Evolutionary Multi-objective Optimization in Uncertain Environments, Fachbücher von Kay Chen Tan, Chi-Keong Goh
Das Buch "Evolutionary Multi-objective Optimization in Uncertain Environments" bietet eine umfassende Einführung in die Gesta... Mehr erfahren
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Produktdetails
Das Buch "Evolutionary Multi-objective Optimization in Uncertain Environments" bietet eine umfassende Einführung in die Gestaltung und Anwendung evolutionärer Algorithmen zur Lösung von Multi-Objective-Optimierungsproblemen unter Unsicherheiten. Es beleuchtet die Herausforderungen, die sich aus der Annahme ergeben, dass Optimierungsprobleme deterministisch sind, und zeigt auf, wie evolutionäre Algorithmen in komplexen realen Szenarien effektiver eingesetzt werden können. Die Autoren, Chi-Keong Goh und Kay Chen Tan, präsentieren eine Vielzahl von Konzepten und Problemen im Bereich der evolutionären Berechnung, um das Verständnis und die Wertschätzung dieser Techniken zu fördern. Das Buch richtet sich an Ingenieure, Forscher sowie Studierende und bietet wertvolle Einblicke in die Optimierung unter Unsicherheiten.
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Marke:Springer