برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید

09117307688
09117179751

در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید

دسترسی نامحدود

برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند

ضمانت بازگشت وجه

درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب

پشتیبانی

از ساعت 7 صبح تا 10 شب

دانلود کتاب The design of innovation: lessons from and for competent genetic algorithms

دانلود کتاب طراحی نوآوری: درسها و الگوریتمهای ژنتیک صحیح

مشخصات کتاب

The design of innovation: lessons from and for competent genetic algorithms

دسته بندی: الگوریتم ها و ساختارهای داده
ویرایش: 1 
نویسندگان: Tetsuya Higuchi. Xin Yao  
سری: Genetic Algorithms and Evolutionary Computation 
ISBN (شابک) : 0387243860, 9780387243863 
ناشر: Springer 
سال نشر: 2006 
تعداد صفحات: 227 
زبان: English 
فرمت فایل : DJVU (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) 
حجم فایل: 2 مگابایت

قیمت کتاب (تومان) : 45,000

میانگین امتیاز به این کتاب :
تعداد امتیاز دهندگان : 10

در صورت تبدیل فایل کتاب The design of innovation: lessons from and for competent genetic algorithms 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 طراحی نوآوری: درسها و الگوریتمهای ژنتیک صحیح 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.

توضیحاتی در مورد کتاب طراحی نوآوری: درسها و الگوریتمهای ژنتیک صحیح

طراحی نوآوری نشان می دهد که چگونه می توان الگوریتم های ژنتیک شایسته را طراحی و پیاده سازی کرد - الگوریتم های ژنتیکی که مسائل سخت را به سرعت، قابل اعتماد و دقیق حل می کند - و چگونه اختراع الگوریتم های ژنتیک شایسته به ایجاد یک نظریه محاسباتی موثر از نوآوری انسانی منجر می شود. برای متخصص الگوریتم‌های ژنتیک و محاسبات تکاملی، این کتاب بیش از دو دهه نتایج تحقیقاتی را که به سختی به دست آمده‌اند در یک جلد ترکیب می‌کند تا یک راهنمای گام به گام جامع برای طراحی الگوریتم‌های ژنتیک ارائه دهد که به خوبی با اندازه و دشواری مشکل مقیاس شوند. برای محقق نوآوری - چه از علوم اجتماعی و رفتاری، علوم طبیعی، علوم انسانی یا هنر - این کتاب منحصر به فرد یک دیدگاه ریاضی و محاسباتی منسجم و ارزشمند برای درک جنبه‌های خاصی از نوآوری انسانی ارائه می‌دهد. برای همه خوانندگان، «طراحی نوآوری» از طریق روش شناسی اختراع که از برادران رایت به عاریت گرفته شده است، ورود به دنیای الگوریتم های ژنتیک شایسته و نوآوری را فراهم می کند. با ترکیب تجزیه دقیق، مقرون‌به‌صرفه، مدل‌های تحلیلی کم و طراحی دقیق، راه رسیدن به شایستگی با مثال‌ها، شبیه‌سازی‌ها و نتایج به‌راحتی قابل درک از ادبیات هموار می‌شود.

توضیحاتی درمورد کتاب به خارجی

The Design of Innovation illustrates how to design and implement competent genetic algorithms-genetic algorithms that solve hard problems quickly, reliably, and accurately-and how the invention of competent genetic algorithms amounts to the creation of an effective computational theory of human innovation. For the specialist in genetic algorithms and evolutionary computation, this book combines over two decades of hard-won research results in a single volume to provide a comprehensive step-by-step guide to designing genetic algorithms that scale well with problem size and difficulty. For the innovation researcher - whether from the social and behavioral sciences, the natural sciences, the humanities, or the arts - this unique book gives a consistent and valuable mathematical and computational viewpoint for understanding certain aspects of human innovation. For all readers, The Design of Innovation provides an entrée into the world of competent genetic algorithms and innovation through a methodology of invention borrowed from the Wright brothers. Combining careful decomposition, cost-effective, little analytical models, and careful design, the road to competence is paved with easily understood examples, simulations, and results from the literature.

فهرست مطالب

Front Matter....Pages 1-14
Genetic Programming: Theory and Practice....Pages 1-18
APopulationBased Study ofEvolutionaryDynamics inGeneticProgramming....Pages 1-10
An Application of Information Theoretic Selection to Evolution of Models with Continuous-valued Inputs....Pages 1-14
Pareto Cooperative-Competitive Genetic Programming: A Classification Benchmarking Study....Pages 1-18
Genetic Programming with Historically Assessed Hardness....Pages 1-14
Crossover and Sampling Biases on Nearly Uniform Landscapes....Pages 1-15
Analysis of theEffects ofElitismonBloat inLinear and Tree-basedGenetic Programming....Pages 1-20
Automated Extraction of Expert Domain Knowledge from Genetic Programming Synthesis Results....Pages 1-14
Does Complexity Matter? Artificial Evolution, Computational Evolution and the Genetic Analysis of Epistasis in Common Human Diseases.....Pages 1-19
Exploiting Trustable Models via Pareto GP for Targeted Data Collection....Pages 1-18
Evolving Effective Incremental Solvers for SAT with a Hyper-Heuristic Framework Based on Genetic Programming....Pages 1-16
ConstrainedGenetic Programming toMinimizeOverfitting in StockSelection....Pages 1-16
Co-Evolving Trading Strategies toAnalyzeBoundedRationality inDouble Auction Markets.....Pages 1-19
Profiling Symbolic Regression-Classification....Pages 1-14
Accelerating Genetic Programming through Graphics Processing Units.....Pages 1-19
Genetic Programming for Incentive-Based Design within a Cultural Algorithms Framework.....Pages 1-19
Back Matter....Pages 1-3