Engineering Stochastic Local Search Algorithms. Designing, Implementing and Analyzing Effective Heuristics
Lingua: inglese
Editore: Springer Berlin Heidelberg Aug 2009, 2009
- Brossura
- Nuovo
Da: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, GermaniaBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Stochastic local search (SLS) algorithms are established tools for the solution of computationally hard problems arising in computer science, business adm- istration, engineering, biology, and various other disciplines. To a large extent, their success is due to their conceptual simplicity, broad applicability and high performance for many important problems studied in academia and enco- tered in real-world applications. SLS methods include a wide spectrum of te- niques, ranging from constructive search procedures and iterative improvement algorithms to more complex SLS methods, such as ant colony optimization, evolutionary computation, iterated local search, memetic algorithms, simulated annealing, tabu search, and variable neighborhood search. Historically, the development of e ective SLS algorithms has been guided to a large extent by experience and intuition. In recent years, it has become - creasingly evident that success with SLS algorithms depends not merely on the adoption and e cient implementation of the most appropriate SLS technique for a given problem, but also on the mastery of a more complex algorithm - gineering process. Challenges in SLS algorithm development arise partly from the complexity of the problems being tackled and in part from the many - grees of freedom researchers and practitioners encounter when developing SLS algorithms. Crucial aspects in the SLS algorithm development comprise al- rithm design, empirical analysis techniques, problem-speci c background, and background knowledge in several key disciplines and areas, including computer science, operations research, arti cial intelligence, and statistics. 168 pp. Englisch.…
Codice articolo 9783642037504
- Titolo
- Engineering Stochastic Local Search Algorithms. Designing, Implementing and Analyzing Effective Heuristics
- Autore
- Thomas Stützle
- Editore
- Springer Berlin Heidelberg Aug 2009
- Anno di pubblicazione
- 2009
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 364203750X
- ISBN 13
- 9783642037504
- Peso dell'articolo
- 265 grammi
- Dimensioni
- 235x155x10 mm
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