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Evolutionary computation in stochastic environments

Schmidt, Christian

Abstract:

This book develops efficient methods for the application of Evolutionary Algorithms on stochastic problems. To achieve this, procedures for statistical selection are systematically analyzed with respect to different measures and significantly improved. It is shown how to adapt one of the best procedures for the needs of Evolutionary Algorithms and Evolutionary operators for efficient implementation in stochastic environments are identified.


Volltext §
DOI: 10.5445/KSP/1000006634
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Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Angewandte Informatik und Formale Beschreibungsverfahren (AIFB)
Publikationstyp Hochschulschrift
Publikationsjahr 2007
Sprache Englisch
Identifikator ISBN: 978-3-86644-128-6
urn:nbn:de:0072-66341
KITopen-ID: 1000006634
Verlag Universitätsverlag Karlsruhe
Umfang VII, 128 S.
Art der Arbeit Dissertation
Fakultät Fakultät für Wirtschaftswissenschaften (WIWI)
Institut Institut für Angewandte Informatik und Formale Beschreibungsverfahren (AIFB)
Prüfungsdaten 28.02.2006
Schlagwörter Evolutionary Algorithm, Genetic Algorithms , Uncertainty , Simulation based optimization , Ranking & Selection , Bayes
Referent/Betreuer Schmeck, H.
KIT – Die Forschungsuniversität in der Helmholtz-Gemeinschaft
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