Machine Learning Assisted Evolutionary Multi- And Many- Objective Optimization de Dhish Kumar Saxena Format Relié

Machine Learning Assisted Evolutionary Multi- and Many- Objective Optimization - Dhish Kumar Saxena

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Livre Informatique - Dhish Kumar Saxena - 01/05/2024 - Relié - Langue : Anglais

Auteur(s) : Dhish Kumar Saxena - Erik D. Goodman - Kalyanmoy Deb - Sukrit Mittal

Editeur : Springer Singapore

Langue : Anglais

Parution : 01/05/2024

Format : Moyen, de 350g à 1kg

Nombre de pages : 260

Dimensions : 24.1 x 16.0 x 2.0

ISBN : 9789819920952

Résumé :
Introduction.- Optimization Problems and Algorithms.- Existing Machine Learning Studies on Multi-objective Optimization.- Learning to Converge Better and Faster.- Learning to Diversify Better and Faster.- Learning to Simultaneously Converge and Diversify Better and Faster.- Learning to Understand the Problem Structure.- ML-Assisted Analysis of Pareto-optimal Front.- Further Machine Learning Assisted Enhancements.- Conclusions....

Biographie:
Dhish Kumar Saxena received the bachelor's degree in mechanical engineering (1997), the master's degree in solid mechanics and design (1999), and the Ph.D. degree in evolutionary many-objective optimization (2008) from the Indian Institute of Technology Kanpur, India. Currently, he is a Professor at the Department of Mechanical and Industrial Engineering, and a joint faculty at the Mehta Family of Data Science and Artificial Intelligence, Indian Institute of Technology (IIT) Roorkee, India. Prior to joining IIT Roorkee, he worked with the Cranfield University and Bath University, U.K., from 2008 to 2012. At a fundamental level, his research has focused on Multi- and Many-objective optimization, including, development of Evolutionary Algorithms and their performance enhancement using Machine Learning...

Sommaire:
This book focuses on machine learning (ML) assisted evolutionary multi- and many-objective optimization (EM?O). EM?O algorithms, namely EM?OAs, iteratively evolve a set of solutions towards a good Pareto Front approximation. The availability of multiple solution sets over successive generations makes EM?OAs amenable to application of ML for different pursuits.

Recognizing the immense potential for ML-based enhancements in the EM?O domain, this book intends to serve as an exclusive resource for both domain novices and the experienced researchers and practitioners. To achieve this goal, the book first covers the foundations of optimization, including problem and algorithm types. Then, well-structured chapters present some of the key studies on ML-based enhancements in the EM?O domain, systematically addressing important aspects. These include learning to understand the problem structure, converge better, diversify better, simultaneously converge and diversify better, and analyze the Pareto Front. In doing so, this book broadly summarizes the literature, beginning with foundational work on innovization (2003) and objective reduction (2006), and extending to the most recently proposed innovized progress operators (2021-23). It also highlights the utility of ML interventions in the search, post-optimality, and decision-making phases pertaining to the use of EM?OAs. Finally, this book shares insightful perspectives on the future potential for ML based enhancements in the EM?OA domain.

To aid readers, the book includes working codes for the developed algorithms. This book will not only strengthen this emergent theme but also encourage ML researchers to develop more efficient and scalable methods that cater to the requirements of the EM?OA domain. It serves as an inspiration for further research and applications at the synergistic intersection of EM?OA and ML domains.

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