Zustand: Sehr gut | Seiten: 324 | Sprache: Englisch | Produktart: B�cher | Autonomous combinatorial search (AS) represents a new field in combinatorial problem solving. Its major standpoint and originality is that it considers that problem solvers must be capable of self-improvement operations. This is the first book dedicated to AS.

Bestandsnummer des Verk�ufers 10701272/12

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Bibliografische Details

Titel

Autonomous Search

Verlag

Springer

Erscheinungsjahr

2012

Sprache

Englisch

ISBN-10

3642214339

ISBN-13

9783642214332

Einband

Hardcover

Zustand

Sehr gut

Verk�uferkataloge

B�cher

�ber diesen Titel

Inhaltsangabe

Decades of innovations in combinatorial problem solving have produced better and more complex algorithms. These new methods are better since they can solve larger problems and address new application domains. They are also more complex which means that they are hard to reproduce and often harder to fine-tune to the peculiarities of a given problem. This last point has created a paradox where efficient tools are out of reach of practitioners.

Autonomous search (AS) represents a new research field defined to precisely address the above challenge. Its major strength and originality consist in the fact that problem solvers can now perform self-improvement operations based on analysis of the performances of the solving process -- including short-term reactive reconfiguration and long-term improvement through self-analysis of the performance, offline tuning and online control, and adaptive control and supervised control. Autonomous search "crosses the chasm" and provides engineers and practitioners with systems that are able to autonomously self-tune their performance while effectively solving problems.

This is the first book dedicated to this topic, and it can be used as a reference for researchers, engineers, and postgraduates in the areas of constraint programming, machine learning, evolutionary computing, and feedback control theory. After the editors' introduction to autonomous search, the chapters are focused on tuning algorithm parameters, autonomous complete (tree-based) constraint solvers, autonomous control in metaheuristics and heuristics, and future autonomous solving paradigms.

�ber die Autorin bzw. den Autor

Dr. Youssef Hamadi is the head of the Constraint Reasoning Group at Microsoft Research Cambridge, and his research interests include combinatorial optimization in alternative frameworks (parallel and distributed architectures); the application of machine learning to search; autonomous search; and parallel propositional satisfiability. Prof. Eric Monfroy is affiliated with both the Universidad T�cnica Federico Santa Mar�a, Valpara�so, Chile and LINA, Universit� de Nantes, France; his research areas include heuristics, optimization, constraints, and search. Prof. Fr�d�ric Saubion coheads the Metaheuristics, Optimization and Applications team at the Universit� d'Angers; his research topics include hybrid and adaptive evolutionary algorithms and applications of metaheuristics to various domains such as information retrieval, nonmonotonic reasoning and biology.

��ber diesen Titel� kann sich auf eine andere Ausgabe dieses Titels beziehen.

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