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Autor Li, Xiaodong |
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Crear una solicitud de compra Refinar búsqueda11th International Conference, SEAL 2017, Shenzhen, China, November 10–13, 2017, Proceedings / Shi, Yuhui ; Tan, Kay Chen ; Zhang, Mengjie ; Tang, Ke ; Li, Xiaodong ; Zhang, Qingfu ; Tan, Ying ; Middendorf, Martin ; Jin, Yaochu
TÃtulo : 11th International Conference, SEAL 2017, Shenzhen, China, November 10–13, 2017, Proceedings Tipo de documento: documento electrónico Autores: Shi, Yuhui, ; Tan, Kay Chen, ; Zhang, Mengjie, ; Tang, Ke, ; Li, Xiaodong, ; Zhang, Qingfu, ; Tan, Ying, ; Middendorf, Martin, ; Jin, Yaochu, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2017 Número de páginas: XXII, 1041 p. 317 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-68759-9 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Ciencias de la Computación Inteligencia artificial Algoritmos Red de computadoras Simulación por ordenador TeorÃa de la Computación Modelos de Computación Redes de comunicación informática Modelado por computadora Clasificación: Resumen: Este libro constituye las actas arbitradas de la 11.ª Conferencia Internacional sobre Evolución y Aprendizaje Simulado, SEAL 2017, celebrada en Shenzhen, China, en noviembre de 2017. Los 85 artÃculos presentados en este volumen fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 145 presentaciones. Estaban organizados en secciones temáticas denominadas: optimización evolutiva; optimización evolutiva multiobjetivo; aprendizaje automático evolutivo; desarrollos teóricos; selección de caracterÃsticas y reducción de dimensionalidad; entornos dinámicos e inciertos; aplicaciones del mundo real; sistemas adaptativos; e inteligencia de enjambre. Nota de contenido: Evolutionary Optimisation -- Maximum Likelihood Estimation based on Random Subspace EDA: Application to Extrasolar Planet Detection -- Evolutionary Games Network Reconstruction by Memetic Algorithm with l1/2 Regularization -- A Simple Brain Storm Optimization Algorithm via Visualizing Confidence Intervals -- Simulated Annealing with a Time-slot Heuristic for Ready-mix Concrete Delivery -- A Sequential Learnable Evolutionary Algorithm with a Novel Knowledge Base Generation Method -- Using Parallel Strategies to Speed Up Pareto Local Search -- Differential evolution based hyper-heuristic for the flexible job-shop scheduling problem with fuzzy processing time -- ACO-iRBA: A Hybrid Approach to TSPN with Overlapping Neighborhoods -- An Evolutionary Algorithm with A New Coding Scheme for Multi-objective Portfolio Optimization -- Exact Approaches for the Travelling Thief Problem -- On the Use of Dynamic Reference Points in HypE -- Multi-Factorial Evolutionary Algorithm Based on M2M Decomposition -- An Efficient Local Search Algorithm for Minimum Weighted Vertex Cover on Massive Graphs -- Interactive Genetic Algorithm with Group Intelligence Articulated Possibilistic Condition Preference Model -- GP-Based Approach to Comprehensive Quality-Aware Automated Semantic Web Service Composition -- Matrix Factorization based Benchmark Set Analysis: A Case Study on HyFlex.-Learning to Describe Collective Search Behavior of Evolutionary Algorithms in Solution Space -- Evolutionary Multiobjective Optimisation -- A Hierarchical Decomposition-based Evolutionary Many-objective Algorithm -- Adjusting Parallel Coordinates for Investigating Multi-Objective Search -- An Elite Archive-based MOEA/D Algorithm -- A constraint partitioning method based on minimax strategy for constrained multiobjective optimization problems -- A Fast Objective Reduction Algorithm based on Dominance Structure for Many Objective Optimization -- A memetic algorithm based on decomposition and extended search for Multi-Objective CapacitatedArc Routing Problem -- Improvement of reference points for decomposition based multi-objective evolutionary algorithms -- Multi-Objective Evolutionary Optimization for Autonomous Intersection Management -- Study of an adaptive control of aggregate functions in MOEA/D -- Use of Inverted Triangular Weight Vectors in Decomposition-Based Many-Objective Algorithms -- Surrogate Model Assisted Multi-Objective Differential Evolution Algorithm for Performance Optimization at Software Architecture Level -- Normalized Ranking Based Particle Swarm Optimizer for Many Objective Optimization -- Evolutionary Machine Learning -- A Study on Pre-Training Deep Neural Networks Using Particle Swarm Optimisation -- Simple Linkage Identification Using Genetic Clustering -- Learning of Sparse Fuzzy Cognitive Maps Using Evolutionary Algorithm with Lasso Initialization -- A Bayesian Restarting Approach to Algorithm Selection -- Evolutionary Learning based Iterated Local Search for Google Machine Reassignment Problems -- Geometric Semantic Genetic Programming with Perpendicular Crossover and Random Segment Mutation for Symbolic Regression -- Constrained Dimensionally Aware Genetic Programming for Evolving Interpretable Dispatching Rules in Dynamic Job Shop Scheduling -- Visualisation and Optimisation of Learning Classifier Systems for Multiple Domain Learning -- Adaptive Memetic Algorithm Based Evolutionary Multi-tasking Single-objective Optimization -- Effective Policy Gradient Search for Reinforcement Learning through NEAT based Feature Extraction -- Generalized Hybrid Evolutionary Algorithm Framework with a Mutation Operator Requiring no Adaptation -- A Multitree Genetic Programming Representation for Automatically Evolving Texture Image Descriptors -- Theoretical Developments -- Running-time Analysis of Particle Swarm Optimization with a Single Particle Based on Average Gain -- Evolutionary Computation Theory for Remote Sensing Image Clustering: A Survey -- Feature Selection and Dimensionality Reduction -- New Representations in Genetic Programming for Feature Construction in k-means Clustering -- Transductive Transfer Learning in Genetic Programming for Document Classification -- Automatic Feature Construction for Network Intrusion Detection -- A Feature Subset Evaluation Method based on Multi-objective Optimization -- A Hybrid GA-GP Method for Feature Reduction in Classification -- Kernel Construction and Feature Subset Selection in Support Vector Machines -- KW-Race and Fast KW-Race: Racing-based Frameworks for Tuning Parameters of Evolutionary Algorithms on Black-box Optimization Problems -- Dynamic and Uncertain Environments -- A Probabilistic Learning Algorithm for the Shortest Path Problem -- A first-order difference model-based evolutionary dynamic multiobjective optimization -- A Construction Graph-based Evolutionary Algorithm For Traveling Salesman Problem -- Real-world Applications -- Bi-objective water cycle algorithm for solving remanufacturing rescheduling problem -- A New Method for Constructing Ensemble Classifier in Privacy-Preserving Distributed Environment -- Greedy based Pareto Local Search for Bi-objective Robust Airport Gate Assignment Problem -- Multi-neighbourhood Great Deluge for Google Machine Reassignment Problem -- Evolutionary Optimization of Airport Security Inspection Allocation -- Evolving Directional Changes Trading Strategies with a New Event-based Indicator -- Constrained Differential Evolution for Cost and Energy Efficiency Optimization in 5G Wireless Networks -- Evolutionary Computation to Determine Product Builds in Open Pit Mining -- An Evolutionary Vulnerability Detection Method for HFSWR Ship Tracking Algorithm -- Genetic Programming for Lifetime Maximization in Wireless Sensor Networks with Mobile Sink -- Unsupervised Change Detection for Remote Sensing Images Based on Principal Component Analysis and Differential Evolution -- Parallel particle swarm optimization for community detection in large-scale networks -- Multi-objective memetic algorithm based onthree-dimentional request prediction for dynamic pickup-and-delivery problem with time windows -- Optimization of Spectrum-Energy Efficiency in Heterogeneous Communication Network -- Large scale WSN deployment based on an improved cooperative coevolutionary PSO with global differential grouping -- Adaptive Systems -- Learning Fuzzy Cognitive Maps Using a Genetic Algorithm with Decision-making Trial and Evaluation -- Dynamic and Adaptive Threshold for DNN Compression from Scratch -- Cooperative Design of Two Level Fuzzy Logic Controllers for Medium Access Control in Wireless Body Area Networks -- Statistical Analysis of Social Coding in GitHub Hypernetwork -- Swarm Intelligence -- Sparse Restricted Boltzmann Machine Based on Multiobjective Optimization -- A Knee Point Driven Particle Swarm Optimization Algorithm for Sparse Reconstruction -- Multivariant optimization algorithm with bimodal-gauss -- Enhanced Comprehensive Learning Particle Swarm Optimization with Exemplar Evolution -- Recommending PSOvariants using meta-learning framework for global optimization -- Augmented Brain Storm Optimization with Mutation Strategies -- A new precedence-based Ant Colony Optimization for permutation problems -- A general swarm intelligence model for continuous function optimization -- A Hybrid Particle Swarm Optimization for High-Dimensional Dynamic Optimization -- Visualizing the Search Dynamics in a High-dimensional Space for a Particle Swarm Optimizer -- Particle Swarm Optimization with Winning Score Assignment for Multi-objective Portfolio Optimization -- Conservatism and Adventurism in Particle Swarm Optimization Algorithm -- A competitive social spider optimization with learning strategy for PID controller optimization.  . Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] 11th International Conference, SEAL 2017, Shenzhen, China, November 10–13, 2017, Proceedings [documento electrónico] / Shi, Yuhui, ; Tan, Kay Chen, ; Zhang, Mengjie, ; Tang, Ke, ; Li, Xiaodong, ; Zhang, Qingfu, ; Tan, Ying, ; Middendorf, Martin, ; Jin, Yaochu, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2017 . - XXII, 1041 p. 317 ilustraciones.
ISBN : 978-3-319-68759-9
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Ciencias de la Computación Inteligencia artificial Algoritmos Red de computadoras Simulación por ordenador TeorÃa de la Computación Modelos de Computación Redes de comunicación informática Modelado por computadora Clasificación: Resumen: Este libro constituye las actas arbitradas de la 11.ª Conferencia Internacional sobre Evolución y Aprendizaje Simulado, SEAL 2017, celebrada en Shenzhen, China, en noviembre de 2017. Los 85 artÃculos presentados en este volumen fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 145 presentaciones. Estaban organizados en secciones temáticas denominadas: optimización evolutiva; optimización evolutiva multiobjetivo; aprendizaje automático evolutivo; desarrollos teóricos; selección de caracterÃsticas y reducción de dimensionalidad; entornos dinámicos e inciertos; aplicaciones del mundo real; sistemas adaptativos; e inteligencia de enjambre. Nota de contenido: Evolutionary Optimisation -- Maximum Likelihood Estimation based on Random Subspace EDA: Application to Extrasolar Planet Detection -- Evolutionary Games Network Reconstruction by Memetic Algorithm with l1/2 Regularization -- A Simple Brain Storm Optimization Algorithm via Visualizing Confidence Intervals -- Simulated Annealing with a Time-slot Heuristic for Ready-mix Concrete Delivery -- A Sequential Learnable Evolutionary Algorithm with a Novel Knowledge Base Generation Method -- Using Parallel Strategies to Speed Up Pareto Local Search -- Differential evolution based hyper-heuristic for the flexible job-shop scheduling problem with fuzzy processing time -- ACO-iRBA: A Hybrid Approach to TSPN with Overlapping Neighborhoods -- An Evolutionary Algorithm with A New Coding Scheme for Multi-objective Portfolio Optimization -- Exact Approaches for the Travelling Thief Problem -- On the Use of Dynamic Reference Points in HypE -- Multi-Factorial Evolutionary Algorithm Based on M2M Decomposition -- An Efficient Local Search Algorithm for Minimum Weighted Vertex Cover on Massive Graphs -- Interactive Genetic Algorithm with Group Intelligence Articulated Possibilistic Condition Preference Model -- GP-Based Approach to Comprehensive Quality-Aware Automated Semantic Web Service Composition -- Matrix Factorization based Benchmark Set Analysis: A Case Study on HyFlex.-Learning to Describe Collective Search Behavior of Evolutionary Algorithms in Solution Space -- Evolutionary Multiobjective Optimisation -- A Hierarchical Decomposition-based Evolutionary Many-objective Algorithm -- Adjusting Parallel Coordinates for Investigating Multi-Objective Search -- An Elite Archive-based MOEA/D Algorithm -- A constraint partitioning method based on minimax strategy for constrained multiobjective optimization problems -- A Fast Objective Reduction Algorithm based on Dominance Structure for Many Objective Optimization -- A memetic algorithm based on decomposition and extended search for Multi-Objective CapacitatedArc Routing Problem -- Improvement of reference points for decomposition based multi-objective evolutionary algorithms -- Multi-Objective Evolutionary Optimization for Autonomous Intersection Management -- Study of an adaptive control of aggregate functions in MOEA/D -- Use of Inverted Triangular Weight Vectors in Decomposition-Based Many-Objective Algorithms -- Surrogate Model Assisted Multi-Objective Differential Evolution Algorithm for Performance Optimization at Software Architecture Level -- Normalized Ranking Based Particle Swarm Optimizer for Many Objective Optimization -- Evolutionary Machine Learning -- A Study on Pre-Training Deep Neural Networks Using Particle Swarm Optimisation -- Simple Linkage Identification Using Genetic Clustering -- Learning of Sparse Fuzzy Cognitive Maps Using Evolutionary Algorithm with Lasso Initialization -- A Bayesian Restarting Approach to Algorithm Selection -- Evolutionary Learning based Iterated Local Search for Google Machine Reassignment Problems -- Geometric Semantic Genetic Programming with Perpendicular Crossover and Random Segment Mutation for Symbolic Regression -- Constrained Dimensionally Aware Genetic Programming for Evolving Interpretable Dispatching Rules in Dynamic Job Shop Scheduling -- Visualisation and Optimisation of Learning Classifier Systems for Multiple Domain Learning -- Adaptive Memetic Algorithm Based Evolutionary Multi-tasking Single-objective Optimization -- Effective Policy Gradient Search for Reinforcement Learning through NEAT based Feature Extraction -- Generalized Hybrid Evolutionary Algorithm Framework with a Mutation Operator Requiring no Adaptation -- A Multitree Genetic Programming Representation for Automatically Evolving Texture Image Descriptors -- Theoretical Developments -- Running-time Analysis of Particle Swarm Optimization with a Single Particle Based on Average Gain -- Evolutionary Computation Theory for Remote Sensing Image Clustering: A Survey -- Feature Selection and Dimensionality Reduction -- New Representations in Genetic Programming for Feature Construction in k-means Clustering -- Transductive Transfer Learning in Genetic Programming for Document Classification -- Automatic Feature Construction for Network Intrusion Detection -- A Feature Subset Evaluation Method based on Multi-objective Optimization -- A Hybrid GA-GP Method for Feature Reduction in Classification -- Kernel Construction and Feature Subset Selection in Support Vector Machines -- KW-Race and Fast KW-Race: Racing-based Frameworks for Tuning Parameters of Evolutionary Algorithms on Black-box Optimization Problems -- Dynamic and Uncertain Environments -- A Probabilistic Learning Algorithm for the Shortest Path Problem -- A first-order difference model-based evolutionary dynamic multiobjective optimization -- A Construction Graph-based Evolutionary Algorithm For Traveling Salesman Problem -- Real-world Applications -- Bi-objective water cycle algorithm for solving remanufacturing rescheduling problem -- A New Method for Constructing Ensemble Classifier in Privacy-Preserving Distributed Environment -- Greedy based Pareto Local Search for Bi-objective Robust Airport Gate Assignment Problem -- Multi-neighbourhood Great Deluge for Google Machine Reassignment Problem -- Evolutionary Optimization of Airport Security Inspection Allocation -- Evolving Directional Changes Trading Strategies with a New Event-based Indicator -- Constrained Differential Evolution for Cost and Energy Efficiency Optimization in 5G Wireless Networks -- Evolutionary Computation to Determine Product Builds in Open Pit Mining -- An Evolutionary Vulnerability Detection Method for HFSWR Ship Tracking Algorithm -- Genetic Programming for Lifetime Maximization in Wireless Sensor Networks with Mobile Sink -- Unsupervised Change Detection for Remote Sensing Images Based on Principal Component Analysis and Differential Evolution -- Parallel particle swarm optimization for community detection in large-scale networks -- Multi-objective memetic algorithm based onthree-dimentional request prediction for dynamic pickup-and-delivery problem with time windows -- Optimization of Spectrum-Energy Efficiency in Heterogeneous Communication Network -- Large scale WSN deployment based on an improved cooperative coevolutionary PSO with global differential grouping -- Adaptive Systems -- Learning Fuzzy Cognitive Maps Using a Genetic Algorithm with Decision-making Trial and Evaluation -- Dynamic and Adaptive Threshold for DNN Compression from Scratch -- Cooperative Design of Two Level Fuzzy Logic Controllers for Medium Access Control in Wireless Body Area Networks -- Statistical Analysis of Social Coding in GitHub Hypernetwork -- Swarm Intelligence -- Sparse Restricted Boltzmann Machine Based on Multiobjective Optimization -- A Knee Point Driven Particle Swarm Optimization Algorithm for Sparse Reconstruction -- Multivariant optimization algorithm with bimodal-gauss -- Enhanced Comprehensive Learning Particle Swarm Optimization with Exemplar Evolution -- Recommending PSOvariants using meta-learning framework for global optimization -- Augmented Brain Storm Optimization with Mutation Strategies -- A new precedence-based Ant Colony Optimization for permutation problems -- A general swarm intelligence model for continuous function optimization -- A Hybrid Particle Swarm Optimization for High-Dimensional Dynamic Optimization -- Visualizing the Search Dynamics in a High-dimensional Space for a Particle Swarm Optimizer -- Particle Swarm Optimization with Winning Score Assignment for Multi-objective Portfolio Optimization -- Conservatism and Adventurism in Particle Swarm Optimization Algorithm -- A competitive social spider optimization with learning strategy for PID controller optimization.  . Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : 30th Australasian Joint Conference, Melbourne, VIC, Australia, August 19–20, 2017, Proceedings Tipo de documento: documento electrónico Autores: Peng, Wei, ; Alahakoon, Damminda, ; Li, Xiaodong, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2017 Número de páginas: XIII, 376 p. 100 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-63004-5 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Inteligencia artificial Red de computadoras Algoritmos IngenierÃa de software Protección de datos Redes de comunicación informática Seguridad de datos e información Clasificación: Resumen: Este libro constituye las actas arbitradas de la 30.ª Conferencia Conjunta de Australasia sobre Inteligencia Artificial, AI 2017, celebrada en Melbourne, VIC, Australia, en agosto de 2017. Los 29 artÃculos completos fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 58 presentaciones. Este volumen cubre un amplio espectro de corrientes de investigación en inteligencia artificial que van desde el aprendizaje automático, la optimización hasta la ciencia de big data y sus aplicaciones prácticas. . Nota de contenido: Machine Learning -- Optimization -- Swarm Intelligence and Evolutionary Computing -- Text Mining and Linguistic analysis -- Vision and Image -- Other Areas in Articial Intelligence. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] 30th Australasian Joint Conference, Melbourne, VIC, Australia, August 19–20, 2017, Proceedings [documento electrónico] / Peng, Wei, ; Alahakoon, Damminda, ; Li, Xiaodong, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2017 . - XIII, 376 p. 100 ilustraciones.
ISBN : 978-3-319-63004-5
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Palabras clave: Inteligencia artificial Red de computadoras Algoritmos IngenierÃa de software Protección de datos Redes de comunicación informática Seguridad de datos e información Clasificación: Resumen: Este libro constituye las actas arbitradas de la 30.ª Conferencia Conjunta de Australasia sobre Inteligencia Artificial, AI 2017, celebrada en Melbourne, VIC, Australia, en agosto de 2017. Los 29 artÃculos completos fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 58 presentaciones. Este volumen cubre un amplio espectro de corrientes de investigación en inteligencia artificial que van desde el aprendizaje automático, la optimización hasta la ciencia de big data y sus aplicaciones prácticas. . Nota de contenido: Machine Learning -- Optimization -- Swarm Intelligence and Evolutionary Computing -- Text Mining and Linguistic analysis -- Vision and Image -- Other Areas in Articial Intelligence. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : AI 2018: Advances in Artificial Intelligence : 31st Australasian Joint Conference, Wellington, New Zealand, December 11-14, 2018, Proceedings Tipo de documento: documento electrónico Autores: Mitrovic, Tanja, ; Xue, Bing, ; Li, Xiaodong, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: XIX, 857 p. 288 ilustraciones, 199 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-03991-2 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Inteligencia artificial Algoritmos Visión por computador Computadoras Propósitos especiales Ciencias de la Computación Sistemas de propósito especial y basados ​​en aplicaciones Modelos de Computación Clasificación: Resumen: Este libro constituye las actas de la 31.ª Conferencia Conjunta de Australasia sobre Inteligencia Artificial, AI 2018, celebrada en Wellington, Nueva Zelanda, en diciembre de 2018. Los 50 artÃculos completos y 26 breves presentados en este volumen fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 125 presentaciones. Los artÃculos se organizaron en secciones temáticas denominadas: agentes, juegos y robótica; Aplicaciones e innovaciones de IA; visión por computador; restricciones y búsqueda; computación evolutiva; representación y razonamiento del conocimiento; aprendizaje automático y minerÃa de datos; planificación y programación; y minerÃa de textos y PNL. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] AI 2018: Advances in Artificial Intelligence : 31st Australasian Joint Conference, Wellington, New Zealand, December 11-14, 2018, Proceedings [documento electrónico] / Mitrovic, Tanja, ; Xue, Bing, ; Li, Xiaodong, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2018 . - XIX, 857 p. 288 ilustraciones, 199 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-03991-2
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Palabras clave: Inteligencia artificial Algoritmos Visión por computador Computadoras Propósitos especiales Ciencias de la Computación Sistemas de propósito especial y basados ​​en aplicaciones Modelos de Computación Clasificación: Resumen: Este libro constituye las actas de la 31.ª Conferencia Conjunta de Australasia sobre Inteligencia Artificial, AI 2018, celebrada en Wellington, Nueva Zelanda, en diciembre de 2018. Los 50 artÃculos completos y 26 breves presentados en este volumen fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 125 presentaciones. Los artÃculos se organizaron en secciones temáticas denominadas: agentes, juegos y robótica; Aplicaciones e innovaciones de IA; visión por computador; restricciones y búsqueda; computación evolutiva; representación y razonamiento del conocimiento; aprendizaje automático y minerÃa de datos; planificación y programación; y minerÃa de textos y PNL. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : Metaheuristics for Finding Multiple Solutions Tipo de documento: documento electrónico Autores: Preuss, Mike, ; Epitropakis, Michael G., ; Li, Xiaodong, ; Fieldsend, Jonathan E., Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: XII, 315 p. 115 ilustraciones, 75 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-79553-5 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Inteligencia artificial Ciencias de la Computación Inteligencia Computacional La investigación de operaciones Optimización matemática TeorÃa de la Computación Investigación de Operaciones y TeorÃa de la Decisión Mejoramiento Clasificación: Resumen: Este libro presenta las últimas tendencias y desarrollos en optimización multimodal y técnicas de nicho. La mayorÃa de los métodos de optimización existentes están diseñados para localizar una única solución global. Sin embargo, en entornos del mundo real, muchos problemas son "multimodales" por naturaleza, es decir, existen múltiples soluciones satisfactorias. Puede ser conveniente localizar varias de estas soluciones antes de decidir cuál utilizar. La optimización multimodal ha sido objeto de intensos estudios en el campo de los algoritmos metaheurÃsticos basados ​​en poblaciones, por ejemplo, los algoritmos evolutivos (EA), durante las últimas décadas. Estas técnicas de optimización multimodal se denominan comúnmente métodos de "niching", debido al efecto de "niching" inspirado en la naturaleza que se induce en la población de soluciones que apunta a múltiples óptimos. Se han desarrollado muchos métodos de nicho en la comunidad de EA. Algunos ejemplos clásicos incluyen hacinamiento, intercambio de aptitudes, compensación, reducción de potencia, selección restringida de torneos, especiación, etc. Sin embargo, la aplicación de estos métodos de nicho a problemas multimodales del mundo real a menudo encuentra desafÃos importantes. Para facilitar el avance de los métodos de nichos para enfrentar estos desafÃos, este libro editado destaca los últimos desarrollos en métodos de nichos. Los capÃtulos incluidos abordan mejoras y desarrollos algorÃtmicos, cuestiones de representación y visualización, asà como nuevas direcciones de investigación, como la incorporación de preferencias en la toma de decisiones y nuevas áreas de aplicación. Este libro editado es el primero de este tipo que trata especÃficamente el tema de las técnicas de nicho. Este libro servirá como un valioso libro de referencia tanto para investigadores como para profesionales. Aunque los capÃtulos están escritos de forma independiente entre sÃ, el CapÃtulo 1 ayudará a los lectores novatos a obtener una visión general del campo. Describe el desarrollo del campo y su estado actual y proporciona un análisis comparativo de las competencias de nichos IEEE CEC y ACM GECCO de los últimos años, seguido de una colección de preguntas de investigación abiertas y posibles direcciones de investigación que pueden abordarse en el futuro. Nota de contenido: Introduction -- Theoretical Studies and Analysis of Niching Methods -- Parameter Adaptation in Niching Methods -- Lowering Computational Cost -- Scalability -- Performance Metrics -- Comparative Studies -- Methods for Machine Learning and Clustering -- Real-World Applications. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Metaheuristics for Finding Multiple Solutions [documento electrónico] / Preuss, Mike, ; Epitropakis, Michael G., ; Li, Xiaodong, ; Fieldsend, Jonathan E., . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2021 . - XII, 315 p. 115 ilustraciones, 75 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-79553-5
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Palabras clave: Inteligencia artificial Ciencias de la Computación Inteligencia Computacional La investigación de operaciones Optimización matemática TeorÃa de la Computación Investigación de Operaciones y TeorÃa de la Decisión Mejoramiento Clasificación: Resumen: Este libro presenta las últimas tendencias y desarrollos en optimización multimodal y técnicas de nicho. La mayorÃa de los métodos de optimización existentes están diseñados para localizar una única solución global. Sin embargo, en entornos del mundo real, muchos problemas son "multimodales" por naturaleza, es decir, existen múltiples soluciones satisfactorias. Puede ser conveniente localizar varias de estas soluciones antes de decidir cuál utilizar. La optimización multimodal ha sido objeto de intensos estudios en el campo de los algoritmos metaheurÃsticos basados ​​en poblaciones, por ejemplo, los algoritmos evolutivos (EA), durante las últimas décadas. Estas técnicas de optimización multimodal se denominan comúnmente métodos de "niching", debido al efecto de "niching" inspirado en la naturaleza que se induce en la población de soluciones que apunta a múltiples óptimos. Se han desarrollado muchos métodos de nicho en la comunidad de EA. Algunos ejemplos clásicos incluyen hacinamiento, intercambio de aptitudes, compensación, reducción de potencia, selección restringida de torneos, especiación, etc. Sin embargo, la aplicación de estos métodos de nicho a problemas multimodales del mundo real a menudo encuentra desafÃos importantes. Para facilitar el avance de los métodos de nichos para enfrentar estos desafÃos, este libro editado destaca los últimos desarrollos en métodos de nichos. Los capÃtulos incluidos abordan mejoras y desarrollos algorÃtmicos, cuestiones de representación y visualización, asà como nuevas direcciones de investigación, como la incorporación de preferencias en la toma de decisiones y nuevas áreas de aplicación. Este libro editado es el primero de este tipo que trata especÃficamente el tema de las técnicas de nicho. Este libro servirá como un valioso libro de referencia tanto para investigadores como para profesionales. Aunque los capÃtulos están escritos de forma independiente entre sÃ, el CapÃtulo 1 ayudará a los lectores novatos a obtener una visión general del campo. Describe el desarrollo del campo y su estado actual y proporciona un análisis comparativo de las competencias de nichos IEEE CEC y ACM GECCO de los últimos años, seguido de una colección de preguntas de investigación abiertas y posibles direcciones de investigación que pueden abordarse en el futuro. Nota de contenido: Introduction -- Theoretical Studies and Analysis of Niching Methods -- Parameter Adaptation in Niching Methods -- Lowering Computational Cost -- Scalability -- Performance Metrics -- Comparative Studies -- Methods for Machine Learning and Clustering -- Real-World Applications. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : Third Australasian Conference, ACALCI 2017, Geelong, VIC, Australia, January 31 – February 2, 2017, Proceedings Tipo de documento: documento electrónico Autores: Wagner, Markus, ; Li, Xiaodong, ; Hendtlass, Tim, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2017 Número de páginas: XIII, 392 p. 122 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-51691-2 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Inteligencia artificial Algoritmos Ciencias de la Computación Sistemas de reconocimiento de patrones Visión por computador Software de la aplicacion TeorÃa de la Computación Reconocimiento de patrones automatizado Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Clasificación: Resumen: Este libro constituye las actas arbitradas de la Tercera Conferencia de Australasia sobre Vida Artificial e Inteligencia Computacional, ACALCI 2017, celebrada en Geelong, VIC, Australia, en enero/febrero de 2017. Los 32 artÃculos presentados en este volumen fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 47 presentaciones. . Se organizaron en secciones temáticas denominadas: vida artificial e inteligencia computacional y algoritmos y aplicaciones de optimización. . Nota de contenido: Artificial Life and Computational Intelligence -- Extending the Delaunay Triangulation Based Density Measurement to Many-objective Optimization -- Emotion, Trustworthiness and Altruistic Punishment in a Tragedy of the Commons Social Dilemma -- Equity Option Strategy Discovery and Optimization Using a Memetic Algorithm -- Co-Evolving Line Drawings with Hierarchical Evolution -- Reliability estimation of individual multi-target regression predictions -- Feedback Modulated Attention Within a Predictive Framework -- A Batch Infill Strategy for Computationally Expensive Optimization Problems -- Automatic Clustering and Summarisation of Microblogs: A Multi-Subtopic Phrase Reinforcement Algorithm -- Generation and exploration of architectural form using a composite Cellular Automata -- Wrapper Feature Construction for Figure-ground Image Segmentation Using Genetic Programming -- Surrogate-assisted Multi-swarm Particle Swarm Optimization of Morphing Airfoils -- Applying Dependency Patterns in Causal Discovery of Latent Variable Models -- An Evolutionary Multi-criteria Journey Planning Algorithm for Multi-modal Transportation Networks -- Estimating Passenger Preferences Using Implicit Relevance Feedback for Personalized Journey -- Quantitative Assessment of Hearts Function: A Hybrid Mechanism for Left Ventricles Segmentation from Cine MRI Sequences -- A Hybrid feature selection scheme based on local compactness and global separability for improving roller bearing diagnostic performance -- Reliable Fault Diagnosis of Bearings Using Distance and Density Similarity on an Enhanced k-NN -- Towards Solving TSPN with Arbitrary Neighborhoods: A Hybrid Solution -- Detectable Genetic Algorithms-based techniques for solving Dynamic Optimisation Problem with Unknown Active Variables -- Neighbourhood analysis: a case study on Google Machine Reassignment Problem -- Optimisation Algorithms and Applications -- Multi-Objective Optimisation with Multiple Preferred Regions -- An Adaptive Memetic Algorithm for theArchitecture Optimisation Problem -- Resource Constrained Job Scheduling with Parallel Constraint-based ACO -- An Iterated Local Search with Guided Perturbation for the Heterogeneous Fleet Vehicle Routing Problem with Time Windows and Three-Dimensional Loading Constraints -- A Memetic Cooperative Co-evolution Model for Large Scale Continuous Optimization -- Investigating the Generality of Genetic Programming based Hyper-heuristic Approach to Dynamic Job Shop Scheduling with Machine Breakdown -- Exploratory Analysis of Clustering Problems Using a Comparison of Particle Swarm Optimization and Differential Evolution -- A PSO-based Reference Point Adaption Method for Genetic Programming Hyper-heuristic in Many-Objective Job Shop Scheduling -- Optimal power allocation of wireless sensor networks with multi-operator based constrained differential evolution -- CEMAB: A Cross-Entropy-based Method for Large-Scale Multi-Armed Bandits -- Binary PSO for Web Service Location-Allocation -- A MOEA/D with Non-uniform Weight Vector Distribution Strategy for Solving the Unit Commitment Problem in Uncertain Environment. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Third Australasian Conference, ACALCI 2017, Geelong, VIC, Australia, January 31 – February 2, 2017, Proceedings [documento electrónico] / Wagner, Markus, ; Li, Xiaodong, ; Hendtlass, Tim, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2017 . - XIII, 392 p. 122 ilustraciones.
ISBN : 978-3-319-51691-2
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Palabras clave: Inteligencia artificial Algoritmos Ciencias de la Computación Sistemas de reconocimiento de patrones Visión por computador Software de la aplicacion TeorÃa de la Computación Reconocimiento de patrones automatizado Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Clasificación: Resumen: Este libro constituye las actas arbitradas de la Tercera Conferencia de Australasia sobre Vida Artificial e Inteligencia Computacional, ACALCI 2017, celebrada en Geelong, VIC, Australia, en enero/febrero de 2017. Los 32 artÃculos presentados en este volumen fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 47 presentaciones. . Se organizaron en secciones temáticas denominadas: vida artificial e inteligencia computacional y algoritmos y aplicaciones de optimización. . Nota de contenido: Artificial Life and Computational Intelligence -- Extending the Delaunay Triangulation Based Density Measurement to Many-objective Optimization -- Emotion, Trustworthiness and Altruistic Punishment in a Tragedy of the Commons Social Dilemma -- Equity Option Strategy Discovery and Optimization Using a Memetic Algorithm -- Co-Evolving Line Drawings with Hierarchical Evolution -- Reliability estimation of individual multi-target regression predictions -- Feedback Modulated Attention Within a Predictive Framework -- A Batch Infill Strategy for Computationally Expensive Optimization Problems -- Automatic Clustering and Summarisation of Microblogs: A Multi-Subtopic Phrase Reinforcement Algorithm -- Generation and exploration of architectural form using a composite Cellular Automata -- Wrapper Feature Construction for Figure-ground Image Segmentation Using Genetic Programming -- Surrogate-assisted Multi-swarm Particle Swarm Optimization of Morphing Airfoils -- Applying Dependency Patterns in Causal Discovery of Latent Variable Models -- An Evolutionary Multi-criteria Journey Planning Algorithm for Multi-modal Transportation Networks -- Estimating Passenger Preferences Using Implicit Relevance Feedback for Personalized Journey -- Quantitative Assessment of Hearts Function: A Hybrid Mechanism for Left Ventricles Segmentation from Cine MRI Sequences -- A Hybrid feature selection scheme based on local compactness and global separability for improving roller bearing diagnostic performance -- Reliable Fault Diagnosis of Bearings Using Distance and Density Similarity on an Enhanced k-NN -- Towards Solving TSPN with Arbitrary Neighborhoods: A Hybrid Solution -- Detectable Genetic Algorithms-based techniques for solving Dynamic Optimisation Problem with Unknown Active Variables -- Neighbourhood analysis: a case study on Google Machine Reassignment Problem -- Optimisation Algorithms and Applications -- Multi-Objective Optimisation with Multiple Preferred Regions -- An Adaptive Memetic Algorithm for theArchitecture Optimisation Problem -- Resource Constrained Job Scheduling with Parallel Constraint-based ACO -- An Iterated Local Search with Guided Perturbation for the Heterogeneous Fleet Vehicle Routing Problem with Time Windows and Three-Dimensional Loading Constraints -- A Memetic Cooperative Co-evolution Model for Large Scale Continuous Optimization -- Investigating the Generality of Genetic Programming based Hyper-heuristic Approach to Dynamic Job Shop Scheduling with Machine Breakdown -- Exploratory Analysis of Clustering Problems Using a Comparison of Particle Swarm Optimization and Differential Evolution -- A PSO-based Reference Point Adaption Method for Genetic Programming Hyper-heuristic in Many-Objective Job Shop Scheduling -- Optimal power allocation of wireless sensor networks with multi-operator based constrained differential evolution -- CEMAB: A Cross-Entropy-based Method for Large-Scale Multi-Armed Bandits -- Binary PSO for Web Service Location-Allocation -- A MOEA/D with Non-uniform Weight Vector Distribution Strategy for Solving the Unit Commitment Problem in Uncertain Environment. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
