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Verkauf durch Sack Fachmedien

Mukhopadhyay / Sarkar / Deb

Contemporary Advancement in Evolutionary Multi-objective Optimization

Medium: Buch
ISBN: 978-981-957907-5
Verlag: Springer Verlag, Singapore
Erscheinungstermin: 05.07.2026
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This endeavour presents a rich collection of contemporary advances in evolutionary multi-objective optimisation algorithms, blending foundational concepts with state-of-the-art research and real-world applications. Featuring contributions from leading experts, it offers clear insights into modern EMO methodologies, emerging AI-EC integrations, and diverse problem-solving domains. An essential reference for researchers, practitioners, and students exploring intelligent optimisation Algorithms. 

Produkteigenschaften

  • Artikelnummer: 9789819579075
  • Medium: Buch
  • ISBN: 978-981-957907-5
  • Verlag: Springer Verlag, Singapore
  • Erscheinungstermin: 05.07.2026
  • Sprache(n): Englisch
  • Auflage: Erscheinungsjahr 2026
  • Serie: Genetic and Evolutionary Computation
  • Produktform: Gebunden
  • Seiten: 234
  • Format (B x H): 155 x 235 mm
  • Ausgabetyp: Kein, Unbekannt

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Autoren/Hrsg.

Herausgeber

"Balancing exploration-exploitation using Switching Mechanism Integrated with Adaptive Heterogeneous Comprehensive Learning PSO and L-SHADEBalancing exploration-exploitation using Switching Mechanism Integrated with Adaptive Heterogeneous Comprehensive Learning PSO and L-SHADE".- "Evolutionary Multi- and Many-objective Optimization: Enhancements using Machine Learning".- "A Many-Objective Optimized Folded Cross Regression Model (FCRM) with Unspecified Targets: A Critical Analysis".- "Emerging Techniques for Evolutionary Single- and Multi-Objective Optimization with Application to Humanoid Robot Gait Generation".- "Optimization models in Nurse Scheduling – A Review of last five years".- "A Review of Bilevel Optimization Methods, Emerging Applications, and Recent Advancements".- "A Review of Advances in Multi-Objective Optimization for Facility Location Problems".- "A Survey on Recent Advances in Multiobjective Evolutionary Clustering".