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数据驱动的进化优化: 进化计算、机器学习和数据科学的集成

作者： [德]金耀初（Yaochu Jin），[中]王晗丁（Handing Wang），[中]孙超利（Chaoli Sun） 著 王晗丁，孙超利，[德]金耀初 译

出版社： 清华大学出版社

出版日期： 2024-06-01

电子书 ： 暂不销售 （ 定价：129.0 ）

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简介

本书旨在为包括研究生和工业从业者在内的研究人员提供有关为数据驱动的进化优化而开发的最新方法的全面描述。本书首先简要但系统介绍优化问题重要概念、基于梯度法及模型的传统优化算法以及具有代表性的演化算法与群智能优化算法。在此基础上，引入包括信赖域算法及贝叶斯优化在内的代理模型辅助的演化优化的基本方法和框架，并重点介绍基于多代理模型辅助的单目标优化。此后，给出了代理模型辅助的多目标、超多目标及高维问题演化优化算法。

更多出版物信息
  • 版权： 清华大学出版社
  • 出版： 2024-06-01
  • 作者：[德]金耀初（Yaochu Jin），[中]王晗丁（Handing Wang），[中]孙超利（Chaoli Sun） 著 王晗丁，孙超利，[德]金耀初 译
  • 更新： 2024-11-18
  • 书号：9787302663669
  • 中图：TP274
  • 学科：
    工学
    控制科学与工程
    工学
    计算机科学与技术

作者信息

[德]金耀初（Yaochu Jin），[中]王晗丁（Handing Wang），[中]孙超利（Chaoli Sun） 著 王晗丁，孙超利，[德]金耀初 译

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