High-Performance Simulation-Based Optimization

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ISBN/EAN: 9783030187637

This book presents the state of the art in designing high-performance algorithms that combine simulation and optimization in order to solve complex optimization problems in science and industry, problems that involve time-consuming simulations and expensive multi-objective function evaluations. As traditional optimization approaches are not applicable per se, combinations of computational intelligence, machine learning, and high-performance computing methods are popular solutions. But finding a suitable method is a challenging task, because numerous approaches have been proposed in this highly dynamic field of research. That¿s where this book comes in: It covers both theory and practice, drawing on the real-world insights gained by the contributing authors, all of whom are leading researchers. Given its scope, if offers a comprehensive reference guide for researchers, practitioners, and advanced-level students interested in using computational intelligence and machine learning to solve expensive optimization problems.

EAN:	9783030187637
Auflage:	001
Sprache:	Englisch
Seitenzahl:	308
Produktart:	Gebunden
Herausgeber:	Bartz-Beielstein, Thomas Filipi¿, Bogdan Koro¿ec, Peter Talbi, El-Ghazali
Veröffentlichungsdatum:	14.06.2019
Schlagworte:	ComputationalIntelligence; Many-ObjectiveOptimization; Surrogate-basedoptimization; ParallelOptimization; High-performanceAlgorithms; machinelearning KÃ¼nstliche Intelligenz

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