genetic algorithms in search optimization and machine learning

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Genetic Algorithms

Author : David E. Goldberg
ISBN : 817758829X
Genre :
File Size : 81. 34 MB
Format : PDF
Download : 502
Read : 161

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The Practical Handbook Of Genetic Algorithms

Author : Lance D. Chambers
ISBN : 1420050079
Genre : Mathematics
File Size : 85. 61 MB
Format : PDF
Download : 959
Read : 1134

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The mathematics employed by genetic algorithms (GAs)are among the most exciting discoveries of the last few decades. But what exactly is a genetic algorithm? A genetic algorithm is a problem-solving method that uses genetics as its model of problem solving. It applies the rules of reproduction, gene crossover, and mutation to pseudo-organisms so those "organisms" can pass beneficial and survival-enhancing traits to new generations. GAs are useful in the selection of parameters to optimize a system's performance. A second potential use lies in testing and fitting quantitative models. Unlike any other book available, this interesting new text/reference takes you from the construction of a simple GA to advanced implementations. As you come to understand GAs and their processes, you will begin to understand the power of the genetic-based problem-solving paradigms that lie behind them.

Genetic Algorithms For Machine Learning

Author : John J. Grefenstette
ISBN : 9781461527404
Genre : Computers
File Size : 49. 18 MB
Format : PDF, Docs
Download : 326
Read : 766

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The articles presented here were selected from preliminary versions presented at the International Conference on Genetic Algorithms in June 1991, as well as at a special Workshop on Genetic Algorithms for Machine Learning at the same Conference. Genetic algorithms are general-purpose search algorithms that use principles inspired by natural population genetics to evolve solutions to problems. The basic idea is to maintain a population of knowledge structure that represent candidate solutions to the problem of interest. The population evolves over time through a process of competition (i.e. survival of the fittest) and controlled variation (i.e. recombination and mutation). Genetic Algorithms for Machine Learning contains articles on three topics that have not been the focus of many previous articles on GAs, namely concept learning from examples, reinforcement learning for control, and theoretical analysis of GAs. It is hoped that this sample will serve to broaden the acquaintance of the general machine learning community with the major areas of work on GAs. The articles in this book address a number of central issues in applying GAs to machine learning problems. For example, the choice of appropriate representation and the corresponding set of genetic learning operators is an important set of decisions facing a user of a genetic algorithm. The study of genetic algorithms is proceeding at a robust pace. If experimental progress and theoretical understanding continue to evolve as expected, genetic algorithms will continue to provide a distinctive approach to machine learning. Genetic Algorithms for Machine Learning is an edited volume of original research made up of invited contributions by leading researchers.

Genetic Algorithms And Fuzzy Multiobjective Optimization

Author : Masatoshi Sakawa
ISBN : 9781461515197
Genre : Mathematics
File Size : 65. 18 MB
Format : PDF, Docs
Download : 266
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Since the introduction of genetic algorithms in the 1970s, an enormous number of articles together with several significant monographs and books have been published on this methodology. As a result, genetic algorithms have made a major contribution to optimization, adaptation, and learning in a wide variety of unexpected fields. Over the years, many excellent books in genetic algorithm optimization have been published; however, they focus mainly on single-objective discrete or other hard optimization problems under certainty. There appears to be no book that is designed to present genetic algorithms for solving not only single-objective but also fuzzy and multiobjective optimization problems in a unified way. Genetic Algorithms And Fuzzy Multiobjective Optimization introduces the latest advances in the field of genetic algorithm optimization for 0-1 programming, integer programming, nonconvex programming, and job-shop scheduling problems under multiobjectiveness and fuzziness. In addition, the book treats a wide range of actual real world applications. The theoretical material and applications place special stress on interactive decision-making aspects of fuzzy multiobjective optimization for human-centered systems in most realistic situations when dealing with fuzziness. The intended readers of this book are senior undergraduate students, graduate students, researchers, and practitioners in the fields of operations research, computer science, industrial engineering, management science, systems engineering, and other engineering disciplines that deal with the subjects of multiobjective programming for discrete or other hard optimization problems under fuzziness. Real world research applications are used throughout the book to illustrate the presentation. These applications are drawn from complex problems. Examples include flexible scheduling in a machine center, operation planning of district heating and cooling plants, and coal purchase planning in an actual electric power plant.

Das Geheimnis Des Menschlichen Denkens

Author : Ray Kurzweil
ISBN : 9783944203164
Genre : Science
File Size : 23. 8 MB
Format : PDF, Mobi
Download : 542
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Der Wettlauf um das Gehirn hat begonnen. Sowohl die EU als auch die USA haben gewaltige Forschungsprojekte ins Leben gerufen um das Geheimnis des menschlichen Denkens zu entschlüsseln. 2023 soll es dann soweit sein: Das menschliche Gehirn kann vollständig simuliert werden. In "Das Geheimnis des menschlichen Denkens" gewährt Googles Chefingenieur Ray Kurzweil einen spannenden Einblick in das Reverse Engineering des Gehirns. Er legt dar, wie mithilfe der Mustererkennungstheorie des Geistes der ungeheuren Komplexität des Gehirns beizukommen ist und wirft einen ebenso präzisen wie überraschenden Blick auf die am Horizont sich bereits abzeichnende Zukunft. Ist das menschliche Gehirn erst einmal simuliert, wird künstliche Intelligenz die Fähigkeiten des Menschen schon bald übertreffen. Ein Ereignis, das Kurzweil aufgrund der bereits in "Menschheit 2.0" entworfenen exponentiellen Wachstumskurve der Informationstechnologien bereits für das Jahr 2029 prognostiziert. Aber was dann? Kurzweil ist zuversichtlich, dass die Vorteile künstlicher Intelligenz mögliche Bedrohungsszenarien überwiegen und sie uns entscheidend dabei hilft, uns weiterzuentwickeln und die Herausforderungen der Zukunft zu meistern.

Genetic Algorithms

Author : David Goldberg
ISBN : 0387353747
Genre : Computers
File Size : 61. 50 MB
Format : PDF, ePub, Docs
Download : 548
Read : 915

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Genetic Algorithms: The Design of Innovation illustrates how to design and implement scalable genetic algorithms that solve hard problems quickly, reliably, and accurately. This revised edition of the landmark The Design of Innovation includes recent results and new groundbreaking material. The core chapters have been updated and some chapters have been thoroughly rewritten. The chapter on scalable GA design introduces other key techniques, including the Dependency Structure Matrix GA (DSMGA), which sheds light on probabilistic model builders such as the Bayesian Optimization Algorithm. A major new chapter demonstrates practical scalability of GAs on a problem with over a billion variables, and shows how these results can be used to obtain routine solutions to important problems. Genetic Algorithms is an essential reference for the innovation researcher a?? from the social and behavioral sciences, the natural sciences, the humanities, or the arts a?? or for the specialist in GAs and evolutionary computation.

Theorie Der Neuronalen Netze

Author : Raul Rojas
ISBN : 9783642612312
Genre : Computers
File Size : 29. 99 MB
Format : PDF
Download : 801
Read : 1274

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Neuronale Netze sind ein Berechenbarkeitsparadigma, das in der Informatik zunehmende Beachtung findet. In diesem Buch werden theoretische Ansätze und Modelle, die in der Literatur verstreut sind, zu einer modellübergreifenden Theorie der künstlichen neuronalen Netze zusammengefügt. Mit ständigem Blick auf die Biologie wird - ausgehend von einfachsten Netzen - gezeigt, wie sich die Eigenschaften der Modelle verändern, wenn allgemeinere Berechnungselemente und Netztopologien eingeführt werden. Jedes Kapitel enthält Beispiele und ist ausführlich illustriert und durch bibliographische Anmerkungen abgerundet. Das Buch richtet sich an Leser, die sich einen Überblick verschaffen oder vorhandene Kenntnisse vertiefen wollen. Es ist als Grundlage für Neuroinformatikvorlesungen an deutschsprachigen Universitäten geeignet.

An Introduction To Genetic Algorithms

Author : Melanie Mitchell
ISBN : 0262631857
Genre : Computers
File Size : 82. 42 MB
Format : PDF, Mobi
Download : 757
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Genetic algorithms are used in science and engineering for problem solving and as computational models. This brief introduction enables readers to implement and experiment with genetic algorithms on their own. The descriptions of applications and modeling projects stretch beyond the boundaries of computer science to include systems theory, game theory, biology, ecology, and population genetics. 20 illustrations.

Optimization In Practice With Matlab

Author : Achille Messac
ISBN : 9781107109186
Genre : Mathematics
File Size : 32. 91 MB
Format : PDF
Download : 451
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This textbook is designed for students and industry practitioners for a first course in optimization integrating MATLAB® software.

Vertragsdesign In Hierarchischen Projektbeziehungen

Author : Thomas Wülfing
ISBN : 9783832524098
Genre :
File Size : 70. 59 MB
Format : PDF, Docs
Download : 563
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Das Scheitern von Projekten lasst sich regelmassig auf mangelnde Klarheit uber die Projektziele, asymmetrische Informationsverteilung zwischen den Projektparteien und nicht oder nur unzureichend berucksichtigte Risiken der Projektdurchfuhrung zuruckfuhren. In dieser Arbeit werden daher die Entscheidungen von Auftraggeber und Auftragnehmer als Partner einer hierarchischen Kooperationsbeziehung im Rahmen eines umfassenden Vertragsmanagements untersucht. Durch die geeignete Abbildung von Unsicherheit und Unscharfe im mathematischen Optimierungsmodell des Auftragnehmers werden bereits wahrend des Vertragsdesigns die Weichen fur eine erfolgreiche Projektdurchfuhrung gestellt. Zusatzlich wird ein diskret lineares Bilevel-Modell entwickelt und durch einen hybriden genetischen Algorithmus gelost. Hierdurch ist es dem Auftraggeber moglich, die jeweils optimale Reaktion des Auftragnehmers auf unterschiedliche Vertragsparameter zu antizipieren und so effiziente Anreizstrukturen festzulegen. Die Notwendigkeit der Unterstutzung des Vertragsmanagements, sowohl des Vertragsdesigns als auch der Vertragsdurchfuhrung, durch quantitative Methoden wird anhand eines praxisnahen Beispielprojekts verdeutlicht. Thomas Wulfing, geboren 1981 in Schwelm, studierte Wirtschaftswissenschaft an der RuhrUniversitat Bochum. Nach seinem Abschluss als Diplom-Okonom arbeitete er ab 2006 als Projektreferent in der Unternehmensentwicklung der ThyssenKrupp Materials International GmbH. Seit 2009 ist er als kaufmannischer Projektleiter fur die BHR HochdruckRohrleitungsbau GmbH, einem Tochterunternehmen der Bilfinger Berger AG tatig. Die Promotion erfolgte 2010 am Lehrstuhl fur Betriebswirtschaftslehre, insbesondere Unternehmensforschung und Rechnungswesen, an der Ruhr-Universitat Bochum.

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