Autor Legrand, Pierrick
|
|
Documentos disponibles escritos por este autor (5)
Hacer una sugerencia Refinar búsqueda13th International Conference, Évolution Artificielle, EA 2017, Paris, France, October 25–27, 2017, Revised Selected Papers / Lutton, Evelyne ; Legrand, Pierrick ; Parrend, Pierre ; Monmarché, Nicolas ; Schoenauer, Marc
Título : 13th International Conference, Évolution Artificielle, EA 2017, Paris, France, October 25–27, 2017, Revised Selected Papers Tipo de documento: documento electrónico Autores: Lutton, Evelyne, ; Legrand, Pierrick, ; Parrend, Pierre, ; Monmarché, Nicolas, ; Schoenauer, Marc, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: XVI, 231 p. 77 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-78133-4 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Inteligencia artificial Algoritmos Informática Matemáticas discretas Análisis numérico Matemáticas discretas en informática Aplicaciones matemáticas en informática Índice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: Este libro constituye las actas posteriores a la conferencia, exhaustivamente arbitradas, de la 13.ª Conferencia Internacional sobre Evolución Artificial, EA 2017, celebrada en París, Francia, en octubre de 2017. Los 16 artículos revisados fueron cuidadosamente revisados y seleccionados entre 33 presentaciones. Los artículos cubren una amplia gama de temas en el campo de la evolución artificial, como computación evolutiva, optimización evolutiva, coevolución, vida artificial, dinámica de poblaciones, teoría, algorítmica y modelado, implementaciones, aplicación de paradigmas evolutivos al mundo real ( industria, biociencias,...), otros paradigmas de inspiración biológica (enjambre, hormigas artificiales, sistemas inmunes artificiales, algoritmos culturales...), algoritmos meméticos, optimización multiobjetivo, manejo de restricciones, algoritmos paralelos, optimización dinámica, máquina aprendizaje e hibridación con otras técnicas de computación blanda. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i 13th International Conference, Évolution Artificielle, EA 2017, Paris, France, October 25–27, 2017, Revised Selected Papers [documento electrónico] / Lutton, Evelyne, ; Legrand, Pierrick, ; Parrend, Pierre, ; Monmarché, Nicolas, ; Schoenauer, Marc, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2018 . - XVI, 231 p. 77 ilustraciones.
ISBN : 978-3-319-78133-4
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 Informática Matemáticas discretas Análisis numérico Matemáticas discretas en informática Aplicaciones matemáticas en informática Índice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: Este libro constituye las actas posteriores a la conferencia, exhaustivamente arbitradas, de la 13.ª Conferencia Internacional sobre Evolución Artificial, EA 2017, celebrada en París, Francia, en octubre de 2017. Los 16 artículos revisados fueron cuidadosamente revisados y seleccionados entre 33 presentaciones. Los artículos cubren una amplia gama de temas en el campo de la evolución artificial, como computación evolutiva, optimización evolutiva, coevolución, vida artificial, dinámica de poblaciones, teoría, algorítmica y modelado, implementaciones, aplicación de paradigmas evolutivos al mundo real ( industria, biociencias,...), otros paradigmas de inspiración biológica (enjambre, hormigas artificiales, sistemas inmunes artificiales, algoritmos culturales...), algoritmos meméticos, optimización multiobjetivo, manejo de restricciones, algoritmos paralelos, optimización dinámica, máquina aprendizaje e hibridación con otras técnicas de computación blanda. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
Título : 14th International Conference, Évolution Artificielle, EA 2019, Mulhouse, France, October 29–30, 2019, Revised Selected Papers Tipo de documento: documento electrónico Autores: Idoumghar, Lhassane, ; Legrand, Pierrick, ; Liefooghe, Arnaud, ; Lutton, Evelyne, ; Monmarché, Nicolas, ; Schoenauer, Marc, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: XIV, 219 p. 76 ilustraciones, 32 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-45715-0 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Inteligencia artificial Algoritmos Análisis numérico Red de computadoras Ingeniería Informática Redes de comunicación informática Ingeniería Informática y Redes Índice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: Este libro constituye las actas posteriores a la conferencia, exhaustivamente arbitradas, de la 14.ª Conferencia Internacional sobre Evolución Artificial, EA 2019, celebrada en Mulhouse, Francia, en octubre de 2019. Los 16 artículos revisados fueron cuidadosamente revisados y seleccionados entre 33 presentaciones. Los artículos cubren una amplia gama de temas en el campo de la evolución artificial, como computación evolutiva, optimización evolutiva, coevolución, vida artificial, dinámica de poblaciones, teoría, algorítmica y modelado, implementaciones, aplicación de paradigmas evolutivos al mundo real ( industria, biociencias...), otros paradigmas de inspiración biológica (enjambre, hormigas artificiales, sistemas inmunes artificiales, algoritmos culturales...), algoritmos meméticos, optimización multiobjetivo, manejo de restricciones, algoritmos paralelos, optimización dinámica, aprendizaje automático y hibridación con otras técnicas de computación blanda. Nota de contenido: From Feature Selection to Continuous Optimization -- Evolving a Weighted Combination of Text Similarities for Authorship Attribution -- Image Signal Processor Parameter Tuning with Surrogate-assisted Particle Swarm Optimization -- Combinatorial Surrogate-assisted Optimization for Bus Stops Spacing Problem -- Optimization of a Checkers Player Using Neural and Metaheuristic Approaches -- A Novel Outlook on Feature Selection as a Multi-Objective Problem -- Fast Evolutionary Algorithm for Solving Large-scale Multi-objective Problems -- Looking for Energy Efficient Genetic Algorithms -- Evolving Fitness Landscapes with Complementary Fitness Functions -- Bayesian Immigrant Diploid Genetic Algorithm for Dynamic Environments -- Ant Colony Optimization Algorithm for a Transportation Problem in Home Health Care with the Consideration of Carbon Emissions -- Selective Vehicle Routing Problem: A Hybrid Genetic Algorithm Approach -- Fixed Jobs Multi-agent Scheduling Problem with Renewable Resources -- A Study ofRecombination Operators for the Cyclic Bandwidth Problem -- Automatic Calibration of a Farm Irrigation Model: a Multi-modal Optimization Approach -- A Hybrid Evolutionary Algorithm for Offline UAV Path Planning. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i 14th International Conference, Évolution Artificielle, EA 2019, Mulhouse, France, October 29–30, 2019, Revised Selected Papers [documento electrónico] / Idoumghar, Lhassane, ; Legrand, Pierrick, ; Liefooghe, Arnaud, ; Lutton, Evelyne, ; Monmarché, Nicolas, ; Schoenauer, Marc, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2020 . - XIV, 219 p. 76 ilustraciones, 32 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-45715-0
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 Análisis numérico Red de computadoras Ingeniería Informática Redes de comunicación informática Ingeniería Informática y Redes Índice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: Este libro constituye las actas posteriores a la conferencia, exhaustivamente arbitradas, de la 14.ª Conferencia Internacional sobre Evolución Artificial, EA 2019, celebrada en Mulhouse, Francia, en octubre de 2019. Los 16 artículos revisados fueron cuidadosamente revisados y seleccionados entre 33 presentaciones. Los artículos cubren una amplia gama de temas en el campo de la evolución artificial, como computación evolutiva, optimización evolutiva, coevolución, vida artificial, dinámica de poblaciones, teoría, algorítmica y modelado, implementaciones, aplicación de paradigmas evolutivos al mundo real ( industria, biociencias...), otros paradigmas de inspiración biológica (enjambre, hormigas artificiales, sistemas inmunes artificiales, algoritmos culturales...), algoritmos meméticos, optimización multiobjetivo, manejo de restricciones, algoritmos paralelos, optimización dinámica, aprendizaje automático y hibridación con otras técnicas de computación blanda. Nota de contenido: From Feature Selection to Continuous Optimization -- Evolving a Weighted Combination of Text Similarities for Authorship Attribution -- Image Signal Processor Parameter Tuning with Surrogate-assisted Particle Swarm Optimization -- Combinatorial Surrogate-assisted Optimization for Bus Stops Spacing Problem -- Optimization of a Checkers Player Using Neural and Metaheuristic Approaches -- A Novel Outlook on Feature Selection as a Multi-Objective Problem -- Fast Evolutionary Algorithm for Solving Large-scale Multi-objective Problems -- Looking for Energy Efficient Genetic Algorithms -- Evolving Fitness Landscapes with Complementary Fitness Functions -- Bayesian Immigrant Diploid Genetic Algorithm for Dynamic Environments -- Ant Colony Optimization Algorithm for a Transportation Problem in Home Health Care with the Consideration of Carbon Emissions -- Selective Vehicle Routing Problem: A Hybrid Genetic Algorithm Approach -- Fixed Jobs Multi-agent Scheduling Problem with Renewable Resources -- A Study ofRecombination Operators for the Cyclic Bandwidth Problem -- Automatic Calibration of a Farm Irrigation Model: a Multi-modal Optimization Approach -- A Hybrid Evolutionary Algorithm for Offline UAV Path Planning. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
Título : EVOLVE - A Bridge between Probability, Set Oriented Numerics, and Evolutionary Computation VI Tipo de documento: documento electrónico Autores: Tantar, Alexandru-Adrian, ; Tantar, Emilia, ; Emmerich, Michael, ; Legrand, Pierrick, ; Alboaie, Lenuta, ; Luchian, Henri, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: XIV, 226 p. 84 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-69710-9 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Inteligencia Computacional Inteligencia artificial Índice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: Este libro comprende artículos de investigación seleccionados de la edición 2015 de la conferencia EVOLVE, que se celebró del 18 al 24 de junio de 2015 en Iași, Rumania. Presenta las últimas investigaciones sobre probabilidad, números orientados a conjuntos y computación evolutiva. El objetivo de la conferencia EVOLVE era tender un puente entre la probabilidad, la numérica orientada a conjuntos y la computación evolutiva y reunir a expertos de estas disciplinas. El amplio enfoque de la conferencia EVOLVE hizo posible discutir la conexión entre estos campos de estudio relacionados de la ciencia computacional. Los artículos seleccionados publicados en el libro de actas fueron revisados por un comité internacional de revisores (al menos tres revisiones por artículo) y fueron revisados y mejorados por los autores después de la conferencia. Las contribuciones se clasifican en cinco partes principales, que son: optimización multicriterio y orientada a conjuntos; Evolución en Seguridad TIC; Teoría de Juegos Computacionales; Teoría de la Computación Evolutiva; Aplicaciones de algoritmos evolutivos. La edición de 2015 muestra un progreso importante en el objetivo de unir disciplinas y la investigación sobre una serie de temas que se han discutido en ediciones anteriores de la conferencia maduró con el tiempo y los métodos han encontrado su camino en las aplicaciones. En este sentido, el libro puede considerarse un hito importante en la construcción de puentes y, por tanto, en el avance de métodos computacionales de última generación. . En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i EVOLVE - A Bridge between Probability, Set Oriented Numerics, and Evolutionary Computation VI [documento electrónico] / Tantar, Alexandru-Adrian, ; Tantar, Emilia, ; Emmerich, Michael, ; Legrand, Pierrick, ; Alboaie, Lenuta, ; Luchian, Henri, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2018 . - XIV, 226 p. 84 ilustraciones.
ISBN : 978-3-319-69710-9
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 Índice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: Este libro comprende artículos de investigación seleccionados de la edición 2015 de la conferencia EVOLVE, que se celebró del 18 al 24 de junio de 2015 en Iași, Rumania. Presenta las últimas investigaciones sobre probabilidad, números orientados a conjuntos y computación evolutiva. El objetivo de la conferencia EVOLVE era tender un puente entre la probabilidad, la numérica orientada a conjuntos y la computación evolutiva y reunir a expertos de estas disciplinas. El amplio enfoque de la conferencia EVOLVE hizo posible discutir la conexión entre estos campos de estudio relacionados de la ciencia computacional. Los artículos seleccionados publicados en el libro de actas fueron revisados por un comité internacional de revisores (al menos tres revisiones por artículo) y fueron revisados y mejorados por los autores después de la conferencia. Las contribuciones se clasifican en cinco partes principales, que son: optimización multicriterio y orientada a conjuntos; Evolución en Seguridad TIC; Teoría de Juegos Computacionales; Teoría de la Computación Evolutiva; Aplicaciones de algoritmos evolutivos. La edición de 2015 muestra un progreso importante en el objetivo de unir disciplinas y la investigación sobre una serie de temas que se han discutido en ediciones anteriores de la conferencia maduró con el tiempo y los métodos han encontrado su camino en las aplicaciones. En este sentido, el libro puede considerarse un hito importante en la construcción de puentes y, por tanto, en el avance de métodos computacionales de última generación. . En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
Título : 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 Teoría de probabilidad Matemáticas de la Computación Matemática Computacional y Análisis Numérico Índice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: Este libro comprende nueve trabajos seleccionados sobre métodos numéricos y computacionales para resolver problemas de optimización multiobjetivo, teoría de juegos y aprendizaje automático. Proporciona versiones ampliadas de artículos seleccionados de diversos campos de la ciencia, como informática, matemáticas e ingeniería, que se presentaron en EVOLVE 2013, celebrado en julio de 2013 en la Universidad de Leiden, Países Bajos. Los artículos revisados por pares a nivel internacional incluyen trabajos originales sobre temas importantes tanto en teoría como en aplicaciones, como el papel de la diversidad en la optimización, enfoques estadísticos para la optimización combinatoria, teoría 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 ingeniería y biología 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. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i 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
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 Teoría de probabilidad Matemáticas de la Computación Matemática Computacional y Análisis Numérico Índice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: Este libro comprende nueve trabajos seleccionados sobre métodos numéricos y computacionales para resolver problemas de optimización multiobjetivo, teoría de juegos y aprendizaje automático. Proporciona versiones ampliadas de artículos seleccionados de diversos campos de la ciencia, como informática, matemáticas e ingeniería, que se presentaron en EVOLVE 2013, celebrado en julio de 2013 en la Universidad de Leiden, Países Bajos. Los artículos revisados por pares a nivel internacional incluyen trabajos originales sobre temas importantes tanto en teoría como en aplicaciones, como el papel de la diversidad en la optimización, enfoques estadísticos para la optimización combinatoria, teoría 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 ingeniería y biología 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. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
Título : 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 Índice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial 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) heurísticas 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 híbridos 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 artículos 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. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i 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 Índice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial 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) heurísticas 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 híbridos 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 artículos 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. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
