EVOLVE - A Bridge between Probability, Set Oriented Numerics, and Evolutionary Computation IV
Lingua: inglese
Editore: Springer, Springer Jun 2013, 2013
Serie: Libro 8 di 540 - Advances in Intelligent Systems and Computing
- Brossura
- Nuovo
Da: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germaniabuchversandmimpf2000
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Numerical and computational methods are nowadays used in a wide range of contexts in complex systems research, biology, physics, and engineering. Over the last decades different methodological schools have emerged with emphasis on different aspects of computation, such as nature-inspired algorithms, set oriented numerics, probabilistic systems and Monte Carlo methods. Due to the use of different terminologies and emphasis on different aspects of algorithmic performance there is a strong need for a more integrated view and opportunities for cross-fertilization across particular disciplines.These proceedings feature 20 original publications from distinguished authors in the cross-section of computational sciences, such as machine learning algorithms and probabilistic models, complex networks and fitness landscape analysis, set oriented numerics and cell mapping, evolutionary multiobjective optimization, diversity-oriented search, and the foundations of genetic programming algorithms. By presenting cutting edge results with a strong focus on foundations and integration aspects this work presents a stepping stone towards efficient, reliable, and well-analyzed methods for complex systems management and analysis.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 340 pp. Englisch.…
Codice articolo 9783319011271
- Titolo
- EVOLVE - A Bridge between Probability, Set Oriented Numerics, and Evolutionary Computation IV
- Autore
- Michael Emmerich
- Editore
- Springer, Springer Jun 2013
- Anno di pubblicazione
- 2013
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3319011278
- ISBN 13
- 9783319011271
- Peso dell'articolo
- 517 grammi
- Dimensioni
- 235x155x19 mm
- Serie
- Libro 8 di 540: Advances in Intelligent Systems and Computing
Numerical and computational methods are nowadays used in a wide range of contexts in complex systems research, biology, physics, and engineering. Over the last decades different methodological schools have emerged with emphasis on different aspects of computation, such as nature-inspired algorithms, set oriented numerics, probabilistic systems and Monte Carlo methods. Due to the use of different terminologies and emphasis on different aspects of algorithmic performance there is a strong need for a more integrated view and opportunities for cross-fertilization across particular disciplines.
These proceedings feature 20 original publications from distinguished authors in the cross-section of computational sciences, such as machine learning algorithms and probabilistic models, complex networks and fitness landscape analysis, set oriented numerics and cell mapping, evolutionary multiobjective optimization, diversity-oriented search, and the foundations of genetic programming algorithms. By presenting cutting edge results with a strong focus on foundations and integration aspects this work presents a stepping stone towards efficient, reliable, and well-analyzed methods for complex systems management and analysis.
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Dalla quarta di copertina
Numerical and computational methods are nowadays used in a wide range of contexts in complex systems research, biology, physics, and engineering. Over the last decades different methodological schools have emerged with emphasis on different aspects of computation, such as nature-inspired algorithms, set oriented numerics, probabilistic systems and Monte Carlo methods. Due to the use of different terminologies and emphasis on different aspects of algorithmic performance there is a strong need for a more integrated view and opportunities for cross-fertilization across particular disciplines.
These proceedings feature 20 original publications from distinguished authors in the cross-section of computational sciences, such as machine learning algorithms and probabilistic models, complex networks and fitness landscape analysis, set oriented numerics and cell mapping, evolutionary multiobjective optimization, diversity-oriented search, and the foundations of genetic programming algorithms. By presenting cutting edge results with a strong focus on foundations and integration aspects this work presents a stepping stone towards efficient, reliable, and well-analyzed methods for complex systems management and analysis.
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