis, University of Tunis, Tunis, Tunisi…a, in2006 and 2008, respect.
Langue : français
Edité par VDM Verlag Dr. Mueller Aktiengesellschaft & Co. KG 2012
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Langue : français
Edité par VDM Verlag Dr. Mueller Aktiengesellschaft & Co. KG 2012
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Langue : français
Edité par VDM Verlag Dr. Mueller Aktiengesellschaft & Co. KG 2012
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Langue : français
Edité par Éditions Universitaires Européennes Jan 2012 2012
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Les Algorithmes Evolutionnaires (AEs) représentent une famille d¿algorithmes fondés sur la théorie Darwinienne. Ils font évoluer une population d¿individus vers l¿optimum d'une fonction. Ils sont caractérisés par leur capacité de diriger la… recherche vers les zones prometteuses. Cependant, ces métaheuristiques possèdent quelques faiblesses. Une façon de les surmonter est de combiner ces AEs avec d¿autres méthodes de recherche, ce phénomène est appelé l¿hybridation. La plus connue est l¿hybridation avec les méthodes de recherche locale (RL) qui ont la capacité à détecter les optima locaux. Le résultat d¿une telle hybridation est appelé Algorithme Mémétique (AM). Plusieurs AMs ont montré de très bons résultats dans la résolution de problèmes réels dans un cadre mono-objectif. C¿est pour cette raison, la communauté scientifique a opté vers le développement d¿AMs pour le cadre multi-objectif. La plupart des AMs multi-objectifs visent la résolution des problèmes réels plutôt que le développement du cadre conceptuel de tels algorithmes. Dans ce travail, nous présentons les problèmes de conception des AMs multi-objectifs. Ainsi, nous développons un AM multi-objectif (PHC-NSGA-II)VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 104 pp. Französisch.
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Taschenbuch. Etat : Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Les Algorithmes Evolutionnaires (AEs) représentent une famille d'algorithmes fondés sur la théorie Darwinienne. Ils font évoluer une population d'individus vers l'optimum d'une fonction. Ils sont caractérisés par leur capacité de diriger la…recherche vers les zones prometteuses. Cependant, ces métaheuristiques possèdent quelques faiblesses. Une façon de les surmonter est de combiner ces AEs avec d'autres méthodes de recherche, ce phénomène est appelé l'hybridation. La plus connue est l'hybridation avec les méthodes de recherche locale (RL) qui ont la capacité à détecter les optima locaux. Le résultat d'une telle hybridation est appelé Algorithme Mémétique (AM). Plusieurs AMs ont montré de très bons résultats dans la résolution de problèmes réels dans un cadre mono-objectif. C'est pour cette raison, la communauté scientifique a opté vers le développement d'AMs pour le cadre multi-objectif. La plupart des AMs multi-objectifs visent la résolution des problèmes réels plutôt que le développement du cadre conceptuel de tels algorithmes. Dans ce travail, nous présentons les problèmes de conception des AMs multi-objectifs. Ainsi, nous développons un AM multi-objectif (PHC-NSGA-II).
