Spedizione gratuita per ordini superiori a 69,99 euro.

Controllare lo stato dell'ordine

Entra a far parte di una comunità di amanti dei libri di tutto il mondo e ottieni numerosi vantaggi. Crea un account gratuito

Spedizione gratuita con Packeta per un prezzo superiore a 69.99 €

Bartolini 4.49 € Punto Poste 5.49 € Punto Poste 5.49 € Punto Bartolini 3.49 € DHL 6.99 € GLS 7.99 €

Contatto

Come acquistare

Aiuto

Il mio account

▸ Vuoto :-(

Spedizione gratuita per ordini superiori a 69,99 euro.

Multi-Objective Optimization

Evolutionary to Hybrid Framework

Paramartha Dutta

Jyotsna K. Mandal

Somnath Mukhopadhyay

Lingua

Inglese

Libro Rigido

Codice Libristo: 19690548

Casa editrice Springer Verlag, Singapore, agosto 2018

This book brings together the latest findings on efficient solutions of multi/many-objective optimiz... Descrizione completa

Codice Libristo: 19690548

420 b

171.49 €

Magazzino esterno Inviamo tra 10-13 giorni

30 giorni per il reso

I clienti hanno acquistato anche

Januar - April 1945 Maximilian Gschaid

Rigido

158.49 €

Ma Cousine Pot-Au-Feu Leon De Tinseau

In brossura

15.29 €

Mathematikunterricht inklusiv gestalten Angelika Bikner-Ahsbahs

In brossura

29.59 €

Requiem, Op.48 Gabriel Urbain Faure

In brossura

13.19 €

Tueurs a gags Jean-Pierre Martinez

In brossura

13.39 €

Rage, Biographie Et Travaux de Pasteur: Notions Generales Sur La Rage Consideree Portanier

In brossura

21.99 €

Junior plus 4 guide pédagogique Inmaculada Saracibar

In brossura

24.99 €

This book brings together the latest findings on efficient solutions of multi/many-objective optimization problems from the leading researchers in the field. The focus is on solving real-world optimization problems using strategies ranging from evolutionary to hybrid frameworks, and involving various computation platforms. The topics covered include solution frameworks using evolutionary to hybrid models in application areas like Analytics, Cancer Research, Traffic Management, Networks and Communications, E-Governance, Quantum Technology, Image Processing, etc. As such, the book offers a valuable resource for all postgraduate students and researchers interested in exploring solution frameworks for multi/many-objective optimization problems.