Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Evolutionary algorithms are general-purpose search procedures based on the mechanisms of natural selection and population genetics. They are appealing because they are simple, easy to interface, and easy to extend. This volume is concerned with applications of evolutionary algorithms and associated strategies in engineering. It will be useful for engineers, designers, developers, and researchers in any scientific discipline interested in the applications of evolutionary algorithms. The volume consists of five parts, each with four or five chapters. The topics are chosen to emphasize application areas in different fields of engineering. Each chapter can be used for self-study or as a reference by practitioners to help them apply evolutionary algorithms to problems in their engineering domains.

Bestandsnummer des Verk�ufers 9783642082825

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Bibliografische Details

Titel: Evolutionary Algorithms in Engineering Applications
Verlag: Springer Berlin Heidelberg
Ver�ffentlichungsdatum: 2010
Sprache: Englisch
ISBN-10: 3642082823
ISBN-13: 9783642082825
Bindung: Taschenbuch
Zustand: Neu

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Inhaltsangabe

Evolutionary algorithms are simple, easy to interface, and easy to extend. This volume discusses how they can be applied in different fields of engineering.

Rese�a del editor

Evolutionary algorithms are general-purpose search procedures based on the mechanisms of natural selection and population genetics. They are appealing because they are simple, easy to interface, and easy to extend. This volume is concerned with applications of evolutionary algorithms and associated strategies in engineering. It will be useful for engineers, designers, developers, and researchers in any scientific discipline interested in the applications of evolutionary algorithms. The volume consists of five parts, each with four or five chapters. The topics are chosen to emphasize application areas in different fields of engineering. Each chapter can be used for self-study or as a reference by practitioners to help them apply evolutionary algorithms to problems in their engineering domains.

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