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Hierarchical Bayesian Optimization Algorithm: Toward a New Generation of Evolutionary Algorithms
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Kataloginformation
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Kataloginformation
Feldname
Details
Vorliegende Sprache
eng
Hinweise auf parallele Ausgaben
117572705 Buchausg. u.d.T.: ‡Pelikan, Martin: Hierarchical Bayesian optimization algorithm
ISBN
978-3-540-23774-7
Name
Pelikan, Martin
T I T E L
Hierarchical Bayesian Optimization Algorithm
Zusatz zum Titel
Toward a New Generation of Evolutionary Algorithms
Verlagsort
Berlin, Heidelberg
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Erscheinungsjahr
2005
2005
Umfang
Online-Ressource (XVIII, 166 p, digital)
Reihe
Studies in Fuzziness and Soft Computing ; 170
Titelhinweis
Buchausg. u.d.T.: ‡Pelikan, Martin: Hierarchical Bayesian optimization algorithm
ISBN
ISBN 978-3-540-32373-0
Klassifikation
TBJ
MAT003000
*68T05
68-02
68T20
90C59
90-02
UY
COM014000
519
006.31
004.0151
TA329-348
TA640-643
ST 134
SK 870
Kurzbeschreibung
From Genetic Variation to Probabilistic Modeling -- Probabilistic Model-Building Genetic Algorithms -- Bayesian Optimization Algorithm -- Scalability Analysis -- The Challenge of Hierarchical Difficulty -- Hierarchical Bayesian Optimization Algorithm -- Hierarchical BOA in the Real World.
2. Kurzbeschreibung
This book provides a framework for the design of competent optimization techniques by combining advanced evolutionary algorithms with state-of-the-art machine learning techniques. The book focuses on two algorithms that replace traditional variation operators of evolutionary algorithms by learning and sampling Bayesian networks: the Bayesian optimization algorithm (BOA) and the hierarchical BOA (hBOA). BOA and hBOA are theoretically and empirically shown to provide robust and scalable solution for broad classes of nearly decomposable and hierarchical problems. A theoretical model is developed that estimates the scalability and adequate parameter settings for BOA and hBOA. The performance of BOA and hBOA is analyzed on a number of artificial problems of bounded difficulty designed to test BOA and hBOA on the boundary of their design envelope. The algorithms are also extensively tested on two interesting classes of real-world problems: MAXSAT and Ising spin glasses with periodic boundary conditions in two and three dimensions. Experimental results validate the theoretical model and confirm that BOA and hBOA provide robust and scalable solution for nearly decomposable and hierarchical problems with only little problem-specific information.
1. Schlagwortkette
Hierarchische Optimierung
Evolutionärer Algorithmus
Bayes-Netz
1. Schlagwortkette ANZEIGE DER KETTE
Hierarchische Optimierung -- Evolutionärer Algorithmus -- Bayes-Netz
2. Schlagwortkette
Hierarchische Optimierung
Evolutionärer Algorithmus
Bayes-Netz
ANZEIGE DER KETTE
Hierarchische Optimierung -- Evolutionärer Algorithmus -- Bayes-Netz
SWB-Titel-Idn
276359488
Signatur
Springer E-Book
Bemerkungen
Elektronischer Volltext - Campuslizenz
Elektronische Adresse
$uhttp://dx.doi.org/10.1007/b10910
Internetseite / Link
Volltext
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