Evolutionary Algorithms for Solving Multi-Objective Problems (eBook)
822 Seiten
Springer US (Verlag)
978-0-387-36797-2 (ISBN)
Solving multi-objective problems is an evolving effort, and computer science and other related disciplines have given rise to many powerful deterministic and stochastic techniques for addressing these large-dimensional optimization problems. Evolutionary algorithms are one such generic stochastic approach that has proven to be successful and widely applicable in solving both single-objective and multi-objective problems. This textbook is a second edition of Evolutionary Algorithms for Solving Multi-Objective Problems, significantly expanded and adapted for the classroom. The various features of multi-objective evolutionary algorithms are presented here in an innovative and student-friendly fashion, incorporating state-of-the-art research. The book disseminates the application of evolutionary algorithm techniques to a variety of practical problems, including test suites with associated performance based on a variety of appropriate metrics, as well as serial and parallel algorithm implementations.
| Erscheint lt. Verlag | 26.8.2007 |
|---|---|
| Sprache | englisch |
| Themenwelt | Informatik ► Theorie / Studium ► Algorithmen |
| Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik | |
| Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Angewandte Mathematik | |
| Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Finanz- / Wirtschaftsmathematik | |
| Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Wahrscheinlichkeit / Kombinatorik | |
| ISBN-10 | 0-387-36797-7 / 0387367977 |
| ISBN-13 | 978-0-387-36797-2 / 9780387367972 |
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