Foundations of Generic Optimization - M. Iglesias, B. Naudts, A. Verschoren, C. Vidal

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Foundations of Generic Optimization (eBook)

Volume 1: A Combinatorial Approach to Epistasis

M. Iglesias, B. Naudts, A. Verschoren, C. Vidal (Autoren)

R. Lowen, A. Verschoren (Herausgeber)

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2006 | 2005
XIII, 298 Seiten
Springer Netherland (Verlag)
978-1-4020-3665-1 (ISBN)

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The success of a genetic algorithm when applied to an optimization problem depends upon several features present or absent in the problem to be solved, including the quality of the encoding of data, the geometric structure of the search space, deception or epistasis. This book deals essentially with the latter notion, presenting for the first time a complete state-of-the-art research on this notion, in a structured completely self-contained and methodical way. In particular, it contains a refresher on the linear algebra used in the text as well as an elementary introductory chapter on genetic algorithms aimed at readers unacquainted with this notion. In this way, the monograph aims to serve a broad audience consisting of graduate and advanced undergraduate students in mathematics and computer science, as well as researchers working in the domains of optimization, artificial intelligence, theoretical computer science, combinatorics and evolutionary algorithms.

Genetic algorithms: a guide for absolute beginners.- Evolutionary algorithms and their theory.- Epistasis.- Examples.- Walsh transforms.- Multary epistasis.- Generalized Walsh transforms.

Erscheint lt. Verlag	30.3.2006
Reihe/Serie	Mathematical Modelling: Theory and Applications
Reihe/Serie	Mathematical Modelling: Theory and Applications
Zusatzinfo	XIII, 298 p.
Verlagsort	Dordrecht
Sprache	englisch
Themenwelt	Mathematik / Informatik ► Informatik ► Theorie / Studium
	Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Angewandte Mathematik
	Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Finanz- / Wirtschaftsmathematik
	Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Graphentheorie
	Naturwissenschaften ► Biologie ► Evolution
	Technik
Schlagworte	Algebra • algorithms • Artificial Intelligence • brandonwiskunde • combinatorics • Computer • Computer Science • Evolution • evolutionary algorithm • Genetic algorithms • linear algebra • Mathematics • Optimization • theoretical computer science
ISBN-10	1-4020-3665-5 / 1402036655
ISBN-13	978-1-4020-3665-1 / 9781402036651

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