Ваш любимый книжный интернет-магазин
Перейти на
GlavKniga.SU
Ваш город: Алматы
Ваше местоположение – Алматы
 Да 
От вашего выбора зависит время и стоимость доставки
Корзина: пуста
Авторизация 
  Логин
  
  Пароль
  
Регистрация  Забыли пароль?

Поиск по каталогу 
(строгое соответствие)
ISBN
Фраза в названии или аннотации
Автор
Язык книги
Год издания
с по
Электронный носитель
Тип издания
Вид издания
Отрасли экономики
Отрасли знаний
Сферы деятельности
Надотраслевые технологии
Разделы каталога
худ. литературы

Constraint Handling Using Gradient Repair Differential Evolution.

В наличии
Местонахождение: АлматыСостояние экземпляра: новый
Бумажная
версия
Автор: Sudipta Ghosh and Soumen Sardar
ISBN: 9783659962837
Год издания: 2016
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 128
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 30464 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Отрасли знаний:
Код товара: 166060
Способы доставки в город Алматы *
комплектация (срок до отгрузки) не более 2 рабочих дней
Самовывоз из города Алматы (пункты самовывоза партнёра CDEK)
Курьерская доставка CDEK из города Москва
Доставка Почтой России из города Москва
      Аннотация: The Differential Evolution (DE) algorithm emerged as a very competitive form of evolutionary computing more than a decade ago. The first article on DE published as a technical report by Rainer Storn and Kenneth V. Price in 1995. DE operates through the same computational steps as employed by a standard EA. However, unlike traditional EAs, DE employs difference of the parameter vectors to explore the objective function landscape. The Gradient Repair method is suitable used as a infeasible solution repairing technique along with Differential Evolution (DE) algorithm results in development of Gradient Repair Differential Evolution algorithm for constrained optimization. While handling real-world problems we not only have to find the optimal solutions but also have to satisfy one or more certain specified functional criterion and other requirements known as constraints to generate an acceptable solution. Thus the proposed GRDE algorithm efficiently handles the constrained real world problems.
Ключевые слова: Evolutionary Algorithm (EA), constrained handling, Gradient Repair Differential Evolution