Livrare gratuită pentru comenzile peste 349,00 lei.

Verifică starea comenzii

Faceți parte dintr-o comunitate de iubitori de cărți din întreaga lume și beneficiați de o mulțime de avantaje Creați-vă un cont gratuit

Transport gratuit la punctele de livrare Pick Up peste 349.00 lei

Packeta 15.00 lei Cargus 28.00 lei Easybox 20.00 lei FAN 20.00 lei Punct FAN 16.00 lei Punct DPD 17.00 lei Curier Sameday 24.00 lei Curier DPD 25.00 lei

Contact

Cum să cumpăr

Ajutor

Contul meu

▸ Gol :-(

Livrare gratuită pentru comenzile peste 349,00 lei.

Deep Statistical Comparison for Meta-heuristic Stochastic Optimization Algorithms

Name: Deep Statistical Comparison for Meta-heuristic Stochastic Optimization Algorithms
Brand: Springer, Berlin
SKU: 38627491
Price: 796.47 RON
Availability: InStock
Author: Tome Eftimov
ISBN: 9783030969165

Tome Eftimov

Peter Korosec

Limba

engleză

Carte Copertă tare

Codul Libristo: 38627491

Editura Springer, Berlin, noiembrie 2021

This book will provide an overview of the current approaches for analyzing algorithm performance in... Descrierea completă

Codul Libristo: 38627491

367 b

796.47 lei

În depozitul extern Expediem în 10-13 zile

30 de zile pentru retur bunuri

Clienții au cumpărat de asemenea

Tango I Njegov Smisao: Povest O Argentinskom Plesu Kristin Deniston

Carte broșată

86.89 lei

Técnico en orientación e intervención sociolaboral Miguel Calvo Verdú

Carte broșată

169.74 lei

AVENTURAS DEL PRINCIPE DE LOS MARES RODRIGUEZ MACHADO

Carte

84.92 lei

Die Naturkräfte in Den Alpen Oder Physikalische Geographie Des Alpengebirges Friedrich Pfaff

Copertă tare

1 522.50 lei

Siła przetrwania. Syndykat. Tom 2 Agnieszka Lingas-Łoniewska

Carte broșată

49.22 lei

Staatslexikon Adolf Bruder

Carte broșată

196.17 lei

Dreifach differenziert Texte schreiben 3-4 Stefanie Pohlmann

binding.

162.14 lei

This book will provide an overview of the current approaches for analyzing algorithm performance in different commonly used scenarios by emphasizing issues that are often overlooked. The book will also show how these issues can be easily avoided by applying principles that lead to Deep Statistical Comparison and its variants. The focus will be on statistical analyses performed using single-objective and multiobjective optimization data. At the end of the book, examples of a recently developed web-service-based e-learning tool, known as DSCTool, will be presented. The tool provides the users with all the required functionalities in order to make a proper robust statistical comparison analysis in different statistical scenarios.The authors have presented the related tutorial at the significant related international conferences in Evolutionary Computing, including GECCO, PPSN, and SSCI, and the book is approved for publication in our Natural Computing book series.