9783540692805 - self-adaptive heuristics for evolutionary computation (studies in computational intelligence, 147, band 147) von kramer, oliver (6 Ergebnisse)
- Hardcover
Anbieter: Romtrade Corp., STERLING HEIGHTS, MI, USARomtrade Corp.
Verkäufer/-in kontaktierenVerkäufer/-in mit 5 SternenZustand: Neu
EUR 64,04
Versand gratisVersand innerhalb von USAAnzahl: 1 verfügbar
Zustand: New. This is a Brand-new US Edition. This Item may be shipped from US or any other country as we have multiple locations worldwide.
- Hardcover
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes KönigreichMajestic Books
Verkäufer/-in kontaktierenVerkäufer/-in mit 4 SternenZustand: Neu
EUR 71,22
EUR 7,60 VersandVersand von Vereinigtes Königreich nach USAAnzahl: 4 verfügbar
Zustand: New. pp. xii + 182 Illus.
- Hardcover
Anbieter: Studibuch, Stuttgart, DeutschlandStudibuch
Verkäufer/-in kontaktierenVerkäufer/-in mit 5 SternenZustand: Gebraucht - Sehr gut
EUR 28,97
EUR 80,70 VersandVersand von Deutschland nach USAAnzahl: 1 verfügbar
hardcover. Zustand: Sehr gut. 194 Seiten; 9783540692805.2 Gewicht in Gramm: 500.
- Hardcover
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes KönigreichRia Christie Collections
Verkäufer/-in kontaktierenVerkäufer/-in mit 5 SternenZustand: Neu
EUR 116,61
EUR 14,00 VersandVersand von Vereinigtes Königreich nach USAAnzahl: Mehr als 20 verfügbar
Zustand: New. In.
- Hardcover
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes KönigreichRevaluation Books
Verkäufer/-in kontaktierenVerkäufer/-in mit 5 SternenZustand: Neu
EUR 152,13
EUR 11,69 VersandVersand von Vereinigtes Königreich nach USAAnzahl: 2 verfügbar
Hardcover. Zustand: Brand New. 1st edition. 182 pages. 9.50x6.25x0.75 inches. In Stock.
- Hardcover
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH
Verkäufer/-in kontaktierenVerkäufer/-in mit 5 SternenZustand: Neu
EUR 106,99
EUR 62,33 VersandVersand von Deutschland nach USAAnzahl: 1 verfügbar
Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Evolutionary algorithms are successful biologically inspired meta-heuristics. Their success depends on adequate parameter settings. The question arises: how can evolutionary algorithms learn parameters automatically during the optimization Evolution strateg…ies gave an answer decades ago: self-adaptation. Their self-adaptive mutation control turned out to be exceptionally successful. But nevertheless self-adaptation has not achieved the attention it deserves.This book introduces various types of self-adaptive parameters for evolutionary computation. Biased mutation for evolution strategies is useful for constrained search spaces. Self-adaptive inversion mutation accelerates the search on combinatorial TSP-like problems. After the analysis of self-adaptive crossover operators the book concentrates on premature convergence of self-adaptive mutation control at the constraint boundary. Besides extensive experiments, statistical tests and some theoretical investigations enrich the analysis of the proposed concepts.
