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Studies in Computational Intelligence

Genetic Algorithm Essentials

Autoren: Kramer, Oliver

Vorschau
  • Provides an essential introduction to genetic algorithms (GAs) with an emphasis on making the concepts, algorithms, and applications discussed as easy to understand as possible 
  • Presents an overview of strategies for tuning and controlling parameters
  • Includes a brief introduction to theoretical tools for GAs, the intersections and hybridizations with machine learning, and a selection of promising applications
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Über dieses Buch

This book introduces readers to genetic algorithms (GAs) with an emphasis on making the concepts, algorithms, and applications discussed as easy to understand as possible. Further, it avoids a great deal of formalisms and thus opens the subject to a broader audience in comparison to manuscripts overloaded by notations and equations.
The book is divided into three parts, the first of which provides an introduction to GAs, starting with basic concepts like evolutionary operators and continuing with an overview of strategies for tuning and controlling parameters. In turn, the second part focuses on solution space variants like multimodal, constrained, and multi-objective solution spaces. Lastly, the third part briefly introduces theoretical tools for GAs, the intersections and hybridizations with machine learning, and highlights selected promising applications.

Inhaltsverzeichnis (10 Kapitel)

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Bibliografische Information

Bibliographic Information
Buchtitel
Genetic Algorithm Essentials
Autoren
Titel der Buchreihe
Studies in Computational Intelligence
Buchreihen Band
679
Copyright
2017
Verlag
Springer International Publishing
Copyright Inhaber
Springer International Publishing AG, part of Springer Nature
eBook ISBN
978-3-319-52156-5
DOI
10.1007/978-3-319-52156-5
Hardcover ISBN
978-3-319-52155-8
Softcover ISBN
978-3-319-84834-1
Buchreihen ISSN
1860-949X
Auflage
1
Seitenzahl
IX, 92
Anzahl der Bilder
38 Abbildungen in Farbe
Themen