Advertisement

Evolutionary Algorithms in Multi-Objective Problem Solving (Second Edition)...

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
《进化算法在多目标问题求解中的应用（第二版）》一书深入探讨了如何利用进化计算技术解决复杂多目标优化问题，提供了最新的理论进展和实际案例分析。 2007年出版的一本关于进化多目标优化研究领域的最新专著。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Evolutionary Algorithms in Multi-Objective Problem Solving (Second Edition)...
    优质
    《进化算法在多目标问题求解中的应用（第二版）》一书深入探讨了如何利用进化计算技术解决复杂多目标优化问题，提供了最新的理论进展和实际案例分析。 2007年出版的一本关于进化多目标优化研究领域的最新专著。
     
  • Evolutionary Approaches to Multi-Objective Problem Solving
    优质
    《Evolutionary Approaches to Multi-Objective Problem Solving》一书探讨了利用进化算法解决复杂多目标问题的方法和策略，涵盖了理论研究与实际应用。 Evolutionary Algorithms for Solving Multi-Objective Problems (Genetic and Evolutionary Computation)是一本关于使用遗传算法和其他进化计算方法解决多目标优化问题的书籍或论文。这类研究通常探讨如何通过模拟自然选择和基因重组等生物进化过程来寻找复杂问题的最佳解决方案，尤其是在需要平衡多个冲突目标的情况下。
     
  • NSGANetV2: Evolutionary Multi-Objective Surrogate-Based Assistance
    优质
    NSGANetV2是一种基于进化多目标代理协助的方法，通过改进的遗传算法优化复杂问题的多个目标，在效率与准确性之间实现良好平衡。 《NSGANetV2：进化多目标代理辅助神经架构搜索》 在深度学习领域，神经架构搜索（NAS）是一种重要的技术手段，旨在自动寻找最优的计算机视觉模型结构。然而，传统的基于进化计算（EC）的方法由于其高昂的计算成本而受到限制，并且大多数的研究集中在如ImageNet、CIFAR-10和CIFAR-100这样的标准数据集上，这些研究在实际应用中的推广效果有限。 针对上述问题，NSGANetV2提出了一种创新性的解决方案。该方法的核心在于构建了两个代理模型来提高搜索效率并降低计算负担。第一个代理模型位于架构层面（即上层目标函数），其主要目的是优化采样效率；通过高效地评估架构减少了底层的优化次数。第二个代理模型则在权重层面（即下层目标函数）运作，利用超网中的权重共享机制加速了梯度下降训练过程。 NSGANetV2的设计涵盖了卷积神经网络（CNN）的四个关键维度：深度、宽度、内核大小和输入分辨率。每个基本块至少包含两层，并且特征图的输入尺寸被控制在192到256之间，以确保不同架构具有固定长度表示。此外，整个CNN结构由五个连续连接的基本块组成，在每一模块中搜索层数并应用倒置瓶颈结构以及可调膨胀率和卷积核大小来适应不同的任务需求。 上层代理模型的建立旨在解决高层优化过程中的计算成本问题；通过使用如多层感知器、分类回归树及径向基函数等预测架构准确性的方法，然后利用自适应切换机制在迭代中选择最佳预测模型，从而减少了对真实评估数据的需求。下层代理模型则借助权重共享的超网进行训练，为搜索过程提供初始化权重以加快其进程。 实验结果表明，在六个不同的非标准数据集上NSGANetV2展示了强大的泛化能力和有效性，证明了该方法具有普遍适用性。这说明结合多目标优化和高效代理模型的方法能够使NAS在各种实际应用场景中得到更广泛的应用和发展。
     
  • Evolutionary Optimization Algorithms (English Original Edition).pdf
    优质
    《Evolutionary Optimization Algorithms》是一本英文原版书籍，全面介绍了进化算法理论及其在优化问题中的应用。适合研究与实践者阅读。 Evolutionary Optimization Algorithms are a class of algorithms inspired by the process of natural selection and evolution. These methods mimic biological evolution to solve optimization problems, using mechanisms such as mutation, crossover, and selection to iteratively improve solutions over successive generations. They are widely used in various fields including engineering design, economics, and machine learning due to their ability to handle complex search spaces efficiently.
     
  • Unity in Action, Second Edition -- 2018
    优质
    《Unity in Action, Second Edition》是一本深入介绍Unity引擎实用技术与最佳实践的指南书籍，帮助开发者高效创建精彩的游戏和应用。 Manning的畅销书《Unity in Action》已经全面修订！第二版详细介绍了如何使用Unity游戏开发平台编写和部署游戏。这本书将从基础开始教你掌握Unity工具集，并帮助你具备从应用程序开发者转型为游戏开发者的技能。
     
  • Spatial Uncertainty Modeling in Geostatistics: Second Edition
    优质
    《空间不确定性建模在地质统计学中的应用（第二版）》深入探讨了如何利用先进的统计技术处理地理数据中的不确定性和变异性问题。书中涵盖了最新的理论进展和实际案例研究，为读者提供了理解和解决复杂空间数据分析挑战所需的工具和技术。 地质统计学当前最新的介绍书籍之一是2012年出版的第二版。
     
  • Algorithms and Techniques in Computer Animation: Third Edition
    优质
    本书为第三版《计算机动画中的算法与技术》，全面介绍了计算机动画领域的核心概念、算法和最新进展。 《Computer Animation Algorithms and Techniques》第三版的PDF清晰版本于2012年出版，我好不容易才找到这个资源。这绝对是高质量的PDF清晰版。
     
  • Algorithms in VLSI Physical Design Automation (3rd Edition)
    优质
    《Algorithms in VLSI Physical Design Automation》(第3版)全面介绍了超大规模集成电路物理设计自动化中的核心算法，为读者提供了深入理解和应用这些技术的知识。 Sherwani撰写的关于实体设计自动化的书籍内容丰富，并包含多种算法，可供大家参考。
     
  • second-edition-of-multiple-view-geometry-in-computer-vision.pdf
    优质
    《Multiple View Geometry in Computer Vision》第二版是一本全面介绍计算机视觉中多视图几何理论与应用的经典著作。 多视觉几何是牛津大学Andrew教授的经典著作，第二版值得学习。
     
  • Data Structures and Algorithm Analysis in C (2nd Edition) Problem Solution...
    优质
    本书提供了《数据结构与算法分析:C语言描述(第2版)》一书中的习题解答和详细解释，帮助读者深入理解数据结构及算法分析。 Data Structures and Algorithm Analysis in C 习题答案