Evolutionary Computation Techniques: A Comparative Perspective / Cuevas, Erik  

Público ISBD Ningún comentario para este título. Título : Evolutionary Computation Techniques: A Comparative Perspective Tipo de documento: documento electrónico Autores: Cuevas, Erik, ; Osuna, Valentín, ; Oliva, Diego, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2017 Número de páginas: XV, 222 p. 74 ilustraciones, 33 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-51109-2 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Inteligencia Computacional  Inteligencia artificial Clasificación: 006.3 Resumen: Este libro compara el rendimiento de varias técnicas de computación evolutiva (EC) cuando se enfrentan a problemas de optimización complejos extraídos de diferentes dominios de la ingeniería. Centrándose especialmente en los algoritmos desarrollados recientemente, está diseñado para que cada capítulo pueda leerse de forma independiente. Se han reportado en la literatura varias comparaciones entre técnicas de EC, sin embargo, todas adolecen de una limitación: sus conclusiones se basan en el desempeño de enfoques evolutivos populares sobre un conjunto de funciones sintéticas con soluciones exactas y comportamientos bien conocidos, sin considerar la contexto de aplicación o incluyendo desarrollos recientes. En cada capítulo se plantea un complejo problema de optimización de ingeniería y luego se presenta una técnica particular de EC como la mejor opción, de acuerdo con sus características de búsqueda. Por último, se lleva a cabo una serie de experimentos para comparar su rendimiento con otros métodos populares de CE. Nota de contenido: Preface -- Introduction -- Multilevel segmentation in digital images -- Multi-Circle detection on images -- Template matching -- Motion estimation -- Photovoltaic cell design -- Parameter identification of induction motors -- White blood cells Detection in images -- Estimation of view transformations in images -- Filter Design. Tipo de medio : Computadora Summary : This book compares the performance of various evolutionary computation (EC) techniques when they are faced with complex optimization problems extracted from different engineering domains. Particularly focusing on recently developed algorithms, it is designed so that each chapter can be read independently. Several comparisons among EC techniques have been reported in the literature, however, they all suffer from one limitation: their conclusions are based on the performance of popular evolutionary approaches over a set of synthetic functions with exact solutions and well-known behaviors, without considering the application context or including recent developments. In each chapter, a complex engineering optimization problem is posed, and then a particular EC technique is presented as the best choice, according to its search characteristics. Lastly, a set of experiments is conducted in order to compare its performance to other popular EC methods. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Evolutionary Computation Techniques: A Comparative Perspective [documento electrónico] / Cuevas, Erik, ; Osuna, Valentín, ; Oliva, Diego,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2017 . - XV, 222 p. 74 ilustraciones, 33 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-319-51109-2 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Inteligencia Computacional  Inteligencia artificial Clasificación: 006.3 Resumen: Este libro compara el rendimiento de varias técnicas de computación evolutiva (EC) cuando se enfrentan a problemas de optimización complejos extraídos de diferentes dominios de la ingeniería. Centrándose especialmente en los algoritmos desarrollados recientemente, está diseñado para que cada capítulo pueda leerse de forma independiente. Se han reportado en la literatura varias comparaciones entre técnicas de EC, sin embargo, todas adolecen de una limitación: sus conclusiones se basan en el desempeño de enfoques evolutivos populares sobre un conjunto de funciones sintéticas con soluciones exactas y comportamientos bien conocidos, sin considerar la contexto de aplicación o incluyendo desarrollos recientes. En cada capítulo se plantea un complejo problema de optimización de ingeniería y luego se presenta una técnica particular de EC como la mejor opción, de acuerdo con sus características de búsqueda. Por último, se lleva a cabo una serie de experimentos para comparar su rendimiento con otros métodos populares de CE. Nota de contenido: Preface -- Introduction -- Multilevel segmentation in digital images -- Multi-Circle detection on images -- Template matching -- Motion estimation -- Photovoltaic cell design -- Parameter identification of induction motors -- White blood cells Detection in images -- Estimation of view transformations in images -- Filter Design. Tipo de medio : Computadora Summary : This book compares the performance of various evolutionary computation (EC) techniques when they are faced with complex optimization problems extracted from different engineering domains. Particularly focusing on recently developed algorithms, it is designed so that each chapter can be read independently. Several comparisons among EC techniques have been reported in the literature, however, they all suffer from one limitation: their conclusions are based on the performance of popular evolutionary approaches over a set of synthetic functions with exact solutions and well-known behaviors, without considering the application context or including recent developments. In each chapter, a complex engineering optimization problem is posed, and then a particular EC technique is presented as the best choice, according to its search characteristics. Lastly, a set of experiments is conducted in order to compare its performance to other popular EC methods. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]

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