Machine Learning for Evolution Strategies
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Sprache:Englisch
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Beschreibung
Produktdetails
Einband
Taschenbuch
Erscheinungsdatum
30.05.2018
Abbildungen
IX, 38 illus. in color., farbige Illustrationen
Verlag
SpringerSeitenzahl
124
Maße (L/B)
23,5/15,5 cm
Gewicht
219 g
Auflage
Softcover reprint of the original 1st ed. 2016
Sprache
Englisch
ISBN
978-3-319-81500-8
This book introduces numerous algorithmic hybridizations between both worlds that show how machine learning can improve and support evolution strategies. The set of methods comprises covariance matrix estimation, meta-modeling of fitness and constraint functions, dimensionality reduction for search and visualization of high-dimensional optimization processes, and clustering-based niching. After giving an introduction to evolution strategies and machine learning, the book builds the bridge between both worlds with an algorithmic and experimental perspective. Experiments mostly employ a (1+1)-ES and are implemented in Python using the machine learning library scikit-learn. The examples are conducted on typical benchmark problems illustrating algorithmic concepts and their experimental behavior. The book closes with a discussion of related lines of research.
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