Name: Parallel Problem Solving from Nature - Ppsn XVI: 16th International Conference, Ppsn 2020, Leiden, the Netherlands, September 5-9, 2020, Proceedings, (en Inglés)
SKU: 57370230
Price: 289.72 PEN
Availability: InStock
Author: Bäck, Thomas ; Preuss, Mike ; Deutz, André
ISBN: 9783030581145

portada Parallel Problem Solving from Nature - Ppsn XVI: 16th International Conference, Ppsn 2020, Leiden, the Netherlands, September 5-9, 2020, Proceedings, (en Inglés)

Parallel Problem Solving from Nature - Ppsn XVI: 16th International Conference, Ppsn 2020, Leiden, the Netherlands, September 5-9, 2020, Proceedings, (en Inglés)

Formato

Libro Físico

Editorial

Springer

Autor

Bäck, Thomas ; Preuss, Mike ; Deutz, André

Idioma

Inglés

N° páginas

717

Encuadernación

Tapa Blanda

Dimensiones

23.4x15.6x3.8 cm

Peso

1.03 kg.

ISBN13

9783030581145

Categorías

Software de matemáticas y estadísticas
Inteligencia artificial

Parallel Problem Solving from Nature - Ppsn XVI: 16th International Conference, Ppsn 2020, Leiden, the Netherlands, September 5-9, 2020, Proceedings, (en Inglés)

Bäck, Thomas ; Preuss, Mike ; Deutz, André (Autor) · Springer · Tapa Blanda

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Reseña del libro "Parallel Problem Solving from Nature - Ppsn XVI: 16th International Conference, Ppsn 2020, Leiden, the Netherlands, September 5-9, 2020, Proceedings, (en Inglés)"

This two-volume set LNCS 12269 and LNCS 12270 constitutes the refereed proceedings of the 16th International Conference on Parallel Problem Solving from Nature, PPSN 2020, held in Leiden, The Netherlands, in September 2020. The 99 revised full papers were carefully reviewed and selected from 268 submissions. The topics cover classical subjects such as automated algorithm selection and configuration; Bayesian- and surrogate-assisted optimization; benchmarking and performance measures; combinatorial optimization; connection between nature-inspired optimization and artificial intelligence; genetic and evolutionary algorithms; genetic programming; landscape analysis; multiobjective optimization; real-world applications; reinforcement learning; and theoretical aspects of nature-inspired optimization.