Multiobjective Problem Solving from Nature
Lingua: inglese
Editore: Springer, Springer Dez 2007, 2007
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- Nuovo
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Multiobjective evolutionary algorithms (MOEAs) and multiobjective problem solving have become important topics of research in the evolutionary computation community over the past 10 years. This is an advanced text aimed at researchers and practitioners in the area of search and optimization. The book focuses on how MOEAs and related techniques can be used to solve problems, particularly in the disciplines of science and engineering. Contributions by leading researchers deal with the concepts of problem, solution, objective, constraint, utility and preference, and show how these concepts are being investigated in current practice. The book is distinguished from other texts on MOEAs in that it is not primarily about the algorithms, nor specific applications, but about the concepts and processes involved in solving problems using a multiobjective approach. Each chapter contributes to the central, deep concepts and themes of the book.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 428 pp. Englisch.…
Codice articolo 9783540729631
- Titolo
- Multiobjective Problem Solving from Nature
- Autore
- Joshua Knowles
- Editore
- Springer, Springer Dez 2007
- Anno di pubblicazione
- 2007
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3540729631
- ISBN 13
- 9783540729631
- Peso dell'articolo
- 805 grammi
- Dimensioni
- 241x160x29 mm
This text examines how multiobjective evolutionary algorithms and related techniques can be used to solve problems, particularly in the disciplines of science and engineering. Contributions by leading researchers show how the concept of multiobjective optimization can be used to reformulate and resolve problems in areas such as constrained optimization, co-evolution, classification, inverse modeling, and design.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Dalla quarta di copertina
Multiobjective problems involve several competing measures of solution quality, and multiobjective evolutionary algorithms (MOEAs) and multiobjective problem solving have become important topics of research in the evolutionary computation community over the past 10 years. This is an advanced text aimed at researchers and practitioners in the area of search and optimization.
The book focuses on how MOEAs and related techniques can be used to solve problems, particularly in the disciplines of science and engineering. Contributions by leading researchers show how the concepts of multiobjective optimization can be used to reformulate and resolve problems in broad areas such as constrained optimization, coevolution, classification, inverse modelling and design. The book is distinguished from other texts on MOEAs in that it is not primarily about the algorithms, nor specific applications, but about the concepts and processes involved in solving problems using a multiobjective approach. Each chapter contributes to the central, deep concepts and themes of the book: evaluating the utility of the multiobjective approach; discussing alternative problem formulations; showing how problem formulation affects the search process; and examining solution selection and decision making.
The book will be of benefit to researchers, practitioners and graduate students engaged with optimization-based problem solving. For multiobjective optimization experts, the book is an up-to-date account of emerging and advanced topics; for others, the book indicates how the multiobjective approach can lead to fresh insights.
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