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Autor Schütze, Oliver |
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Crear una solicitud de compra Refinar búsquedaAdvances in Dynamics, Optimization and Computation / Junge, Oliver ; Schütze, Oliver ; Froyland, Gary ; Ober-Blöbaum, Sina ; Padberg-Gehle, Kathrin
TÃtulo : Advances in Dynamics, Optimization and Computation : A volume dedicated to Michael Dellnitz on the occasion of his 60th birthday Tipo de documento: documento electrónico Autores: Junge, Oliver, ; Schütze, Oliver, ; Froyland, Gary, ; Ober-Blöbaum, Sina, ; Padberg-Gehle, Kathrin, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: XV, 392 p. 177 ilustraciones, 107 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-51264-4 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Matemáticas de ingenierÃa IngenierÃa de control Complejidad computacional Computadoras cuánticas teorÃa del sistema TeorÃa de sistemas y control Computación cuántica Sistemas complejos Clasificación: Resumen: Este libro presenta una colección de artÃculos sobre avances recientes en problemas relacionados con la dinámica, el control óptimo y la optimización. En muchos capÃtulos, las técnicas computacionales desempeñan un papel central. Las técnicas orientadas a conjuntos ocupan un lugar destacado a lo largo del libro, produciendo algoritmos de última generación para calcular conjuntos invariantes generales, construir controladores globalmente óptimos y resolver problemas de optimización multiobjetivo. Nota de contenido: A continuation approach to computing phase resetting curves -- Input-output networks, singularity theory, and homeostasis -- The approximation of invariant sets in inï¬nite dimensional dynamical systems -- Set-oriented and ï¬nite-element study of coherent behavior in Rayleigh-Benard convection -- Singular value decomposition of operators on Reproducing Kernel Hilbert Spaces -- A weak characterization of slow variables in stochastic dynamical systems -- Analysis and simulation of extremes and rare events in complex systems -- Dynamical systems theory and algorithms for NP-hard problems. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Advances in Dynamics, Optimization and Computation : A volume dedicated to Michael Dellnitz on the occasion of his 60th birthday [documento electrónico] / Junge, Oliver, ; Schütze, Oliver, ; Froyland, Gary, ; Ober-Blöbaum, Sina, ; Padberg-Gehle, Kathrin, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2020 . - XV, 392 p. 177 ilustraciones, 107 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-51264-4
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Palabras clave: Matemáticas de ingenierÃa IngenierÃa de control Complejidad computacional Computadoras cuánticas teorÃa del sistema TeorÃa de sistemas y control Computación cuántica Sistemas complejos Clasificación: Resumen: Este libro presenta una colección de artÃculos sobre avances recientes en problemas relacionados con la dinámica, el control óptimo y la optimización. En muchos capÃtulos, las técnicas computacionales desempeñan un papel central. Las técnicas orientadas a conjuntos ocupan un lugar destacado a lo largo del libro, produciendo algoritmos de última generación para calcular conjuntos invariantes generales, construir controladores globalmente óptimos y resolver problemas de optimización multiobjetivo. Nota de contenido: A continuation approach to computing phase resetting curves -- Input-output networks, singularity theory, and homeostasis -- The approximation of invariant sets in inï¬nite dimensional dynamical systems -- Set-oriented and ï¬nite-element study of coherent behavior in Rayleigh-Benard convection -- Singular value decomposition of operators on Reproducing Kernel Hilbert Spaces -- A weak characterization of slow variables in stochastic dynamical systems -- Analysis and simulation of extremes and rare events in complex systems -- Dynamical systems theory and algorithms for NP-hard problems. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : Cell Mapping Methods : Algorithmic Approaches and Applications Tipo de documento: documento electrónico Autores: Sun, Jian-Qiao, ; Xiong, Fu-Rui, ; Schütze, Oliver, ; Hernández, Carlos, Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasya] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: XV, 226 p. 98 ilustraciones, 70 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-981-1304576-- Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Matemáticas de ingenierÃa IngenierÃa FÃsica matemática Matemáticas Aplicaciones de ingenierÃa matemática y computacional Métodos matemáticos en fÃsica Aplicaciones de las matemáticas Clasificación: 620 Ingeniería operaciones afines Resumen: Este libro presenta los últimos desarrollos algorÃtmicos en el método de mapeo de celdas para el análisis global de sistemas dinámicos no lineales, soluciones globales para problemas de optimización multiobjetivo y soluciones globales para ceros de ecuaciones algebraicas complejas. También analiza aplicaciones cientÃficas y de ingenierÃa relacionadas, incluido el diseño no lineal de estructuras para una mejor resistencia a las vibraciones y confiabilidad; diseño estructural-acústico multiobjetivo para la atenuación del sonido; diseño óptimo de objetivos múltiples de perfiles aerodinámicos para una mejor sustentación; y diseño multiobjetivo óptimo de controles lineales y no lineales con o sin retardo de tiempo. El primer libro sobre el tema que incluye códigos extensos de Matlab y C++, presenta varios algoritmos de implementación del método de mapeo de celdas, lo que permite a los lectores comprender cómo funciona el método y sus aspectos de programación. Se proporcionará a los lectores un enlace a los códigos en el sitio web de Springer. Nota de contenido: Introduction -- Dynamical Systems -- Simple Cell Mapping -- Generalized Cell Mapping -- Hybrid Cell Mapping and Subdivision -- Post-Processing of Simple Cell Mapping -- Application-Global Analysis of Nonlinear Dynamical Systems -- Application-Finding Zeros of Nonlinear Algebraic Functions -- Application-Multi-Objective Optimization. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Cell Mapping Methods : Algorithmic Approaches and Applications [documento electrónico] / Sun, Jian-Qiao, ; Xiong, Fu-Rui, ; Schütze, Oliver, ; Hernández, Carlos, . - 1 ed. . - Singapore [Malasya] : Springer, 2019 . - XV, 226 p. 98 ilustraciones, 70 ilustraciones en color.
ISBN : 978-981-1304576--
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Palabras clave: Matemáticas de ingenierÃa IngenierÃa FÃsica matemática Matemáticas Aplicaciones de ingenierÃa matemática y computacional Métodos matemáticos en fÃsica Aplicaciones de las matemáticas Clasificación: 620 Ingeniería operaciones afines Resumen: Este libro presenta los últimos desarrollos algorÃtmicos en el método de mapeo de celdas para el análisis global de sistemas dinámicos no lineales, soluciones globales para problemas de optimización multiobjetivo y soluciones globales para ceros de ecuaciones algebraicas complejas. También analiza aplicaciones cientÃficas y de ingenierÃa relacionadas, incluido el diseño no lineal de estructuras para una mejor resistencia a las vibraciones y confiabilidad; diseño estructural-acústico multiobjetivo para la atenuación del sonido; diseño óptimo de objetivos múltiples de perfiles aerodinámicos para una mejor sustentación; y diseño multiobjetivo óptimo de controles lineales y no lineales con o sin retardo de tiempo. El primer libro sobre el tema que incluye códigos extensos de Matlab y C++, presenta varios algoritmos de implementación del método de mapeo de celdas, lo que permite a los lectores comprender cómo funciona el método y sus aspectos de programación. Se proporcionará a los lectores un enlace a los códigos en el sitio web de Springer. Nota de contenido: Introduction -- Dynamical Systems -- Simple Cell Mapping -- Generalized Cell Mapping -- Hybrid Cell Mapping and Subdivision -- Post-Processing of Simple Cell Mapping -- Application-Global Analysis of Nonlinear Dynamical Systems -- Application-Finding Zeros of Nonlinear Algebraic Functions -- Application-Multi-Objective Optimization. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : Evolutionary Multi-Criterion Optimization : 9th International Conference, EMO 2017, Münster, Germany, March 19-22, 2017, Proceedings Tipo de documento: documento electrónico Autores: Trautmann, Heike, ; Rudolph, Günter, ; Klamroth, Kathrin, ; Schütze, Oliver, ; Wiecek, Margaret, ; Jin, Yaochu, ; Grimme, Christian, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2017 Número de páginas: XIV, 702 p. 267 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-54157-0 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Análisis numérico Algoritmos Ciencias de la Computación Inteligencia artificial Red de computadoras Modelos de Computación Redes de comunicación informática Clasificación: Resumen: Este libro constituye las actas arbitradas de la 9.ª Conferencia Internacional sobre Optimización Evolutiva de Criterios Múltiples, EMO 2017, celebrada en Münster, Alemania, en marzo de 2017. Los 33 artÃculos completos revisados ​​presentados junto con 13 presentaciones de carteles fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 72 presentaciones. La EMO 2017 tiene como objetivo discutir todos los aspectos del desarrollo y despliegue de EMO, incluidos los fundamentos teóricos; técnicas de manejo de restricciones; técnicas de manejo de preferencias; manejo de problemas continuos, combinatorios o de enteros mixtos; técnicas de búsqueda local; enfoques hÃbridos; criterios de parada; modelos EMO paralelos; Evaluación del desempeño; funciones de prueba y problemas de referencia; enfoques de selección de algoritmos; optimización de muchos objetivos; optimización a gran escala; aplicaciones del mundo real; Implementaciones del algoritmo EMO. Nota de contenido: On the effect of scalarising norm choice in a ParEGO implementation -- Multi-objective big data optimization with Metal and Spark -- An empirical assessment of the properties of inverted generational distance indicators on multi- and many-objective optimization -- Solving the Bi-objective traveling thief problem with multi-objective evolutionary algorithms -- Automatically Configuring multi-objective local search using multi-objective optimization -- The multi-objective shortest path problem is NP-hard, or is it -- Angle-based preference models in multi-objective optimization -- Quantitative performance assessment of multi-objective optimizers: The average runtime attainment function -- A multi-objective strategy to allocate roadside units in a vehicular network with guaranteed levels of service -- An approach for the local exploration of discrete many objective optimization problems -- A note on the detection of outliers in a binary outranking relation -- Classifying meta-modeling methodologiesfor evolutionary multi-objective optimization: First results -- Weighted stress function method for multi-objective evolutionary algorithm based on decomposition -- Timing the decision support for real-world many-objective problems -- On the influence of altering the action set on PROMETHEE II's relative ranks -- Peek { Shape { Grab: a methodology in three stages for approximating the non-dominated points of multi-objective discrete combinatorial optimization problems with a multi-objective meta-heuristic -- A new reduced-length genetic representation for evolutionary multi-objective clustering -- A fast incremental BSP tree archive for non-dominated points -- Adaptive operator selection for many-objective optimization with NSGA-III -- On using decision maker preferences with ParEGO -- First investigations on noisy model-based multi-objective optimization -- Fusion of many-objective non-dominated solutions using reference points -- An expedition to multi-modal multi-objective optimization landscapes -- Neutral neighbors in Bi-objective optimization: Distribution of the most promising for permutation problems -- Multi-objective adaptation of a parameterized GVGAI agent towards several games -- Towards standardized and seamless integration of expert knowledge into multi-objective evolutionary optimization algorithms -- Empirical investigations of reference point based methods when facing a massively large number of objectives: First results -- Building and using an ontology of preference-based multi-objective evolutionary algorithms -- A fitness landscape analysis of pareto local search on Bi-objective permutation flow-shop scheduling problems -- Dimensionality reduction approach for many-objective vehicle routing problem with demand responsive transport -- Heterogeneous evolutionary swarms with partial redundancy solving multi-objective tasks -- Multiple meta-models for robustness estimation in multi-objective robust optimization -- Predator-Prey techniques for solving multi-objective scheduling problems for unrelated parallel machines -- An overview of weighted and unconstrained scalarizing functions -- Multi-objective representation setups for deformation-based design optimization -- Design perspectives of an evolutionary process for multi-objective molecular optimization -- Towards a better balance of diversity and convergence in NSGA-III: First results -- A comparative study of fast adaptive preference-guided evolutionary multi-objective optimization -- A population-based algorithm for learning a majority rule sorting model with coalitional veto -- Injection of extreme points in evolutionary multio-objective optimization algorithms -- The impact of population size, number of children, and number of reference points on the performance of NSGA-III -- Multi-objective optimization for liner shipping fleet repositioning -- Surrogate-assisted partial order-based evolutionary optimization -- Hyper-volume indicator gradient ascent multi-objective optimization -- Toward step-size adaptation in evolutionary multi-objective optimization -- Computing 3-D expected hyper-volume improvement and related integrals in asymptotically optimal time. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Evolutionary Multi-Criterion Optimization : 9th International Conference, EMO 2017, Münster, Germany, March 19-22, 2017, Proceedings [documento electrónico] / Trautmann, Heike, ; Rudolph, Günter, ; Klamroth, Kathrin, ; Schütze, Oliver, ; Wiecek, Margaret, ; Jin, Yaochu, ; Grimme, Christian, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2017 . - XIV, 702 p. 267 ilustraciones.
ISBN : 978-3-319-54157-0
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Análisis numérico Algoritmos Ciencias de la Computación Inteligencia artificial Red de computadoras Modelos de Computación Redes de comunicación informática Clasificación: Resumen: Este libro constituye las actas arbitradas de la 9.ª Conferencia Internacional sobre Optimización Evolutiva de Criterios Múltiples, EMO 2017, celebrada en Münster, Alemania, en marzo de 2017. Los 33 artÃculos completos revisados ​​presentados junto con 13 presentaciones de carteles fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 72 presentaciones. La EMO 2017 tiene como objetivo discutir todos los aspectos del desarrollo y despliegue de EMO, incluidos los fundamentos teóricos; técnicas de manejo de restricciones; técnicas de manejo de preferencias; manejo de problemas continuos, combinatorios o de enteros mixtos; técnicas de búsqueda local; enfoques hÃbridos; criterios de parada; modelos EMO paralelos; Evaluación del desempeño; funciones de prueba y problemas de referencia; enfoques de selección de algoritmos; optimización de muchos objetivos; optimización a gran escala; aplicaciones del mundo real; Implementaciones del algoritmo EMO. Nota de contenido: On the effect of scalarising norm choice in a ParEGO implementation -- Multi-objective big data optimization with Metal and Spark -- An empirical assessment of the properties of inverted generational distance indicators on multi- and many-objective optimization -- Solving the Bi-objective traveling thief problem with multi-objective evolutionary algorithms -- Automatically Configuring multi-objective local search using multi-objective optimization -- The multi-objective shortest path problem is NP-hard, or is it -- Angle-based preference models in multi-objective optimization -- Quantitative performance assessment of multi-objective optimizers: The average runtime attainment function -- A multi-objective strategy to allocate roadside units in a vehicular network with guaranteed levels of service -- An approach for the local exploration of discrete many objective optimization problems -- A note on the detection of outliers in a binary outranking relation -- Classifying meta-modeling methodologiesfor evolutionary multi-objective optimization: First results -- Weighted stress function method for multi-objective evolutionary algorithm based on decomposition -- Timing the decision support for real-world many-objective problems -- On the influence of altering the action set on PROMETHEE II's relative ranks -- Peek { Shape { Grab: a methodology in three stages for approximating the non-dominated points of multi-objective discrete combinatorial optimization problems with a multi-objective meta-heuristic -- A new reduced-length genetic representation for evolutionary multi-objective clustering -- A fast incremental BSP tree archive for non-dominated points -- Adaptive operator selection for many-objective optimization with NSGA-III -- On using decision maker preferences with ParEGO -- First investigations on noisy model-based multi-objective optimization -- Fusion of many-objective non-dominated solutions using reference points -- An expedition to multi-modal multi-objective optimization landscapes -- Neutral neighbors in Bi-objective optimization: Distribution of the most promising for permutation problems -- Multi-objective adaptation of a parameterized GVGAI agent towards several games -- Towards standardized and seamless integration of expert knowledge into multi-objective evolutionary optimization algorithms -- Empirical investigations of reference point based methods when facing a massively large number of objectives: First results -- Building and using an ontology of preference-based multi-objective evolutionary algorithms -- A fitness landscape analysis of pareto local search on Bi-objective permutation flow-shop scheduling problems -- Dimensionality reduction approach for many-objective vehicle routing problem with demand responsive transport -- Heterogeneous evolutionary swarms with partial redundancy solving multi-objective tasks -- Multiple meta-models for robustness estimation in multi-objective robust optimization -- Predator-Prey techniques for solving multi-objective scheduling problems for unrelated parallel machines -- An overview of weighted and unconstrained scalarizing functions -- Multi-objective representation setups for deformation-based design optimization -- Design perspectives of an evolutionary process for multi-objective molecular optimization -- Towards a better balance of diversity and convergence in NSGA-III: First results -- A comparative study of fast adaptive preference-guided evolutionary multi-objective optimization -- A population-based algorithm for learning a majority rule sorting model with coalitional veto -- Injection of extreme points in evolutionary multio-objective optimization algorithms -- The impact of population size, number of children, and number of reference points on the performance of NSGA-III -- Multi-objective optimization for liner shipping fleet repositioning -- Surrogate-assisted partial order-based evolutionary optimization -- Hyper-volume indicator gradient ascent multi-objective optimization -- Toward step-size adaptation in evolutionary multi-objective optimization -- Computing 3-D expected hyper-volume improvement and related integrals in asymptotically optimal time. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : EVOLVE – A Bridge between Probability, Set Oriented Numerics and Evolutionary Computation VII Tipo de documento: documento electrónico Autores: Emmerich, Michael, ; Deutz, André, ; Schütze, Oliver, ; Legrand, Pierrick, ; Tantar, Emilia, ; Tantar, Alexandru-Adrian, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2017 Número de páginas: VIII, 210 p. 75 ilustraciones, 36 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-49325-1 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 Computacional Inteligencia artificial Probabilidades Informática Matemáticas TeorÃa de probabilidad Matemáticas de la Computación Matemática Computacional y Análisis Numérico Clasificación: Resumen: Este libro comprende nueve trabajos seleccionados sobre métodos numéricos y computacionales para resolver problemas de optimización multiobjetivo, teorÃa de juegos y aprendizaje automático. Proporciona versiones ampliadas de artÃculos seleccionados de diversos campos de la ciencia, como informática, matemáticas e ingenierÃa, que se presentaron en EVOLVE 2013, celebrado en julio de 2013 en la Universidad de Leiden, PaÃses Bajos. Los artÃculos revisados ​​por pares a nivel internacional incluyen trabajos originales sobre temas importantes tanto en teorÃa como en aplicaciones, como el papel de la diversidad en la optimización, enfoques estadÃsticos para la optimización combinatoria, teorÃa de juegos computacional y técnicas de mapeo de células para la exploración numérica del paisaje. Las aplicaciones se centran en aspectos que incluyen robustez, manejo de múltiples objetivos y espacios de búsqueda complejos en diseño de ingenierÃa y biologÃa computacional. Nota de contenido: A Survey of Diversity Oriented Optimization: Problems, Indicators, and Algorithms -- Global Multi-Objective Optimization by Means of Cell Mapping Techniques -- Percentile via Polynomial Chaos Expansion: Bridging Robust Optimization with Reliability -- Evolutionary Equilibrium Detection in Multicriteria Games -- A New Estimation of Distribution Algorithm for Nash Equilibria Detection -- Multi-Objective Optimisation by Self-Adaptive Evolutionary Algorithm -- Evidence Based Multidisciplinary Robust Optimization for Mars Micro Entry Probe Design -- A Simulation-Based Algorithm for the Probabilistic Traveling Salesman Problem -- Average Cuboid Volume as a Convergence Indicator and Selection Criterion for Multi-Objective Biochemical Optimization. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] EVOLVE – A Bridge between Probability, Set Oriented Numerics and Evolutionary Computation VII [documento electrónico] / Emmerich, Michael, ; Deutz, André, ; Schütze, Oliver, ; Legrand, Pierrick, ; Tantar, Emilia, ; Tantar, Alexandru-Adrian, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2017 . - VIII, 210 p. 75 ilustraciones, 36 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-319-49325-1
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Palabras clave: Inteligencia Computacional Inteligencia artificial Probabilidades Informática Matemáticas TeorÃa de probabilidad Matemáticas de la Computación Matemática Computacional y Análisis Numérico Clasificación: Resumen: Este libro comprende nueve trabajos seleccionados sobre métodos numéricos y computacionales para resolver problemas de optimización multiobjetivo, teorÃa de juegos y aprendizaje automático. Proporciona versiones ampliadas de artÃculos seleccionados de diversos campos de la ciencia, como informática, matemáticas e ingenierÃa, que se presentaron en EVOLVE 2013, celebrado en julio de 2013 en la Universidad de Leiden, PaÃses Bajos. Los artÃculos revisados ​​por pares a nivel internacional incluyen trabajos originales sobre temas importantes tanto en teorÃa como en aplicaciones, como el papel de la diversidad en la optimización, enfoques estadÃsticos para la optimización combinatoria, teorÃa de juegos computacional y técnicas de mapeo de células para la exploración numérica del paisaje. Las aplicaciones se centran en aspectos que incluyen robustez, manejo de múltiples objetivos y espacios de búsqueda complejos en diseño de ingenierÃa y biologÃa computacional. Nota de contenido: A Survey of Diversity Oriented Optimization: Problems, Indicators, and Algorithms -- Global Multi-Objective Optimization by Means of Cell Mapping Techniques -- Percentile via Polynomial Chaos Expansion: Bridging Robust Optimization with Reliability -- Evolutionary Equilibrium Detection in Multicriteria Games -- A New Estimation of Distribution Algorithm for Nash Equilibria Detection -- Multi-Objective Optimisation by Self-Adaptive Evolutionary Algorithm -- Evidence Based Multidisciplinary Robust Optimization for Mars Micro Entry Probe Design -- A Simulation-Based Algorithm for the Probabilistic Traveling Salesman Problem -- Average Cuboid Volume as a Convergence Indicator and Selection Criterion for Multi-Objective Biochemical Optimization. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : NEO 2015 : Results of the Numerical and Evolutionary Optimization Workshop NEO 2015 held at September 23-25 2015 in Tijuana, Mexico Tipo de documento: documento electrónico Autores: Schütze, Oliver, ; Trujillo, Leonardo, ; Legrand, Pierrick, ; Maldonado, Yazmin, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2017 Número de páginas: XVI, 444 p. 198 ilustraciones, 107 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-44003-3 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 Computacional Inteligencia artificial Optimización matemática Procesamiento de imágenes Visión por computador Investigación cuantitativa Mejoramiento Imágenes por computadora visión reconocimiento de patrones y gráficos Análisis de datos y Big Data Clasificación: Resumen: Este volumen comprende una selección de trabajos presentados en el taller de Optimización Numérica y Evolutiva (NEO) celebrado en septiembre de 2015 en Tijuana, México. El desarrollo de potentes técnicas de búsqueda y optimización es de gran importancia en el mundo actual, que requiere que investigadores y profesionales aborden un número creciente de problemas desafiantes del mundo real. En particular, hay dos campos bien establecidos y ampliamente conocidos que se aplican comúnmente en esta área: (i) técnicas tradicionales de optimización numérica y (ii) heurÃsticas bioinspiradas comparativamente recientes. Ambos paradigmas tienen sus fortalezas y debilidades únicas, lo que les permite resolver algunos problemas desafiantes y al mismo tiempo fallar en otros. El objetivo de la serie de talleres NEO es reunir a personas de estos y campos relacionados para discutir, comparar y fusionar sus perspectivas complementarias con el fin de desarrollar métodos hÃbridos rápidos y confiables que maximicen las fortalezas y minimicen las debilidades de los paradigmas subyacentes. A través de este esfuerzo, creemos que NEO puede promover el desarrollo de nuevas técnicas que sean aplicables a una clase más amplia de problemas. Además, NEO fomenta la comprensión y el tratamiento adecuado de los problemas del mundo real, particularmente en campos emergentes que nos afectan a todos, como la atención médica, las ciudades inteligentes, el big data, entre muchos otros. Los artÃculos ampliados de NEO 2015 que componen este libro contribuyen a este objetivo. Nota de contenido: Part I Genetic Programming -- Part II Combinatorial Optimization -- Part IV Machine Learning and Real World Applications. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] NEO 2015 : Results of the Numerical and Evolutionary Optimization Workshop NEO 2015 held at September 23-25 2015 in Tijuana, Mexico [documento electrónico] / Schütze, Oliver, ; Trujillo, Leonardo, ; Legrand, Pierrick, ; Maldonado, Yazmin, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2017 . - XVI, 444 p. 198 ilustraciones, 107 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-319-44003-3
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Inteligencia Computacional Inteligencia artificial Optimización matemática Procesamiento de imágenes Visión por computador Investigación cuantitativa Mejoramiento Imágenes por computadora visión reconocimiento de patrones y gráficos Análisis de datos y Big Data Clasificación: Resumen: Este volumen comprende una selección de trabajos presentados en el taller de Optimización Numérica y Evolutiva (NEO) celebrado en septiembre de 2015 en Tijuana, México. El desarrollo de potentes técnicas de búsqueda y optimización es de gran importancia en el mundo actual, que requiere que investigadores y profesionales aborden un número creciente de problemas desafiantes del mundo real. En particular, hay dos campos bien establecidos y ampliamente conocidos que se aplican comúnmente en esta área: (i) técnicas tradicionales de optimización numérica y (ii) heurÃsticas bioinspiradas comparativamente recientes. Ambos paradigmas tienen sus fortalezas y debilidades únicas, lo que les permite resolver algunos problemas desafiantes y al mismo tiempo fallar en otros. El objetivo de la serie de talleres NEO es reunir a personas de estos y campos relacionados para discutir, comparar y fusionar sus perspectivas complementarias con el fin de desarrollar métodos hÃbridos rápidos y confiables que maximicen las fortalezas y minimicen las debilidades de los paradigmas subyacentes. A través de este esfuerzo, creemos que NEO puede promover el desarrollo de nuevas técnicas que sean aplicables a una clase más amplia de problemas. Además, NEO fomenta la comprensión y el tratamiento adecuado de los problemas del mundo real, particularmente en campos emergentes que nos afectan a todos, como la atención médica, las ciudades inteligentes, el big data, entre muchos otros. Los artÃculos ampliados de NEO 2015 que componen este libro contribuyen a este objetivo. Nota de contenido: Part I Genetic Programming -- Part II Combinatorial Optimization -- Part IV Machine Learning and Real World Applications. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
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