Evolutionary Algorithms for Solving Multi-Objective Problems (Genetic and Evolutionary Computation) / Coello Coello, Carlos A./ Van Veldhuizen, David A./ Lamont, Gary B.

多目的問題解決のための進化アルゴリズム（第２版）<br>Evolutionary Algorithms for Solving Multi-Objective Problems (Genetic and Evolutionary Computation) （2ND）

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多目的問題解決のための進化アルゴリズム（第２版）
Evolutionary Algorithms for Solving Multi-Objective Problems (Genetic and Evolutionary Computation) （2ND）

Coello Coello, Carlos A./ Van Veldhuizen, David A./ Lamont, Gary B.

ウェブストア価格 ¥26,538（本体¥24,126）
Springer（2007/01発売）
外貨定価 US$ 129.99
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製本 Hardcover:ハードカバー版／ページ数 700 p.
言語 ENG
商品コード 9780387332543
DDC分類 004

基本説明

Various features of multi-objective evolutionary algorithms are presented here in an innovative and student-friendly fashion, incorporating state-of-the-art research. Provides a complete set of teaching tutorials, exercises and solutions.

Full Description

Solving multi-objective problems is an evolving effort, and computer science and other related disciplines have given rise to many powerful deterministic and stochastic techniques for addressing these large-dimensional optimization problems. Evolutionary algorithms are one such generic stochastic approach that has proven to be successful and widely applicable in solving both single-objective and multi-objective problems.

This textbook is a second edition of Evolutionary Algorithms for Solving Multi-Objective Problems, significantly expanded and adapted for the classroom. The various features of multi-objective evolutionary algorithms are presented here in an innovative and student-friendly fashion, incorporating state-of-the-art research. The book disseminates the application of evolutionary algorithm techniques to a variety of practical problems, including test suites with associated performance based on a variety of appropriate metrics, as well as serial and parallel algorithm implementations.

Basic Concepts.- MOP Evolutionary Algorithm Approaches.- MOEA Local Search and Coevolution.- MOEA Test Suites.- MOEA Testing and Analysis.- MOEA Theory and Issues.- Applications.- MOEA Parallelization.- Multi-Criteria Decision Making.- Alternative Metaheuristics.