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Multi-Objective Optimization Problems: Concepts and Self-Adaptive Parameters with Mathematical and Engineering Applications (SpringerBriefs in Mathematics) - Softcover

 
9783319585642: Multi-Objective Optimization Problems: Concepts and Self-Adaptive Parameters with Mathematical and Engineering Applications (SpringerBriefs in Mathematics)

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This book is aimed at undergraduate and graduate students in applied mathematics or computer science, as a tool for solving real-world design problems. The present work covers fundamentals in multi-objective optimization and applications in mathematical and engineering system design using a new optimization strategy, namely the Self-Adaptive Multi-objective Optimization Differential Evolution (SA-MODE) algorithm. This strategy is proposed in order to reduce the number of evaluations of the objective function through dynamic update of canonical Differential Evolution parameters (population size, crossover probability and perturbation rate). The methodology is applied to solve mathematical functions considering test cases from the literature and various engineering systems design, such as cantilevered beam design, biochemical reactor, crystallization process, machine tool spindle design, rotary dryer design, among others.

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  • VerlagSpringer
  • Erscheinungsdatum2017
  • ISBN 10 3319585649
  • ISBN 13 9783319585642
  • EinbandTapa blanda
  • SpracheEnglisch
  • Auflage1
  • Anzahl der Seiten180

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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book is aimed at undergraduate and graduate students inapplied mathematics or computer science, as a tool for solving real-world design problems. The present work covers fundamentals in multi-objective optimization and applications in mathematical and engineering system designusing a new optimization strategy, namely the Self-Adaptive Multi-objective Optimization Differential Evolution (SA-MODE) algorithm. This strategy is proposed in order to reduce the number of evaluations of the objective function through dynamic update of canonical Differential Evolution parameters (population size, crossover probability and perturbation rate). The methodology is applied to solve mathematical functions considering test cases from the literature and various engineering systems design, such as cantilevered beam design, biochemical reactor, crystallization process, machine tool spindle design, rotary dryer design, among others. Bestandsnummer des Verkäufers 9783319585642

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