Multi objective optimization using evolutionary par deb kalyanmoy (46 résultats)

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Paperback. Etat : New. 1st. The Wiley Paperback Series makes valuable content more accessible to a new generation of statisticians, mathematicians and scientists. Evolutionary algorithms are very powerful techniques used to find solutions to real-world search and optimization problems. Many of these problems have multiple objectives, which leads to the need to obtain a set of optimal solutions, known as effective solutions. It has been found that using evolutionary algorithms is a highly effective way of finding multiple effective solutions in a single simulation run. Comrephensive coverage of this growing area of research.Carefully introduces each algorithm with examples and in-depth discussion.Includes many applications to real-world problems, including engineering design and scheduling.Includes discussion of advanced topics and future research.Accessible to those with limited knowledge of multi-objective optimization and evolutionary algorithms Provides an extensive discussion on the principles of multi-objective optimization and on a number of classical approaches. This integrated presentation of theory, algorithms and examples will benefit those working in the areas of optimization, optimal design and evolutionary computing.…

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Etat : New. Comprehensive coverage of this growing area of research. Carefully introduces each algorithm with examples and in-depth discussion. Includes many applications to real-world problems, including engineering design and scheduling. Accessible to those with limited knowledge of multi-objective optimization and evolutionary algorithms. Num Pages: 544 pages, black & white illustrations, black & white tables, maps, figures. BIC Classification: PBW. Category: (P) Professional & Vocational. Dimension: 242 x 170 x 29. Weight in Grams: 868. . 2009. 1st Edition. Paperback. . . . .…

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Etat : New. Comprehensive coverage of this growing area of research. Carefully introduces each algorithm with examples and in-depth discussion. Includes many applications to real-world problems, including engineering design and scheduling. Accessible to those with limited knowledge of multi-objective optimization and evolutionary algorithms. Num Pages: 544 pages, black & white illustrations, black & white tables, maps, figures. BIC Classification: PBW. Category: (P) Professional & Vocational. Dimension: 242 x 170 x 29. Weight in Grams: 868. . 2009. 1st Edition. Paperback. . . . . Books ship from the US and Ireland.…
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Vendeur : BUCHSERVICE / ANTIQUARIAT Lars Lutzer, Wahlstedt, AllemagneBUCHSERVICE / ANTIQUARIAT Lars Lutzer
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Softcover. Etat : gut. Auflage: 1st (2001). Multi Objective Optimization Using Evolutionary Algorithms von Kalyanmoy Deb (Autor), Deb Kalyanmoy (Autor) In englischer Sprache. 518 pages.

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