Exploitation of Linkage Learning in Evolutionary Algorithms
Lingua: inglese
Editore: Springer, Springer Vieweg Jun 2012, 2012
- Brossura
- Nuovo
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -One major branch of enhancing the performance of evolutionary algorithms is the exploitation of linkage learning. This monograph aims to capture the recent progress of linkage learning, by compiling a series of focused technical chapters to keep abreast of the developments and trends in the area of linkage. In evolutionary algorithms, linkage models the relation between decision variables with the genetic linkage observed in biological systems, and linkage learning connects computational optimization methodologies and natural evolution mechanisms. Exploitation of linkage learning can enable us to design better evolutionary algorithms as well as to potentially gain insight into biological systems. Linkage learning has the potential to become one of the dominant aspects of evolutionary algorithms; research in this area can potentially yield promising results in addressing the scalability issues.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 256 pp. Englisch. …
Codice articolo 9783642263279
- Titolo
- Exploitation of Linkage Learning in Evolutionary Algorithms
- Autore
- Ying-Ping Chen
- Editore
- Springer, Springer Vieweg Jun 2012
- Anno di pubblicazione
- 2012
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3642263275
- ISBN 13
- 9783642263279
- Peso dell'articolo
- 394 grammi
- Dimensioni
- 235x155x15 mm
One major branch of enhancing the performance of evolutionary algorithms is the exploitation of linkage learning. This monograph aims to capture the recent progress of linkage learning, by compiling a series of focused technical chapters to keep abreast of the developments and trends in the area of linkage. In evolutionary algorithms, linkage models the relation between decision variables with the genetic linkage observed in biological systems, and linkage learning connects computational optimization methodologies and natural evolution mechanisms. Exploitation of linkage learning can enable us to design better evolutionary algorithms as well as to potentially gain insight into biological systems. Linkage learning has the potential to become one of the dominant aspects of evolutionary algorithms; research in this area can potentially yield promising results in addressing the scalability issues.
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Dalla quarta di copertina
One major branch of enhancing the performance of evolutionary algorithms is the exploitation of linkage learning. This monograph aims to capture the recent progress of linkage learning, by compiling a series of focused technical chapters to keep abreast of the developments and trends in the area of linkage. In evolutionary algorithms, linkage models the relation between decision variables with the genetic linkage observed in biological systems, and linkage learning connects computational optimization methodologies and natural evolution mechanisms. Exploitation of linkage learning can enable us to design better evolutionary algorithms as well as to potentially gain insight into biological systems. Linkage learning has the potential to become one of the dominant aspects of evolutionary algorithms; research in this area can potentially yield promising results in addressing the scalability issues.
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