Into a Deeper Understanding of Evolutionary Computing: Exploration, Exploitation, and Parameter Control: Volume 1 (Emergence, Complexity and Computation, 50)
Lingua: inglese
Editore: Springer, 2024
- Rilegato
- Nuovo
Da: Biblios, frankfurt am main, hessen, GermaniaBiblios
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Codice articolo 18403383843
- Titolo
- Into a Deeper Understanding of Evolutionary Computing: Exploration, Exploitation, and Parameter Control: Volume 1 (Emergence, Complexity and Computation, 50)
- Autore
- Abdul Halim, Abdul Hanif; Das, Swagatam; Ismail, Idris
- Editore
- Springer
- Anno di pubblicazione
- 2024
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Rilegato
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3031740122
- ISBN 13
- 9783031740121
This book delves into fundamental and advanced strategies for enhancing evolutionary and metaheuristic algorithms, focusing on the crucial balance between exploration and exploitation in search mechanisms. As technological advancements increase optimization complexity, effectively managing this balance becomes essential for achieving optimal solutions within reasonable computational resources. The book's distinctive structure organizes content according to optimization stages and processes, offering a comprehensive discussion of various approaches supported by extensive literature.
The authors note a scarcity of literature addressing the trade-offs between exploration and exploitation with contemporary references, making this work particularly valuable. It aims to deepen the reader's understanding of evolutionary computing, emphasizing exploration, exploitation, and parameter control. It is relevant not only to algorithm developers and the evolutionary computation community but also to students and researchers across scientific disciplines. The book is designed to be accessible to those without extensive algorithm development backgrounds, providing theoretical and practical insights into optimization methods.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Dalla quarta di copertina
This book delves into fundamental and advanced strategies for enhancing evolutionary and metaheuristic algorithms, focusing on the vital balance between exploration and exploitation search mechanisms. As technological advancements increase optimization complexity, effectively managing this balance becomes crucial for achieving optimal solutions within reasonable computational resources. The book's distinctive structure organizes content according to optimization stages, offering a comprehensive discussion of various approaches supported by extensive literature.
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