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Produktbild: Hybrid Metaheuristics

Hybrid Metaheuristics Powerful Tools for Optimization

Aus der Reihe Artificial Intelligence: Foundations, Theory, and Algorithms

129,99 €

inkl. MwSt, Versandkostenfrei

Beschreibung

Details

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

30.05.2018

Abbildungen

XVI, 20 illus., 9 illus. in color., schwarz-weiss Illustrationen, farbige Illustrationen

Verlag

Springer

Seitenzahl

157

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/1 cm

Gewicht

277 g

Auflage

Softcover reprint of the original 1st ed. 2016

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-319-80907-6

Beschreibung

Rezension

“From the perspective of a practitioner with real-world experience in combinatorial optimization, the text is comprehensive, and at the same time it offers fresh angles and shares valuable expertise. … I highly recommend this book, both to practitioners and theoreticians at the post graduate levels, be they rooted either at the ‘formal/rigid’ or ‘heuristic/soft’ ends of Combinatorial Optimization research or practice.” (Ofer M. Shir, Genetic Programming and Evolvable Machines, Vol. 19 (1-2), June, 2018)

“This book by Blum and Raidl constructs a bridge between these two approaches and aims to share expertise gained from each end. … The book is well-structured. … I highly recommend this book,both to practitioners and theoreticians at the post graduate levels, be they rooted either at the ‘formal/rigid’ or ‘heuristic/soft’ ends of Combinatorial Optimization research or practice.” (Ofer M. Shir, Genetic Programming and Evolvable Machines, Vol. 19 (1-2), June, 2018)

Details

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

30.05.2018

Abbildungen

XVI, 20 illus., 9 illus. in color., schwarz-weiss Illustrationen, farbige Illustrationen

Verlag

Springer

Seitenzahl

157

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/1 cm

Gewicht

277 g

Auflage

Softcover reprint of the original 1st ed. 2016

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-319-80907-6

Herstelleradresse

Springer Nature c/o IBS
Benzstrasse 21
48619 Heek
DE

Email: Tanja.Keller@springer.com

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  • Produktbild: Hybrid Metaheuristics

  • Introduction.- Incomplete Solution Representations and Decoders.- Hybridization Based on Problem Instance Reduction.- Hybridization Based on Large Neighborhood Search.- Making Use of a Parallel, Non-independent, Construction of Solutions Within Metaheuristics.- Hybridization Based on Complete Solution Archives.- Further Hybrids and Conclusions.