• Fri frakt över 249 kr
  • •
  • Snabba leveranser
  • •
  • Billiga böcker
Kundservice

Du är på sajten för privatpersoner.

Företag, bibliotek eller offentlig verksamhet?

Du handlar på classic.bokus.com, där alla dina funktioner finns intakta.
Till classic.bokus.com
Bokus logotyp. Gå till startsidan.
  • Erbjudanden
  • Student
  • Topplistor
  • Barn & ungdom
  • Bokus Play
  • E-böcker
  • Ljudböcker
  • Pocketböcker
  • Spel & pussel

10% rabatt på allt med kod NYSTART10 →

Sidfot

Mina sidor

    Hjälp

    • Kundservice
    • Vanliga frågor och svar
    • Frakt och leverans
    • Retur vid ångerrätt
    • Reklamera vara
    • Betalning
    • Köpvillkor
    • Allmänna villkor
    • Information om webbplatsens tillgänglighet

    Om Bokus

    • Om oss
    • Pressrum
    • För studenter
    • För företag
    • För bibliotek och offentlig verksamhet
    • För leverantörer
    • Hållbarhet

    Populärt

    • Aktuella erbjudanden
    • Presentkort
    • Studentlitteratur
    • Nya böcker
    • Topplistor
    • Signerade böcker
    • Engelska böcker

    Inspiration

    • Boktips
    • BookTok
    • Populära bokserier
    • Barnbokskaraktärer
    • Populära författare
    Logotyp för Bokus
    Följ oss på Facebook (extern länk)Följ oss på Instagram (extern länk)Följ oss på YouTube (extern länk)Följ oss på TikTok (extern länk)
    bokus @ CookiesAnpassa cookiesIntegritetspolicyKöpvillkor
    Till Citymail hemsida (extern länk)Till Budbee hemsida (extern länk)Till Postnord hemsida (extern länk)Till Schenker hemsida (extern länk)Till Early Bird hemsida (extern länk)Till Walleys hemsida (extern länk)
    1. Data och IT
    2. Systemvetenskap och AI
    3. Artificiell intelligens

    Evolutionary Optimization: the µGP toolkit

    AvErnesto Sanchez,Massimiliano Schillaci

    Inbunden, Engelska, 2011

    1 116 kr

    Beställningsvara. Skickas inom 10-15 vardagar. Fri frakt över 249 kr.

    Fler format och utgåvor

    Häftad

    1 172 kr

    Beskrivning

    This book describes an award-winning evolutionary algorithm that outperformed experts and conventional heuristics in solving several industrial problems. It presents a discussion of the theoretical and practical aspects that enabled μGP (MicroGP) to autonomously find the optimal solution of hard problems, handling highly structured data, such as full-fledged assembly programs, with functions and interrupt handlers.For a practitioner, μGP is simply a versatile optimizer to tackle most problems with limited setup effort. The book is valuable for all who require heuristic problem-solving methodologies, such as engineers dealing with verification and test of electronic circuits; or researchers working in robotics and mobile communication. Examples are provided to guide the reader through the process, from problem definition to gathering results.For an evolutionary computation researcher, μGP may be regarded as a platform where new operators and strategies can be easily tested.MicroGP (the toolkit) is an active project hosted by Sourceforge: http://ugp3.sourceforge.net/

    Produktinformation

    • Utgivningsdatum:2011-04-07
    • Mått:155 x 235 x 16 mm
    • Vikt:459 g
    • Format:Inbunden
    • Språk:Engelska
    • Antal sidor:178
    • Förlag:Springer-Verlag New York Inc.
    • ISBN:9780387094250

    Utforska kategorier

    • Artificiell intelligens inom Data och IT
    • Företagsekonomi inom Ekonomi och Ledarskap

    Recensioner i media

    From the reviews: "The text is a handbook for GP. It is aimed at providing the reader with all of the information required for proficient use of the tool. ... At the end of the book, a chapter presents a number of examples and applications. ... the book meets its main objective of being a reference for the GP tool ... . It is effective as a starting guide for using the tool, and is also useful for discovering advanced features and exploiting the flexibility of individual representation." (Corrado Mencar, ACM Computing Reviews, March, 2012)

    Innehållsförteckning

    • Evolutionary computation.- Why yet another one evolutionary optimizer?.- The μGP architecture.- Advanced features.- Performing an evolutionary run.- Command line syntax.- Syntax of the settings file.- Syntax of the population parameters file.- Syntax of the external constraints file.- Writing a compliant evaluator.- Implementation details.- Examples and applications.- Argument and option synopsis.- External constraints synopsis.- Index.- References