Neuware -This bookintroduces numerous algorithmic hybridizations between both worlds that showhow machine learning can improve and support evolution strategies. The set ofmethods comprises covariance matrix estimation, meta-modeling of fitness andconstraint functions, dimensionality reduction for search and visualization ofhigh-dimensional optimization processes, and clustering-based niching. Aftergiving an introduction to evolution strategies and machine learning, the bookbuilds the bridge between both worlds with an algorithmic and experimentalperspective. Experiments mostly employ a (1+1)-ES and are implemented in Pythonusing the machine learning library scikit-learn. The examples are conducted ontypical benchmark problems illustrating algorithmic concepts and theirexperimental behavior. The book closes with a discussion of related lines ofresearch.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 136 pp. Englisch.

Bestandsnummer des Verk�ufers 9783319333816

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Bibliografische Details

Titel: Machine Learning for Evolution Strategies
Verlag: Springer International Publishing, Springer International Publishing Jun 2016
Erscheinungsjahr: 2016
Sprache: Englisch
ISBN-10: 331933381X
ISBN-13: 9783319333816
Einband: Buch
Zustand: Neu
Abmessungen: Breite: 241 mm, H�he: 160 mm, Tiefe: 14 mm
Gewicht: 377 Gramm

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Inhaltsangabe

This bookintroduces numerous algorithmic hybridizations between both worlds that showhow machine learning can improve and support evolution strategies. The set ofmethods comprises covariance matrix estimation, meta-modeling of fitness andconstraint functions, dimensionality reduction for search and visualization ofhigh-dimensional optimization processes, and clustering-based niching. Aftergiving an introduction to evolution strategies and machine learning, the bookbuilds the bridge between both worlds with an algorithmic and experimentalperspective. Experiments mostly employ a (1+1)-ES and are implemented in Pythonusing the machine learning library scikit-learn. The examples are conducted ontypical benchmark problems illustrating algorithmic concepts and theirexperimental behavior. The book closes with a discussion of related lines ofresearch.

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