Data-Driven Evolutionary Optimization Integrating Evolutionary Computation, Machine Learning and Data Science
Lingua: inglese
Editore: Springer, 2021
Serie: Libro 473 di 538 - Studies in Computational Intelligence
- Rilegato
- Nuovo
Condizione: Nuovo
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Intended for researchers and practitioners alike, this book covers carefully selected yet broad topics in optimization, machine learning, and metaheuristics. Written by world-leading academic researchers who are extremely experienced in industrial applications, this self-contained book is the first of its kind that provides comprehensive background knowledge, particularly practical guidelines, and state-of-the-art techniques. New algorithms are carefully explained, further elaborated with pseudocode or flowcharts, and full working source code is made freely available. This is followed by a presentation of a variety of data-driven single- and multi-objective optimization algorithms that seamlessly integrate modern machine learning such as deep learning and transfer learning with evolutionary and swarm optimization algorithms. Applications of data-driven optimization ranging from aerodynamic design, optimization of industrial processes, to deep neural architecture search are included. Sprache: Englisch Gewicht in Gramm: 741. …
Codice articolo IB-1177708
- Titolo
- Data-Driven Evolutionary Optimization Integrating Evolutionary Computation, Machine Learning and Data Science
- Autore
- Handing Wang, Yaochu Jin, Chaoli Sun
- Editore
- Springer
- Anno di pubblicazione
- 2021
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Gebundene Ausgabe
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3030746399
- ISBN 13
- 9783030746391
- Peso dell'articolo
- 741 grammi
- Serie
- Libro 473 di 538: Studies in Computational Intelligence
Intended for researchers and practitioners alike, this book covers carefully selected yet broad topics in optimization, machine learning, and metaheuristics. Written by world-leading academic researchers who are extremely experienced in industrial applications, this self-contained book is the first of its kind that provides comprehensive background knowledge, particularly practical guidelines, and state-of-the-art techniques. New algorithms are carefully explained, further elaborated with pseudocode or flowcharts, and full working source code is made freely available.
This is followed by a presentation of a variety of data-driven single- and multi-objective optimization algorithms that seamlessly integrate modern machine learning such as deep learning and transfer learning with evolutionary and swarm optimization algorithms. Applications of data-driven optimization ranging from aerodynamic design, optimization of industrial processes, to deep neural architecture search are included.
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Dalla quarta di copertina
Intended for researchers and practitioners alike, this book covers carefully selected yet broad topics in optimization, machine learning, and metaheuristics. Written by world-leading academic researchers who are extremely experienced in industrial applications, this self-contained book is the first of its kind that provides comprehensive background knowledge, particularly practical guidelines, and state-of-the-art techniques. New algorithms are carefully explained, further elaborated with pseudocode or flowcharts, and full working source code is made freely available.
This is followed by a presentation of a variety of data-driven single- and multi-objective optimization algorithms that seamlessly integrate modern machine learning such as deep learning and transfer learning with evolutionary and swarm optimization algorithms. Applications of data-driven optimization ranging from aerodynamic design, optimization of industrial processes, to deep neural architecture search are included.
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