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Calcul mémétique : le ressort principal du transfert de connaissances dans un optimisme axé sur les données

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Caractéristiques de l'objet

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ISBN-13: 9783030027285

Book Title: Memetic Computation

ISBN: 9783030027285

Subject Area: Computers, Technology & Engineering, Mathematics

Publication Name: Memetic Computation : the Mainspring of Knowledge Transfer in the Data-Driven Optimization Era

Publisher: Springer International Publishing A&G

Item Length: 9.3 in

Subject: Engineering (General), Neural Networks, Intelligence (Ai) & Semantics, Optimization

Publication Year: 2019

Series: Adaptation, Learning, and Optimization Ser.

Type: Textbook

Format: Hardcover

Language: English

Author: Yew-Soon Ong, Abhishek Gupta

Item Weight: 16 Oz

Item Width: 6.1 in

Number of Pages: Xi, 104 Pages

À propos de ce produit

Product Information

This book bridges the widening gap between two crucial constituents of computational intelligence: the rapidly advancing technologies of machine learning in the digital information age, and the relatively slow-moving field of general-purpose search and optimization algorithms. With this in mind, the book serves to offer a data-driven view of optimization, through the framework of memetic computation (MC). The authors provide a summary of the complete timeline of research activities in MC - beginning with the initiation of memes as local search heuristics hybridized with evolutionary algorithms, to their modern interpretation as computationally encoded building blocks of problem-solving knowledge that can be learned from one task and adaptively transmitted to another. In the light of recent research advances, the authors emphasize the further development of MC as a simultaneous problem learning and optimization paradigm with the potential to showcase human-like problem-solvingprowess; that is, by equipping optimization engines to acquire increasing levels of intelligence over time through embedded memes learned independently or via interactions. In other words, the adaptive utilization of available knowledge memes makes it possible for optimization engines to tailor custom search behaviors on the fly - thereby paving the way to general-purpose problem-solving ability (or artificial general intelligence). In this regard, the book explores some of the latest concepts from the optimization literature, including, the sequential transfer of knowledge across problems, multitasking, and large-scale (high dimensional) search, systematically discussing associated algorithmic developments that align with the general theme of memetics. The presented ideas are intended to be accessible to a wide audience of scientific researchers, engineers, students, and optimization practitioners who are familiar with the commonly used terminologies of evolutionary computation. A full appreciation of the mathematical formalizations and algorithmic contributions requires an elementary background in probability, statistics, and the concepts of machine learning. A prior knowledge of surrogate-assisted/Bayesian optimization techniques is useful, but not essential.

Product Identifiers

Publisher

Springer International Publishing A&G

ISBN-10

3030027287

ISBN-13

9783030027285

eBay Product ID (ePID)

5038786457

Product Key Features

Number of Pages

Xi, 104 Pages

Language

English

Publication Name

Memetic Computation : the Mainspring of Knowledge Transfer in the Data-Driven Optimization Era

Publication Year

2019

Subject

Engineering (General), Neural Networks, Intelligence (Ai) & Semantics, Optimization

Type

Textbook

Subject Area

Computers, Technology & Engineering, Mathematics

Author

Yew-Soon Ong, Abhishek Gupta

Series

Adaptation, Learning, and Optimization Ser.

Format

Hardcover

Dimensions

Item Weight

16 Oz

Item Length

9.3 in

Item Width

6.1 in

Additional Product Features

Series Volume Number

Number of Volumes

1 Vol.

Illustrated

Yes

Lc Classification Number

Q342

Table of Content

Introduction: Rise of Memetics in Computing.- Canonical Memetic Algorithms.- Data-Driven Adaptation in Memetic Algorithms.- The Memetic Automaton.- Sequential Knowledge Transfer across Problems.- Multitask Knowledge Transfer across Problems.- Future Direction: Meme Space Evolutions.

2019

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