Metaheuristics for Finding Multiple Solutions / Preuss, Mike ; Epitropakis, Michael G. ; Li, Xiaodong ; Fieldsend, Jonathan E.  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : 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  Teoría de la Computación  Investigación de Operaciones y Teoría de la Decisión  Mejoramiento Índice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: Este libro presenta las últimas tendencias y desarrollos en optimización multimodal y técnicas de nicho. La mayoría 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 metaheurísticos 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 desafíos importantes. Para facilitar el avance de los métodos de nichos para enfrentar estos desafíos, este libro editado destaca los últimos desarrollos en métodos de nichos. Los capítulos incluidos abordan mejoras y desarrollos algorítmicos, cuestiones de representación y visualización, así 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 específicamente el tema de las técnicas de nicho. Este libro servirá como un valioso libro de referencia tanto para investigadores como para profesionales. Aunque los capítulos están escritos de forma independiente entre sí, el Capítulo 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. 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 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 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  Teoría de la Computación  Investigación de Operaciones y Teoría de la Decisión  Mejoramiento Índice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: Este libro presenta las últimas tendencias y desarrollos en optimización multimodal y técnicas de nicho. La mayoría 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 metaheurísticos 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 desafíos importantes. Para facilitar el avance de los métodos de nichos para enfrentar estos desafíos, este libro editado destaca los últimos desarrollos en métodos de nichos. Los capítulos incluidos abordan mejoras y desarrollos algorítmicos, cuestiones de representación y visualización, así 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 específicamente el tema de las técnicas de nicho. Este libro servirá como un valioso libro de referencia tanto para investigadores como para profesionales. Aunque los capítulos están escritos de forma independiente entre sí, el Capítulo 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. 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

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