دسترسی نامحدود
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید
در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب
از ساعت 7 صبح تا 10 شب
ویرایش: 1 نویسندگان: Mike Preuss, Michael G. Epitropakis, Xiaodong Li, Jonathan E. Fieldsend سری: Natural Computing Series ISBN (شابک) : 3030795527, 9783030795528 ناشر: Springer سال نشر: 2021 تعداد صفحات: 322 زبان: English فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) حجم فایل: 16 مگابایت
در صورت تبدیل فایل کتاب Metaheuristics for Finding Multiple Solutions به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.
توجه داشته باشید کتاب فراابتکاری برای یافتن راه حل های متعدد نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.
این کتاب آخرین روندها و پیشرفتها در بهینهسازی چندوجهی و تکنیکهای naching را ارائه میکند. اکثر روش های بهینه سازی موجود برای مکان یابی یک راه حل کلی طراحی شده اند. با این حال، در محیطهای دنیای واقعی، بسیاری از مشکلات طبیعتاً «چند وجهی» هستند، یعنی راهحلهای رضایتبخش متعددی وجود دارد. ممکن است قبل از تصمیم گیری در مورد استفاده از این راه حل ها، مکان یابی چندین راه حل مناسب باشد. بهینهسازی چندوجهی موضوع مطالعات شدید در زمینه الگوریتمهای فراابتکاری مبتنی بر جمعیت، به عنوان مثال، الگوریتمهای تکاملی (EAs)، در چند دهه گذشته بوده است. این تکنیکهای بهینهسازی چندوجهی معمولاً به عنوان روشهای "naching" نامیده میشوند، زیرا به دلیل اثر "naching" الهامگرفته از طبیعت که به جامعه راهحلی که در بهینههای چندگانه هدف قرار میگیرد، القا میشود. بسیاری از روش های naching در جامعه EA توسعه یافته اند. برخی از نمونههای کلاسیک عبارتند از ازدحام، اشتراکگذاری تناسب اندام، پاکسازی، درجه بندی، انتخاب محدود مسابقات، گونهسازی، و غیره. روشهای naching در مواجهه با این چالشها، این کتاب ویرایش شده آخرین پیشرفتها در روشهای niching را برجسته میکند. فصلهای شامل پیشرفتها و پیشرفتهای الگوریتمی، مسائل مربوط به بازنمایی و تجسم، و همچنین جهتهای تحقیقاتی جدید، مانند ترکیب اولویتها در تصمیمگیری و حوزههای کاربردی جدید را مورد بررسی قرار میدهند. این کتاب ویرایش شده اولین کتابی از این نوع است که به طور خاص در موضوع تکنیک های naching می باشد.
این کتاب به عنوان یک کتاب مرجع ارزشمند هم برای محققان و هم برای پزشکان عمل خواهد کرد. اگرچه فصلها به روشی مستقل از طرفین نوشته شدهاند، فصل 1 به خوانندگان تازه کار کمک میکند تا یک دید کلی از این رشته داشته باشند. توسعه این رشته و وضعیت فعلی آن را توصیف میکند و تجزیه و تحلیل مقایسهای از رقابتهای IEEE CEC و ACM GECCO در سالهای اخیر ارائه میکند، و به دنبال آن مجموعهای از سؤالات تحقیقاتی باز و جهتگیریهای احتمالی تحقیقاتی که ممکن است در آینده به آن پرداخته شود، ارائه میکند. /p>
This book presents the latest trends and developments in multimodal optimization and niching techniques. Most existing optimization methods are designed for locating a single global solution. However, in real-world settings, many problems are “multimodal” by nature, i.e., multiple satisfactory solutions exist. It may be desirable to locate several such solutions before deciding which one to use. Multimodal optimization has been the subject of intense study in the field of population-based meta-heuristic algorithms, e.g., evolutionary algorithms (EAs), for the past few decades. These multimodal optimization techniques are commonly referred to as “niching” methods, because of the nature-inspired “niching” effect that is induced to the solution population targeting at multiple optima. Many niching methods have been developed in the EA community. Some classic examples include crowding, fitness sharing, clearing, derating, restricted tournament selection, speciation, etc. Nevertheless, applying these niching methods to real-world multimodal problems often encounters significant challenges.
To facilitate the advance of niching methods in facing these challenges, this edited book highlights the latest developments in niching methods. The included chapters touch on algorithmic improvements and developments, representation, and visualization issues, as well as new research directions, such as preference incorporation in decision making and new application areas. This edited book is a first of this kind specifically on the topic of niching techniques.
This book will serve as a valuable reference book both for researchers and practitioners. Although chapters are written in a mutually independent way, Chapter 1 will help novice readers get an overview of the field. It describes the development of the field and its current state and provides a comparative analysis of the IEEE CEC and ACM GECCO niching competitions of recent years, followed by a collection of open research questions and possible research directions that may be tackled in the future.
Foreword Preface Contents Multimodal Optimization: Formulation, Heuristics, and a Decade of Advances 1 Introduction 2 Definitions 2.1 The General Optimisation Problem 2.2 The Multimodal Optimization Problem 3 Performance Measures 4 Benchmark Suites and Problem Generators 5 Popular Algorithmic Approaches and History of the Field 6 Niching Competition Result Analysis 7 Conclusion References Representation, Resolution, and Visualization in Multimodal Optimization 1 Multimodal Optimization: The What and the Why 1.1 What Is a Mode? 1.2 Why Optimize Multiple Modes? 2 Representation, Resolution, and Basic Visualizations Plots 3 Visualizing the Multimodal Landscape: Local Optima Networks 4 Conclusion References Finding Representative Solutions in Multimodal Optimization for Enhanced Decision-Making 1 Introduction 2 Related Work 2.1 Classic Niching Methods 2.2 Recent Development 2.3 Differential Evolution 2.4 Hopkins-Statistic 2.5 Adaptable Non-maximal Suppression 3 Suppression-Radius-Based Niching (SRN) 3.1 Phase I—Identifying Representative Areas 3.2 Phase II—Guided Search Toward Representative Areas 4 Experiments 4.1 Experimental Design 4.2 Incorporating a User Specified Number of Optima 4.3 Automatic Estimation of the Number of Optima 4.4 No Specification of Number of Representatives 5 Conclusions References Lifting the Multimodality-Fog in Continuous Multi-objective Optimization 1 Introduction 2 Related Work 3 Multimodality in MO Optimization 3.1 Theoretical Foundations 3.2 Visualizing Landscapes of Multi-objective Gradients 4 On the Properties of State-of-the-Art Benchmarks 4.1 A Visual Overview 4.2 Interpretation and Categorization 5 How Multi-objective Optimization Algorithms Can Capitalize from Basins of Attraction 6 Conclusion References Towards Basin Identification Methods with Robustness Against Outliers 1 Introduction 2 Nearest-Better Clustering 3 Related Research 4 Ideas for New Basin Identification Methods 5 Experiments 5.1 Determining Regression Models 5.2 Validation 6 Conclusions References Deflection and Stretching Techniques for Detection of Multiple Minimizers in Multimodal Optimization Problems 1 Introduction 2 Deflection Technique 2.1 Basic Scheme 2.2 Variants and Applications 3 Stretching Technique 3.1 Basic Scheme 3.2 Variants and Applications 4 Experimental Evaluation 5 Conclusions References Multimodal Optimization by Evolution Strategies with Repelling Subpopulations 1 Introduction 2 Niching with Repelling Subpopulations 2.1 Core Algorithm 2.2 Main Niching Ideas 2.3 Evolution of Subpopulations 2.4 Restart Strategy with Increasing Population 2.5 Adaptation of the Normalized Taboo Distance 2.6 Boosting Time Efficiency 2.7 Initialization of Subpopulations 2.8 Parameter Setting 3 Numerical Evaluation 4 Summary and Conclusions References Two-Phase Real-Valued Multimodal Optimization with the Hill-Valley Evolutionary Algorithm 1 Introduction 2 Framework for Two-Phase MMO EAs 2.1 Initial Population Sampling 3 Fitness-Informed Clustering 3.1 Nearest-Better Clustering 3.2 Hierarchical Gaussian Mixture Learning 3.3 Hill-Valley Clustering 4 Core Search Algorithms 4.1 Termination Criteria for Core Search Algorithms 5 Experiments 5.1 Experiment 1: Clustering Comparison 5.2 Experiment 2: Core Search Algorithms and Clustering Methods 5.3 Experiment 3: MMO EA Comparison 5.4 Experiment 4: Larger Budget 6 Conclusion References Probabilistic Multimodal Optimization 1 Introduction 2 Probability Distribution-Based Niching 2.1 Existing Niching Methods 2.2 Locality Sensitive Hashing (LSH) 2.3 Fast Niching 2.4 Extensive Experiments 3 Probability Distribution-Based Optimization 3.1 Estimation of Distribution Algorithms (EDAs) 3.2 Ant Colony Optimization (ACO) 3.3 Multimodal Estimation of Distribution Algorithms (MEDAs) 3.4 Adaptive Multimodal Ant Colony Optimization (AM-ACO) 3.5 Extensive Comparison 4 Applications 5 Discussion and Future Work 6 Conclusion References Reduced Models of Gene Regulatory Networks: Visualising Multi-modal Landscapes 1 Introduction 2 Data-Driven Application: Gene Regulatory Network Models 2.1 Introduction to Gene Regulatory Networks and Circadian Rhythms 2.2 Boolean Delay Equations 2.3 An Exemplar Computational Model of Circadian Rhythms Based on BDEs 2.4 Parameter Optimisation of the BDE Model 3 Landscape Analysis 4 Local Optima Networks 5 Discussion References Grammar-Based Multi-objective Genetic Programming with Token Competition and Its Applications in Financial Fraud Detection 1 Introduction 2 Background 2.1 Multi-objective Optimization Problems 2.2 Genetic Programming (GP) 2.3 Financial Fraud Detection 3 Approach 3.1 Grammar-Based Multi-objective Genetic Programming (GBMGP) with Token Competition 3.2 Statistical Selection Learning 4 Experiments and Results 4.1 Introduction to Experiment Preparation 4.2 Parameter Settings 4.3 Results and Analysis 5 Conclusion 5.1 Contributions 5.2 Directions for Future Research References Phenotypic Niching Using Quality Diversity Algorithms 1 Introduction 2 The Search for Diversity 2.1 Genetic Diversity 2.2 Phenotypic Diversity 3 Quality Diversity 3.1 First Algorithms 3.2 General Description 3.3 A Practical Example 3.4 Success Stories 4 Insights 4.1 Alignment of Quality and Diversity 4.2 Stepping Stones 4.3 Alignment of Genome and Phenotype 4.4 Exploitation and Exploration 5 Comparing Performance 5.1 Performance Metrics 5.2 Benchmarks 6 Conclusions and Open Challenges References