Machine Learning for Evolution Strategies
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Sprache:Englisch
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inkl. gesetzl. MwSt.,
Beschreibung
Produktdetails
Einband
Gebundene Ausgabe
Erscheinungsdatum
06.06.2016
Abbildungen
IX, 124 p. 38 illus. in color.
Verlag
SpringerSeitenzahl
124
Maße (L/B/H)
24,1/16/1,4 cm
Gewicht
377 g
Auflage
1st ed. 2016
Sprache
Englisch
ISBN
978-3-319-33381-6
This book
introduces numerous algorithmic hybridizations between both worlds that show
how machine learning can improve and support evolution strategies. The set of
methods comprises covariance matrix estimation, meta-modeling of fitness and
constraint functions, dimensionality reduction for search and visualization of
high-dimensional optimization processes, and clustering-based niching. After
giving an introduction to evolution strategies and machine learning, the book
builds the bridge between both worlds with an algorithmic and experimental
perspective. Experiments mostly employ a (1+1)-ES and are implemented in Python
using the machine learning library scikit-learn. The examples are conducted on
typical benchmark problems illustrating algorithmic concepts and their
experimental behavior. The book closes with a discussion of related lines of
research.
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