Geschäftskunden Kundenprogramme
Vor Ort
Merkzettel Warenkorb
  • Produktbild: Hybrid Evolutionary Algorithms
  • Produktbild: Hybrid Evolutionary Algorithms
Band 75

Hybrid Evolutionary Algorithms

Aus der Reihe Studies in Computational Intelligence

Fr. 192.00

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

16.11.2010

Herausgeber

Crina Grosan + weitere

Verlag

Springer Berlin

Seitenzahl

404

Maße (L/B/H)

23.5/15.5/2.3 cm

Gewicht

633 g

Auflage

Softcover reprint of hardcover 1st edition 2007

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-642-09235-0

Beschreibung

Portrait

Dr. Ajith Abraham is Director of the Machine Intelligence Research (MIR) Labs, a global network of research laboratories with headquarters near Seattle, WA, USA. He is an author/co-author of more than 750 scientific publications. He is founding Chair of the International Conference of Computational Aspects of Social Networks (CASoN), Chair of IEEE Systems Man and Cybernetics Society Technical Committee on Soft Computing (since 2008), and a Distinguished Lecturer of the IEEE Computer Society representing Europe (since 2011).

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

16.11.2010

Herausgeber

Verlag

Springer Berlin

Seitenzahl

404

Maße (L/B/H)

23.5/15.5/2.3 cm

Gewicht

633 g

Auflage

Softcover reprint of hardcover 1st edition 2007

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-642-09235-0

Herstelleradresse

Springer-Verlag KG
Sachsenplatz 4-6
1201 Wien
AT

Email: GPSR Kontakt

Noch keine Bewertungen vorhanden

Verfassen Sie die erste Bewertung zu diesem Artikel

Helfen Sie anderen Kundinnen und Kunden durch Ihre Meinung.

Kundinnen und Kunden meinen

Bewertungen (0)
  • Produktbild: Hybrid Evolutionary Algorithms
  • Produktbild: Hybrid Evolutionary Algorithms
  • Hybrid Evolutionary Algorithms: Methodologies, Architectures, and Reviews.- Quantum-Inspired Evolutionary Algorithm for Numerical Optimization.- Enhanced Evolutionary Algorithms for Multidisciplinary Design Optimization: A Control Engineering Perspective.- Hybrid Evolutionary Algorithms and Clustering Search.- A Novel Hybrid Algorithm for Function Optimization: Particle Swarm Assisted Incremental Evolution Strategy.- An Efficient Nearest Neighbor Classifier.- Hybrid Genetic: Particle Swarm Optimization Algorithm.- A Hybrid Genetic Algorithm and Bacterial Foraging Approach for Global Optimization and Robust Tuning of PID Controller with Disturbance Rejection.- Memetic Algorithms Parametric Optimization for Microlithography.- Significance of Hybrid Evolutionary Computation for Ab Initio Protein Folding Prediction.- A Hybrid Evolutionary Heuristic for Job Scheduling on Computational Grids.- Clustering Gene-Expression Data: A Hybrid Approach that Iterates Between k-Means and Evolutionary Search.- Robust Parametric Image Registration.- Pareto Evolutionary Algorithm Hybridized with Local Search for Biobjective TSP.