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evolutionary multi task optimization foundations di feng liang (15 risultati)
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Evolutionary Multi-Task Optimization: Foundations and Methodologies
Da: Ria Christie Collections, Uxbridge, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 51,74
EUR 13,64 per la spedizione da Regno Unito a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
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Evolutionary Multi-Task Optimization : Foundations and Methodologies
Da: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
Condizione: New.
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Condizione: New. SUPER FAST SHIPPING.
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Evolutionary Multi-Task Optimization: Foundations and Methodologies (Machine Learning: Foundations, Methodologies, and Applications)
Da: Ria Christie Collections, Uxbridge, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 175,44
EUR 13,64 per la spedizione da Regno Unito a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
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Evolutionary Multi-Task Optimization : Foundations and Methodologies
Da: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
Condizione: As New. Unread book in perfect condition.
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Evolutionary Multi-Task Optimization : Foundations and Methodologies
Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 175,43
EUR 17,08 per la spedizione da Regno Unito a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
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Evolutionary Multi-Task Optimization : Foundations and Methodologies
Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 191,48
EUR 17,08 per la spedizione da Regno Unito a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
Aggiungi al carrelloCondizione: As New. Unread book in perfect condition.
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Evolutionary Multi-Task Optimization: Foundations and Methodologies (Machine Learning: Foundations, Methodologies, and Applications)
Da: Books Puddle, New York, NY, U.S.A.
Valutazione del venditore 4 su 5 stelle
Condizione: New. 1st ed. 2023 edition NO-PA16APR2015-KAP.
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EUR 159,50
EUR 70,00 per la spedizione da Germania a U.S.A.Quantità: 5 disponibili
Aggiungi al carrelloTaschenbuch. Condizione: Neu. Evolutionary Multi-Task Optimization | Foundations and Methodologies | Liang Feng (u. a.) | Taschenbuch | x | Englisch | 2025 | Springer Singapore | EAN 9789811956522 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Evolutionary Multi-Task Optimization : Foundations and Methodologies
Editore: Springer Nature Singapore, Springer Nature Singapore, 2025
ISBN 10: 9811956529 ISBN 13: 9789811956522
Lingua: Inglese
EUR 186,49
EUR 61,80 per la spedizione da Germania a U.S.A.Quantità: 1 disponibili
Aggiungi al carrelloTaschenbuch. Condizione: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - A remarkable facet of the human brain is its ability to manage multiple tasks with apparent simultaneity. Knowledge learned from one task can then be used to enhance problem-solving in other related tasks. In machine learning, the idea of leveraging relevant information across related tasks as inductive biases to enhance learning performance has attracted significant interest. In contrast, attempts to emulate the human brain's ability to generalize in optimization - particularly in population-based evolutionary algorithms - have received little attention to date.Recently, a novel evolutionary search paradigm, Evolutionary Multi-Task (EMT) optimization, has been proposed in the realm of evolutionary computation. In contrast to traditional evolutionary searches, which solve a single task in a single run, evolutionary multi-tasking algorithm conducts searches concurrently on multiple search spaces corresponding to different tasks or optimization problems,each possessing a unique function landscape. By exploiting the latent synergies among distinct problems, the superior search performance of EMT optimization in terms of solution quality and convergence speed has been demonstrated in a variety of continuous, discrete, and hybrid (mixture of continuous and discrete) tasks.This book discusses the foundations and methodologies of developing evolutionary multi-tasking algorithms for complex optimization, including in domains characterized by factors such as multiple objectives of interest, high-dimensional search spaces and NP-hardness.
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Evolutionary Multi-Task Optimization : Foundations and Methodologies
Editore: Springer Nature Singapore, Springer Nature Singapore, 2023
ISBN 10: 9811956499 ISBN 13: 9789811956492
Lingua: Inglese
EUR 185,68
EUR 62,59 per la spedizione da Germania a U.S.A.Quantità: 1 disponibili
Aggiungi al carrelloBuch. Condizione: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - A remarkable facet of the human brain is its ability to manage multiple tasks with apparent simultaneity. Knowledge learned from one task can then be used to enhance problem-solving in other related tasks. In machine learning, the idea of leveraging relevant information across related tasks as inductive biases to enhance learning performance has attracted significant interest. In contrast, attempts to emulate the human brain's ability to generalize in optimization - particularly in population-based evolutionary algorithms - have received little attention to date.Recently, a novel evolutionary search paradigm, Evolutionary Multi-Task (EMT) optimization, has been proposed in the realm of evolutionary computation. In contrast to traditional evolutionary searches, which solve a single task in a single run, evolutionary multi-tasking algorithm conducts searches concurrently on multiple search spaces corresponding to different tasks or optimization problems,each possessing a unique function landscape. By exploiting the latent synergies among distinct problems, the superior search performance of EMT optimization in terms of solution quality and convergence speed has been demonstrated in a variety of continuous, discrete, and hybrid (mixture of continuous and discrete) tasks.This book discusses the foundations and methodologies of developing evolutionary multi-tasking algorithms for complex optimization, including in domains characterized by factors such as multiple objectives of interest, high-dimensional search spaces and NP-hardness.
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Evolutionary Multi-Task Optimization: Foundations and Methodologies
Editore: Springer-Nature New York Inc, 2023
ISBN 10: 9811956499 ISBN 13: 9789811956492
Lingua: Inglese
Da: Revaluation Books, Exeter, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 275,52
EUR 11,38 per la spedizione da Regno Unito a U.S.A.Quantità: 2 disponibili
Aggiungi al carrelloHardcover. Condizione: Brand New. 229 pages. 9.25x6.10x0.79 inches. In Stock.
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EUR 159,50
EUR 70,00 per la spedizione da Germania a U.S.A.Quantità: 5 disponibili
Aggiungi al carrelloBuch. Condizione: Neu. Evolutionary Multi-Task Optimization | Foundations and Methodologies | Liang Feng (u. a.) | Buch | x | Englisch | 2023 | Springer Singapore | EAN 9789811956492 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu Print on Demand.
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Evolutionary Multi-Task Optimization: Foundations and Methodologies (Machine Learning: Foundations, Methodologies, and Applications)
Da: Majestic Books, Hounslow, Regno Unito
Valutazione del venditore 4 su 5 stelle
EUR 251,30
EUR 7,40 per la spedizione da Regno Unito a U.S.A.Quantità: 4 disponibili
Aggiungi al carrelloCondizione: New. Print on Demand.
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Evolutionary Multi-Task Optimization: Foundations and Methodologies (Machine Learning: Foundations, Methodologies, and Applications)
Da: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Germania
Valutazione del venditore 4 su 5 stelle
EUR 250,86
EUR 9,95 per la spedizione da Germania a U.S.A.Quantità: 4 disponibili
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