Atnaujinkite slapukų nuostatas

El. knyga: Algorithm Portfolios: Advances, Applications, and Challenges

  • Formatas: EPUB+DRM
  • Serija: SpringerBriefs in Optimization
  • Išleidimo metai: 24-Mar-2021
  • Leidėjas: Springer Nature Switzerland AG
  • Kalba: eng
  • ISBN-13: 9783030685140
  • Formatas: EPUB+DRM
  • Serija: SpringerBriefs in Optimization
  • Išleidimo metai: 24-Mar-2021
  • Leidėjas: Springer Nature Switzerland AG
  • Kalba: eng
  • ISBN-13: 9783030685140

DRM apribojimai

  • Kopijuoti:

    neleidžiama

  • Spausdinti:

    neleidžiama

  • El. knygos naudojimas:

    Skaitmeninių teisių valdymas (DRM)
    Leidykla pateikė šią knygą šifruota forma, o tai reiškia, kad norint ją atrakinti ir perskaityti reikia įdiegti nemokamą programinę įrangą. Norint skaityti šią el. knygą, turite susikurti Adobe ID . Daugiau informacijos  čia. El. knygą galima atsisiųsti į 6 įrenginius (vienas vartotojas su tuo pačiu Adobe ID).

    Reikalinga programinė įranga
    Norint skaityti šią el. knygą mobiliajame įrenginyje (telefone ar planšetiniame kompiuteryje), turite įdiegti šią nemokamą programėlę: PocketBook Reader (iOS / Android)

    Norint skaityti šią el. knygą asmeniniame arba „Mac“ kompiuteryje, Jums reikalinga  Adobe Digital Editions “ (tai nemokama programa, specialiai sukurta el. knygoms. Tai nėra tas pats, kas „Adobe Reader“, kurią tikriausiai jau turite savo kompiuteryje.)

    Negalite skaityti šios el. knygos naudodami „Amazon Kindle“.

This book covers algorithm portfolios, multi-method schemes that harness optimization algorithms into a joint framework to solve optimization problems. It is expected to be a primary reference point for researchers and doctoral students in relevant domains that seek a quick exposure to the field. The presentation focuses primarily on the applicability of the methods and the non-expert reader will find this book useful for starting designing and implementing algorithm portfolios. The book familiarizes the reader with algorithm portfolios through current advances, applications, and open problems. Fundamental issues in building effective and efficient algorithm portfolios such as selection of constituent algorithms, allocation of computational resources, interaction between algorithms and parallelism vs. sequential implementations are discussed. Several new applications are analyzed and insights on the underlying algorithmic designs are provided. Future directions, new challenges, and open problems in the design of algorithm portfolios and applications are explored to further motivate research in this field.

1. Metaheuristic optimization algorithms.-
2. Algorithm portfolios.-
3. Selection of constituent algorithms.-
4. Allocation of computation resources.-
5. Sequential and parallel models.-
6. Recent applications.-
7. Epilogue.- References.