Data driven evolutionary optimization integrating di jin yaochu (13 risultati)
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Serie: Studies in Computational Intelligence, Libro 473 di 538. Libro 473 di 538 - Studies in Computational Intelligence
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Data-Driven Evolutionary Optimization | Integrating Evolutionary Computation, Machine Learning and Data Science | Yaochu Jin (u. a.) | Taschenbuch | xxv | Englisch | 2022 | Springer | EAN 9783030746421 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, ju…ergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Intended for researchers and practitioners alike, this book covers carefully selected yet broad topics in optimization, machine learning, and metaheuristics. Written by world-leading academic researchers who are extremely experienced in industrial… applications, this self-contained book is the first of its kind that provides comprehensive background knowledge, particularly practical guidelines, and state-of-the-art techniques. New algorithms are carefully explained, further elaborated with pseudocode or flowcharts, and full working source code is made freely available. This is followed by a presentation of a variety of data-driven single- and multi-objective optimization algorithms that seamlessly integrate modern machine learning such as deep learning and transfer learning with evolutionary and swarm optimization algorithms. Applications of data-driven optimization ranging from aerodynamic design, optimization of industrial processes, to deep neural architecture search are included.
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Buch. Condizione: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Intended for researchers and practitioners alike, this book covers carefully selected yet broad topics in optimization, machine learning, and metaheuristics. Written by world-leading academic researchers who are extremely experienced in industrial applic…ations, this self-contained book is the first of its kind that provides comprehensive background knowledge, particularly practical guidelines, and state-of-the-art techniques. New algorithms are carefully explained, further elaborated with pseudocode or flowcharts, and full working source code is made freely available. This is followed by a presentation of a variety of data-driven single- and multi-objective optimization algorithms that seamlessly integrate modern machine learning such as deep learning and transfer learning with evolutionary and swarm optimization algorithms. Applications of data-driven optimization ranging from aerodynamic design, optimization of industrial processes, to deep neural architecture search are included.
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