Foundations of Generic Optimization
96,29 €*
Nach dem Kauf zum Download bereit Ein Downloadlink ist wenige Minuten nach dem Kauf im eigenen Benutzerprofil verfügbar.
ISBN/EAN:
9781402036651
The success of a genetic algorithm when applied to an optimization problem depends upon several features present or absent in the problem to be solved, including the quality of the encoding of data, the geometric structure of the search space, deception or epistasis. This book deals essentially with the latter notion, presenting for the first time a complete state-of-the-art research on this notion, in a structured completely self-contained and methodical way. In particular, it contains a refresher on the linear algebra used in the text as well as an elementary introductory chapter on genetic algorithms aimed at readers unacquainted with this notion. In this way, the monograph aims to serve a broad audience consisting of graduate and advanced undergraduate students in mathematics and computer science, as well as researchers working in the domains of optimization, artificial intelligence, theoretical computer science, combinatorics and evolutionary algorithms.
| Autor: | M. Iglesias, B. Naudts, A. Verschoren, C. Vidal |
|---|---|
| EAN: | 9781402036651 |
| eBook Format: | |
| Sprache: | Englisch |
| Produktart: | eBook |
| Veröffentlichungsdatum: | 30.03.2006 |
| Untertitel: | Volume 1: A Combinatorial Approach to Epistasis |
| Kategorie: | |
| Schlagworte: | algebra algorithms artificial intelligence brandonwiskunde combinatorics computer computer science evolution evolutionary algorithm genetic algorithms linear algebra mathematics optimization theoretical computer science |
Anmelden
Möchten Sie lieber vor Ort einkaufen?
Haben Sie weiterführende Fragen zu diesem Buch oder anderen Produkten? Oder möchten Sie einfach doch lieber in der Buchhandlung stöbern? Wir sind gern persönlich für Sie da und beraten Sie auch telefonisch.
Buchhandlung Marabu
Telegrafenstr. 44
42929 Wermelskirchen
Telefon: 02196/1414
Mo – Fr09:00 – 18:00 UhrSa09:00 – 13:30 Uhr