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Multi-objective Evolutionary Optimisation for Product Design and Manufacturing, Fachbücher von Lihui Wang, Amos H. C. Ng, Kalyanmoy Deb
Das Buch "Multi-objective Evolutionary Optimisation for Product Design and Manufacturing" bietet eine umfassende Analyse der aktuellen Forschung im Bereich der multi-objektiven evolutionären Optimierung und deren Anwendung in der Produktgestaltung und Fertigung. Angesichts der zunehmenden Komplexität und Dynamik in der Produktentwicklung ist es entscheidend, robuste und praktische Ansätze zu entwickeln, die die Effizienz und Effektivität in diesen Bereichen unterstützen. Das Werk ist in zwei Hauptabschnitte unterteilt: Der erste Abschnitt bietet einen breiten Überblick über die wesentlichen Forschungsgebiete, während der zweite Abschnitt detaillierte Behandlungen ausgewählter Methoden und Systeme in der intelligenten Gestaltung und integrierten Fertigung präsentiert. Die jüngsten Entwicklungen und Innovationen in der multi-objektiven evolutionären Optimierung machen dieses Buch zu einer wertvollen Ressource für ein breites Publikum, das von akademischen Forschenden bis hin zu praktizierenden Ingenieuren reicht.
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Archiving Strategies for Evolutionary Multi-objective Optimization Algorithms, Fachbücher von Carlos Hernández, Oliver Schütze
Das Buch "Archiving Strategies for Evolutionary Multi-objective Optimization Algorithms" bietet eine umfassende Analyse von Archivierungsstrategien, die in den letzten Jahren entwickelt wurden, um optimale und nahezu optimale Lösungen für Probleme der multiobjektiven Optimierung zu approximieren. Die Autoren präsentieren eine Vielzahl von Archivierern, die hinsichtlich ihrer Fähigkeit zur Generierung von Limit-Archiven und der Obergrenzen der Archivgrössen untersucht werden. Die Konvergenzanalyse erfolgt in einem breiten Rahmen, der alle bestehenden stochastischen Suchalgorithmen einbezieht und dabei nur minimale Annahmen über den Prozess zur Generierung neuer Kandidatenlösungen verwendet. Die vorgestellten Archivierer sind so konzipiert, dass sie problemlos mit beliebigen set-basierten multiobjektiven Suchalgorithmen, wie beispielsweise multiobjektiven evolutionären Algorithmen, kombiniert werden können. Diese hybride Methode übernimmt die Konvergenzeigenschaften des gewählten Archivierers und richtet sich an Algorithmusdesigner und Praktiker im Bereich der multiobjektiven Optimierung.
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Multi-Objective Evolutionary Algorithms for Knowledge Discovery from Databases, Fachbücher von Susmita Ghosh, Satchidananda Dehuri, Ashish GhoshDas Buch "Multi-Objective Evolutionary Algorithms for Knowledge Discovery from Databases" bietet eine umfassende Analyse der Anwendung von Multi-Objective Evolutionary Algorithms (MOEA) im Bereich des Data Mining. Es beleuchtet die Herausforderungen, die mit der Analyse grosser Datenmengen verbunden sind, und zeigt auf, wie MOEAs dazu beitragen können, mehrere Ziele wie Genauigkeit, Verständlichkeit und Benutzerinteresse zu optimieren. Die Sammlung umfasst sieben Artikel, die von führenden Experten verfasst wurden und neue, qualitativ hochwertige Forschungsergebnisse präsentieren. Diese Arbeiten demonstrieren die Relevanz und Effizienz von MOEAs bei der Datenanalyse und deren Anwendung in der Wissensentdeckung aus Datenbanken. Das Buch richtet sich an Fachleute und Forscher, die sich mit den neuesten Entwicklungen in der Datenanalyse und den damit verbundenen Algorithmen beschäftigen.106,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Application of Evolutionary Algorithms for Multi-objective Optimization in VLSI and Embedded Systems, Fachbücher von M. C. BhuvaneswariDas Buch "Application of Evolutionary Algorithms for Multi-objective Optimization in VLSI and Embedded Systems" bietet eine umfassende Einführung in die Anwendung evolutionärer Algorithmen, insbesondere genetischer Algorithmen und Partikelschwarmoptimierung, zur Lösung von Multi-Objektiv-Optimierungsproblemen im Bereich des Embedded- und VLSI-Designs. Es wird erläutert, wie komplexe Ingenieurprobleme als Multi-Objektiv-Formulierungen modelliert werden können. Das Werk behandelt verschiedene Anwendungsfälle, darunter Hardware-/Software-Partitionierung in Embedded-Systemen, Schaltungspartitionierung in VLSI, Entwurf von Operationsverstärkern in analogem VLSI, Designraumexploration in der Hochsprachen-Synthese, Verzögerungsfehlerprüfung in VLSI-Tests und Scheduling in heterogenen verteilten Systemen. Die verschiedenen Aspekte der evolutionären Algorithmen, wie deren Repräsentation und Operatoren wie Crossover und Mutation, werden detailliert behandelt, um die spezifischen Probleme zu lösen. Das Buch richtet sich an Designingenieure und Forscher im Bereich VLSI und Embedded-System-Design und ist so verfasst, dass es auch für Einsteiger leicht verständlich ist.106,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Evolutionary Algorithms for Solving Multi-Objective Problems, Fachbücher von Carlos Coello Coello, Gary B. Lamont, David A. van Veldhuizen, Carlos A. Coello CoelloDas Fachbuch "Evolutionary Algorithms for Solving Multi-Objective Problems" bietet eine umfassende Einführung in die Anwendung evolutionärer Algorithmen zur Lösung komplexer, mehrdimensionaler Optimierungsprobleme. In dieser zweiten, erweiterten Auflage werden die verschiedenen Aspekte der multi-objektiven evolutionären Algorithmen in einer innovativen und verständlichen Weise präsentiert, die sich besonders für den Einsatz im Unterricht eignet. Die Autoren, Carlos A. Coello Coello, Gary B. Lamont und David A. Van Veldhuizen, integrieren aktuelle Forschungsergebnisse und praktische Anwendungen, um die Leistungsfähigkeit dieser Algorithmen zu demonstrieren. Das Buch behandelt sowohl deterministische als auch stochastische Techniken und bietet Testreihen mit entsprechenden Leistungsmetriken sowie Implementierungen für serielle und parallele Algorithmen. Es ist ein wertvolles Werk für Studierende und Fachleute, die sich mit den Herausforderungen der multi-objektiven Optimierung auseinandersetzen.117,40 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning Assisted Evolutionary Multi- and Many- Objective Optimization, Fachbücher von Dhish Kumar Saxena, Kalyanmoy Deb, Erik D. Goodman, Sukrit MittalDas Fachbuch "Machine Learning Assisted Evolutionary Multi- and Many-Objective Optimization" bietet eine umfassende Einführung in die Kombination von maschinellem Lernen (ML) und evolutionären Multi- und Many-Objective Optimierungsalgorithmen (EMO). Es beleuchtet, wie EMO-Algorithmen, die darauf abzielen, eine Vielzahl von Lösungen zu entwickeln, durch ML-Techniken optimiert werden können. Die Autoren, Dhish Kumar Saxena, präsentieren die Grundlagen der Optimierung und erläutern verschiedene Problem- und Algorithmustypen. Die gut strukturierten Kapitel behandeln wichtige Studien zu ML-basierten Verbesserungen im EMO-Bereich und analysieren Aspekte wie das Verständnis der Problemstruktur, die Verbesserung der Konvergenz und Diversifikation sowie die Analyse des Pareto-Fronts. Das Buch bietet sowohl Anfängern als auch erfahrenen Forschenden wertvolle Einblicke und fasst die relevante Literatur von den Anfängen der Innovisierung bis zu den neuesten Fortschritten zusammen. Es ist eine unverzichtbare Ressource für alle, die sich mit den Möglichkeiten von ML in der Optimierung beschäftigen.171,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
Multi-Objective Machine Learning, Fachbücher von Yaochu Jin
Das Fachbuch "Multi-Objective Machine Learning" bietet eine umfassende Analyse der Anwendung von Pareto-Optimalität im Bereich des maschinellen Lernens. Es beleuchtet die Fortschritte, die durch evolutionäre multi-objektive Optimierung erzielt wurden, und zeigt auf, wie diese Ansätze die Leistung traditioneller, einzieliger Methoden verbessern können. Durch die Entwicklung vielfältiger Pareto-optimaler Modelle wird die Konstruktion von Ensemble-Modellen gefördert, während gleichzeitig ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Genauigkeit und Interpretierbarkeit von neuronalen Netzen und Fuzzy-Systemen angestrebt wird. Die Monografie umfasst eine sorgfältige Auswahl an Forschungsarbeiten, die sich mit multi-objektiver Merkmalsauswahl und Modellselektion in verschiedenen maschinellen Lernverfahren wie mehrschichtigen Perzeptronen, Radialbasisfunktionen, Support Vector Machines und Entscheidungsbäumen befassen. Diese Sammlung ist eine wertvolle Ressource für Fachleute und Studierende, die sich mit den neuesten Entwicklungen im Bereich des maschinellen Lernens auseinandersetzen möchten.
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Applied Multi-objective Optimization, Fachbücher von Nilanjan Dey
Das Fachbuch "Applied Multi-objective Optimization" bietet eine umfassende Einführung in die Konzepte der angewandten multi-objektiven Optimierung. Es beleuchtet die grundlegenden Ideen hinter verschiedenen Ansätzen und deren praktische Anwendungen in Bereichen wie Gesundheitswesen, Ingenieurdienstleistungen und Fertigung. Durch die Diskussion über den Einsatz von meta-heuristischen Algorithmen wird aufgezeigt, wie komplexe multi-objektive Optimierungsprobleme in unterschiedlichen Disziplinen, einschliesslich Ingenieurwesen, Wirtschaft, Medizin und Umweltmanagement, erfolgreich gelöst werden können. Dieses Buch richtet sich an Studierende, Forschende und Lehrende in den Bereichen Optimierung, Ingenieurwissenschaften, Managementwissenschaften und Informatik.
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Multi-objective Evolutionary Optimisation for Product Design and Manufacturing, Fachbücher von Lihui Wang, Amos H. C. Ng, Kalyanmoy DebDas Buch "Multi-objective Evolutionary Optimisation for Product Design and Manufacturing" bietet eine umfassende Analyse der aktuellen Forschung im Bereich der multi-objektiven evolutionären Optimierung und deren Anwendung in der Produktgestaltung und Fertigung. Angesichts der zunehmenden Komplexität und Dynamik in der Produktentwicklung ist es entscheidend, robuste und praktische Ansätze zu entwickeln, die die Effizienz und Effektivität in diesen Bereichen unterstützen. Das Werk ist in zwei Hauptabschnitte unterteilt: Der erste Abschnitt bietet einen breiten Überblick über die wesentlichen Forschungsgebiete, während der zweite Abschnitt detaillierte Behandlungen ausgewählter Methoden und Systeme in der intelligenten Gestaltung und integrierten Fertigung präsentiert. Die jüngsten Entwicklungen und Innovationen in der multi-objektiven evolutionären Optimierung machen dieses Buch zu einer wertvollen Ressource für ein breites Publikum, das von akademischen Forschenden bis hin zu praktizierenden Ingenieuren reicht.213,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Archiving Strategies for Evolutionary Multi-objective Optimization Algorithms, Fachbücher von Carlos Hernández, Oliver SchützeDas Buch "Archiving Strategies for Evolutionary Multi-objective Optimization Algorithms" bietet eine umfassende Analyse von Archivierungsstrategien, die in den letzten Jahren entwickelt wurden, um optimale und nahezu optimale Lösungen für Probleme der multiobjektiven Optimierung zu approximieren. Die Autoren präsentieren eine Vielzahl von Archivierern, die hinsichtlich ihrer Fähigkeit zur Generierung von Limit-Archiven und der Obergrenzen der Archivgrössen untersucht werden. Die Konvergenzanalyse erfolgt in einem breiten Rahmen, der alle bestehenden stochastischen Suchalgorithmen einbezieht und dabei nur minimale Annahmen über den Prozess zur Generierung neuer Kandidatenlösungen verwendet. Die vorgestellten Archivierer sind so konzipiert, dass sie problemlos mit beliebigen set-basierten multiobjektiven Suchalgorithmen, wie beispielsweise multiobjektiven evolutionären Algorithmen, kombiniert werden können. Diese hybride Methode übernimmt die Konvergenzeigenschaften des gewählten Archivierers und richtet sich an Algorithmusdesigner und Praktiker im Bereich der multiobjektiven Optimierung.149,79 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Multi-Objective Evolutionary Algorithms for Knowledge Discovery from Databases, Fachbücher von Susmita Ghosh, Satchidananda Dehuri, Ashish GhoshDas Buch "Multi-Objective Evolutionary Algorithms for Knowledge Discovery from Databases" bietet eine umfassende Analyse der Anwendung von Multi-Objective Evolutionary Algorithms (MOEA) im Bereich des Data Mining. Es beleuchtet die Herausforderungen, die mit der Analyse grosser Datenmengen verbunden sind, und zeigt auf, wie MOEAs dazu beitragen können, mehrere Ziele wie Genauigkeit, Verständlichkeit und Benutzerinteresse zu optimieren. Die Sammlung umfasst sieben Artikel, die von führenden Experten verfasst wurden und neue, qualitativ hochwertige Forschungsergebnisse präsentieren. Diese Arbeiten demonstrieren die Relevanz und Effizienz von MOEAs bei der Datenanalyse und deren Anwendung in der Wissensentdeckung aus Datenbanken. Das Buch richtet sich an Fachleute und Forscher, die sich mit den neuesten Entwicklungen in der Datenanalyse und den damit verbundenen Algorithmen beschäftigen.106,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Application of Evolutionary Algorithms for Multi-objective Optimization in VLSI and Embedded Systems, Fachbücher von M. C. BhuvaneswariDas Buch "Application of Evolutionary Algorithms for Multi-objective Optimization in VLSI and Embedded Systems" bietet eine umfassende Einführung in die Anwendung evolutionärer Algorithmen, insbesondere genetischer Algorithmen und Partikelschwarmoptimierung, zur Lösung von Multi-Objektiv-Optimierungsproblemen im Bereich des Embedded- und VLSI-Designs. Es wird erläutert, wie komplexe Ingenieurprobleme als Multi-Objektiv-Formulierungen modelliert werden können. Das Werk behandelt verschiedene Anwendungsfälle, darunter Hardware-/Software-Partitionierung in Embedded-Systemen, Schaltungspartitionierung in VLSI, Entwurf von Operationsverstärkern in analogem VLSI, Designraumexploration in der Hochsprachen-Synthese, Verzögerungsfehlerprüfung in VLSI-Tests und Scheduling in heterogenen verteilten Systemen. Die verschiedenen Aspekte der evolutionären Algorithmen, wie deren Repräsentation und Operatoren wie Crossover und Mutation, werden detailliert behandelt, um die spezifischen Probleme zu lösen. Das Buch richtet sich an Designingenieure und Forscher im Bereich VLSI und Embedded-System-Design und ist so verfasst, dass es auch für Einsteiger leicht verständlich ist.106,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Evolutionary Algorithms for Solving Multi-Objective Problems, Fachbücher von Carlos Coello Coello, Gary B. Lamont, David A. van Veldhuizen, Carlos A. Coello CoelloDas Fachbuch "Evolutionary Algorithms for Solving Multi-Objective Problems" bietet eine umfassende Einführung in die Anwendung evolutionärer Algorithmen zur Lösung komplexer, mehrdimensionaler Optimierungsprobleme. In dieser zweiten, erweiterten Auflage werden die verschiedenen Aspekte der multi-objektiven evolutionären Algorithmen in einer innovativen und verständlichen Weise präsentiert, die sich besonders für den Einsatz im Unterricht eignet. Die Autoren, Carlos A. Coello Coello, Gary B. Lamont und David A. Van Veldhuizen, integrieren aktuelle Forschungsergebnisse und praktische Anwendungen, um die Leistungsfähigkeit dieser Algorithmen zu demonstrieren. Das Buch behandelt sowohl deterministische als auch stochastische Techniken und bietet Testreihen mit entsprechenden Leistungsmetriken sowie Implementierungen für serielle und parallele Algorithmen. Es ist ein wertvolles Werk für Studierende und Fachleute, die sich mit den Herausforderungen der multi-objektiven Optimierung auseinandersetzen.117,40 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning Assisted Evolutionary Multi- and Many- Objective Optimization, Fachbücher von Dhish Kumar Saxena, Kalyanmoy Deb, Erik D. Goodman, Sukrit MittalDas Fachbuch "Machine Learning Assisted Evolutionary Multi- and Many-Objective Optimization" bietet eine umfassende Einführung in die Kombination von maschinellem Lernen (ML) und evolutionären Multi- und Many-Objective Optimierungsalgorithmen (EMO). Es beleuchtet, wie EMO-Algorithmen, die darauf abzielen, eine Vielzahl von Lösungen zu entwickeln, durch ML-Techniken optimiert werden können. Die Autoren, Dhish Kumar Saxena, präsentieren die Grundlagen der Optimierung und erläutern verschiedene Problem- und Algorithmustypen. Die gut strukturierten Kapitel behandeln wichtige Studien zu ML-basierten Verbesserungen im EMO-Bereich und analysieren Aspekte wie das Verständnis der Problemstruktur, die Verbesserung der Konvergenz und Diversifikation sowie die Analyse des Pareto-Fronts. Das Buch bietet sowohl Anfängern als auch erfahrenen Forschenden wertvolle Einblicke und fasst die relevante Literatur von den Anfängen der Innovisierung bis zu den neuesten Fortschritten zusammen. Es ist eine unverzichtbare Ressource für alle, die sich mit den Möglichkeiten von ML in der Optimierung beschäftigen.171,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Multi-Objective Machine Learning, Fachbücher von Yaochu JinDas Fachbuch "Multi-Objective Machine Learning" bietet eine umfassende Analyse der Anwendung von Pareto-Optimalität im Bereich des maschinellen Lernens. Es beleuchtet die Fortschritte, die durch evolutionäre multi-objektive Optimierung erzielt wurden, und zeigt auf, wie diese Ansätze die Leistung traditioneller, einzieliger Methoden verbessern können. Durch die Entwicklung vielfältiger Pareto-optimaler Modelle wird die Konstruktion von Ensemble-Modellen gefördert, während gleichzeitig ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Genauigkeit und Interpretierbarkeit von neuronalen Netzen und Fuzzy-Systemen angestrebt wird. Die Monografie umfasst eine sorgfältige Auswahl an Forschungsarbeiten, die sich mit multi-objektiver Merkmalsauswahl und Modellselektion in verschiedenen maschinellen Lernverfahren wie mehrschichtigen Perzeptronen, Radialbasisfunktionen, Support Vector Machines und Entscheidungsbäumen befassen. Diese Sammlung ist eine wertvolle Ressource für Fachleute und Studierende, die sich mit den neuesten Entwicklungen im Bereich des maschinellen Lernens auseinandersetzen möchten.213,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Applied Multi-objective Optimization, Fachbücher von Nilanjan DeyDas Fachbuch "Applied Multi-objective Optimization" bietet eine umfassende Einführung in die Konzepte der angewandten multi-objektiven Optimierung. Es beleuchtet die grundlegenden Ideen hinter verschiedenen Ansätzen und deren praktische Anwendungen in Bereichen wie Gesundheitswesen, Ingenieurdienstleistungen und Fertigung. Durch die Diskussion über den Einsatz von meta-heuristischen Algorithmen wird aufgezeigt, wie komplexe multi-objektive Optimierungsprobleme in unterschiedlichen Disziplinen, einschliesslich Ingenieurwesen, Wirtschaft, Medizin und Umweltmanagement, erfolgreich gelöst werden können. Dieses Buch richtet sich an Studierende, Forschende und Lehrende in den Bereichen Optimierung, Ingenieurwissenschaften, Managementwissenschaften und Informatik.181,89 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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