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| Multi-Objective Optimization Using Evolutionary Algorithms | $118.35 |
Evolutionary algorithms are relatively new, but very powerful techniques used to find solutions to many 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.
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
Includes discussion of advanced topics and future research
Can be used as a course text or for self-study
Accessible to those with limited knowledge of classical multi-objective optimization and evolutionary algorithms
The integrated presentation of theory, algorithms and examples will benefit those working and researching in the areas of optimization, optimal design and evolutionary computing. This text provides an excellent introduction to the use of evolutionary algorithms in multi-objective optimization, allowing use as a graduate course text or for self-study. Copyright (C) Muze Inc. 2005. For personal use only. All rights reserved.
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| Los algoritmos evolutivos son relativamente nuevos, pero las técnicas muy poderosas solían encontrar soluciones con muchos problemas de optimización y búsqueda verdaderos mundiales. Muchos de estos problemas tienen objetivos múltiples, que conduce a la necesidad de obtener un juego de soluciones óptimas, conocidas como soluciones eficaces. Ha sido encontrado aquellos algoritmos evolutivos que usan es un modo muy eficaz de encontrar soluciones eficaces múltiples en una simulación sola dirigidas. la cobertura Completa de esta área de crecimiento de la investigación con Cuidado introduce cada algoritmo con ejemplos y discusión a fondo Incluyen muchas aplicaciones a problemas verdaderos mundiales, incluso la ingeniería del diseño y la programación Incluye la discusión de temas avanzados y la futura investigación Puede ser usada como un texto de curso o para el autoestudio Accesibles a aquellos con el conocimiento limitado de optimización multiobjetiva clásica y algoritmos evolutivos la presentación integrada de teoría, algoritmos y ejemplos beneficiará aquellos trabajando e investigando en las áreas de optimización, diseño óptimo e informática evolutiva. Este texto proporciona una introducción excelente al uso de algoritmos evolutivos en la optimización multiobjetiva, permitiendo al uso como un texto de curso de graduado o para el autoestudio. Copyright (C) Muze Inc 2005. Para uso privado sólo. Reservados todos los derechos. | Buy Now |
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