Multi-Objective Optimization Using Evolutionary Algorithms
Kalyanmoy Deb
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Multi-Objective Optimization using Evolutionary AlgorithmsKalyanmoy DebIndian Institute of Technology, Kanpur, IndiaThe Wiley Paperback Series consists of selected books that have been made more accessible to consumers in an effort to increase global appeal. Seller Inventory # 446913490
Bibliographic Details
Title: Multi-Objective Optimization Using ...
Publisher: John Wiley & Sons
Publication Date: 2008
Binding: Kartoniert / Broschiert
Condition: New
About this title
Evolutionary algorithms are very powerful techniques used to find solutions to real-world search and optimization problems. Many of these problems have multiple objectives, which leads to the need to obtain a set of optimal solutions, known as effective solutions. It has been found that using evolutionary algorithms is a highly effective way of finding multiple effective solutions in a single simulation run.
Provides an extensive discussion on the principles of multi-objective optimization and on a number of classical approaches.
This integrated presentation of theory, algorithms and examples will benefit those working in the areas of optimization, optimal design and evolutionary computing.
Kalyanmoy Deb
Indian Institute of Technology, Kanpur, India
The Wiley Paperback Series consists of selected books that have been made more accessible to consumers in an effort to increase global appeal and general circulation. With these new unabridged softcover volumes, Wiley hopes to extend the lives of these works by making them available to future generations of statisticians, mathematicians and scientists.
Multi-Objective Optimization using Evolutionary Algorithms
Kalyanmoy Deb
Indian Institute of Technology, Kanpur, India
Evolutionary algorithms are very powerful techniques used to find solutions to real-world search and optimization problems. Many of these problems have multiple objectives, which leads to the need to obtain a set of optimal solutions, known as effective solutions. It has been found that using evolutionary algorithms is a highly effective way of finding multiple effective solutions in a single simulation run.
Provides an extensive discussion on the principles of multi-objective optimization and on a number of classical approaches.
This integrated presentation of theory, algorithms and examples will benefit those working in the areas of optimization, optimal design and evolutionary computing.
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letzte Aktualisierung: 23.10.2019
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