Machine Learning Assisted Evolutionary Multi- and Many- Objective Optimization / Nejlevnější knihy
Machine Learning Assisted Evolutionary Multi- and Many- Objective Optimization

Kód: 43144602

Machine Learning Assisted Evolutionary Multi- and Many- Objective Optimization

Autor Dhish Kumar Saxena, Kalyanmoy Deb, Erik D. Goodman, Sukrit Mittal

This book focuses on machine learning (ML) assisted evolutionary multi- and many-objective optimization (EMâO). EMâO algorithms, namely EMâOAs, iteratively evolve a set of solutions towards a good Pareto Front approximation. The a ... celý popis

4486

Dostupnost:

50 % šanceMáme informaci, že by titul mohl být dostupný. Na základě vaší objednávky se ho pokusíme do 6 týdnů zajistit.
Prohledáme celý svět

Informovat o naskladnění

Přidat mezi přání

Mohlo by se vám také líbit

Dárkový poukaz: Radost zaručena

Objednat dárkový poukazVíce informací

Informovat o naskladnění knihy

Informovat o naskladnění knihy


Souhlas - Souhlasím se zasíláním obchodních sdělení a zpracováním osobních údajů k obchodním sdělením.

Zašleme vám zprávu jakmile knihu naskladníme

Zadejte do formuláře e-mailovou adresu a jakmile knihu naskladníme, zašleme vám o tom zprávu. Pohlídáme vše za vás.

Více informací o knize Machine Learning Assisted Evolutionary Multi- and Many- Objective Optimization

Nákupem získáte 449 bodů

Anotace knihy

This book focuses on machine learning (ML) assisted evolutionary multi- and many-objective optimization (EMâO). EMâO algorithms, namely EMâOAs, iteratively evolve a set of solutions towards a good Pareto Front approximation. The availability of multiple solution sets over successive generations makes EMâOAs amenable to application of ML, for different pursuits. Recognizing the immense potential for ML-based enhancements in the EMâO domain, this book intends to serve as an exclusive resource for both domain novice and the experienced researchers and practitioners. Towards it, first the foundations of optimization (problem and algorithm types) are covered. Then, some of the key studies on ML based enahancements in the EMâO domain are presented through well structured chapters which systematically narrate important aspects, including, learning to-understand the problem structure; converge better; diversify better; simultaneously converge and diversify better; and analyze the Pareto Front. In doing so, this book-broadly summarizes the literature, starting with the foundational work on innovization (2003) and objective reduction (2006), up to the most recently proposed innovized progress operators (2021- 23); and highlights the utility of ML interventions in the search, post-optimality and decision-making phases pertaining to the use of EMâOAs. Finally, this book shares insightful perspectives on the future potential for ML based enhancements in the EMâOA domain. For the benefit of the readers, the working codes of the developed algorithms are also available along with the book. This book will not only strengthen this emergent theme, it may also encourage the ML researchers to develop more efficient and scalable methods that cater to the requirements of the EMâOA domain. This book shall inspire more research and applications across the synergistic intersection of EMâOA and ML domains.

Parametry knihy

Zařazení knihy Knihy v angličtině Computing & information technology Computer science Artificial intelligence

4486

Oblíbené z jiného soudku



Osobní odběr Praha, Brno a 12903 dalších

Copyright ©2008-24 nejlevnejsi-knihy.cz Všechna práva vyhrazenaSoukromíCookies


Můj účet: Přihlásit se
Všechny knihy světa na jednom místě. Navíc za skvělé ceny.

Nákupní košík ( prázdný )

Vyzvednutí v Zásilkovně
zdarma nad 1 499 Kč.

Nacházíte se: