Buch, Englisch, Band 42, 248 Seiten, Format (B × H): 160 mm x 241 mm, Gewicht: 565 g
Reihe: Operations Research/Computer Science Interfaces Series
Buch, Englisch, Band 42, 248 Seiten, Format (B × H): 160 mm x 241 mm, Gewicht: 565 g
Reihe: Operations Research/Computer Science Interfaces Series
ISBN: 978-0-387-77609-5
Verlag: Springer US
Cellular Genetic Algorithms defines a new class of optimization algorithms based on the concepts of structured populations and Genetic Algorithms (GAs). The authors explain and demonstrate the validity of these cellular genetic algorithms throughout the book with equal and parallel emphasis on both theory and practice. This book is a key source for studying and designing cellular GAs, as well as a self-contained primary reference book for these algorithms.
Zielgruppe
Research
Autoren/Hrsg.
Fachgebiete
- Mathematik | Informatik Mathematik Operations Research Spieltheorie
- Wirtschaftswissenschaften Volkswirtschaftslehre Volkswirtschaftslehre Allgemein Ökonometrie
- Naturwissenschaften Biowissenschaften Biowissenschaften
- Wirtschaftswissenschaften Betriebswirtschaft Bereichsspezifisches Management Produktionsmanagement, Qualitätskontrolle
- Mathematik | Informatik Mathematik Numerik und Wissenschaftliches Rechnen Numerische Mathematik
- Mathematik | Informatik Mathematik Numerik und Wissenschaftliches Rechnen Angewandte Mathematik, Mathematische Modelle
- Mathematik | Informatik EDV | Informatik Informatik
- Mathematik | Informatik Mathematik Mathematische Analysis Moderne Anwendungen der Analysis
- Wirtschaftswissenschaften Betriebswirtschaft Wirtschaftsmathematik und -statistik
- Technische Wissenschaften Technik Allgemein Mathematik für Ingenieure
Weitere Infos & Material
I Introduction.- to Cellular Genetic Algorithms.- The State of the Art in Cellular Evolutionary Algorithms.- II Characterizing Cellular Genetic Algorithms.- On the Effects of Structuring the Population.- Some Theory: A Selection Pressure Study on cGAs.- III Algorithmic Models and Extensions.- Algorithmic and Experimental Design.- Design of Self-adaptive cGAs.- Design of Cellular Memetic Algorithms.- Design of Parallel Cellular Genetic Algorithms.- Designing Cellular Genetic Algorithms for Multi-objective Optimization.- Other Cellular Models.- Software for cGAs: The JCell Framework.- IV Applications of cGAs.- Continuous Optimization.- Logistics: The Vehicle Routing Problem.- Telecommunications: Optimization of the Broadcasting Process in MANETs.- Bioinformatics: The DNA Fragment Assembly Problem.
