Metaheuristic Computation: A Performance Perspective
Lingua: inglese
Editore: Springer, Springer Okt 2020, 2020
Serie: Libro 162 di 188 - Intelligent Systems Reference Library
- Rilegato
- Nuovo
Da: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germaniabuchversandmimpf2000
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book is primarily intended for undergraduate and postgraduate students of Science, Electrical Engineering, or Computational Mathematics. Metaheuristic search methods are so numerous and varied in terms of design and potential applications; however, for such an abundant family of optimization techniques, there seems to be a question which needs to be answered: Which part of the design in a metaheuristic algorithm contributes more to its better performance Several works that compare the performance among metaheuristic approaches have been reported in the literature. Nevertheless, they suffer from one of the following limitations: (A)Their conclusions are based on the performance of popular evolutionary approaches over a set of synthetic functions with exact solutions and well-known behaviors, without considering the application context or including recent developments. (B) Their conclusions consider only the comparison of their final results which cannot evaluate the nature of a good or bad balance between exploration and exploitation. The objective of this book is to compare the performance of various metaheuristic techniques when they are faced with complex optimization problems extracted from different engineering domains. The material has been compiled from a teaching perspective.Springer-Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 284 pp. Englisch.…
Codice articolo 9783030580995
- Titolo
- Metaheuristic Computation: A Performance Perspective
- Autore
- Erik Cuevas
- Editore
- Springer, Springer Okt 2020
- Anno di pubblicazione
- 2020
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3030580997
- ISBN 13
- 9783030580995
- Peso dell'articolo
- 594 grammi
- Dimensioni
- 241x160x21 mm
- Serie
- Libro 162 di 188: Intelligent Systems Reference Library
This book is primarily intended for undergraduate and postgraduate students of Science, Electrical Engineering, or Computational Mathematics. Metaheuristic search methods are so numerous and varied in terms of design and potential applications; however, for such an abundant family of optimization techniques, there seems to be a question which needs to be answered: Which part of the design in a metaheuristic algorithm contributes more to its better performance? Several works that compare the performance among metaheuristic approaches have been reported in the literature. Nevertheless, they suffer from one of the following limitations: (A)Their conclusions are based on the performance of popular evolutionary approaches over a set of synthetic functions with exact solutions and well-known behaviors, without considering the application context or including recent developments. (B) Their conclusions consider only the comparison of their final results which cannot evaluate the nature of a good or bad balance between exploration and exploitation. The objective of this book is to compare the performance of various metaheuristic techniques when they are faced with complex optimization problems extracted from different engineering domains. The material has been compiled from a teaching perspective.
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Dalla quarta di copertina
This book is primarily intended for undergraduate and postgraduate students of Science, Electrical Engineering, or Computational Mathematics. Metaheuristic search methods are so numerous and varied in terms of design and potential applications; however, for such an abundant family of optimization techniques, there seems to be a question which needs to be answered: Which part of the design in a metaheuristic algorithm contributes more to its better performance? Several works that compare the performance among metaheuristic approaches have been reported in the literature. Nevertheless, they suffer from one of the following limitations: (A)Their conclusions are based on the performance of popular evolutionary approaches over a set of synthetic functions with exact solutions and well-known behaviors, without considering the application context or including recent developments. (B) Their conclusions consider only the comparison of their final results which cannot evaluate the nature of a good or bad balance between exploration and exploitation. The objective of this book is to compare the performance of various metaheuristic techniques when they are faced with complex optimization problems extracted from different engineering domains. The material has been compiled from a teaching perspective.
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