Learning and Intelligent Optimization: Second International Conference, LION 2007 II, Trento, Italy, December 8-12, 2007. Selected Papers
Vittorio Maniezzo ยท Roberto Battiti ยท Jean-Paul Watson
เชกเชฟเชธเซ 2008 ยท Springer
เช-เชชเซเชธเซเชคเช
243
เชชเซเช
reportเชฐเซเชเชฟเชเช เช
เชจเซ เชฐเชฟเชตเซเชฏเซ เชเชเชพเชธเซเชฒเชพ เชจเชฅเซย เชตเชงเซ เชเชพเชฃเซ
เช เช-เชชเซเชธเซเชคเช เชตเชฟเชถเซ
This volume collects the accepted papers presented at the Learning and Intelligent OptimizatioN conference (LION 2007 II) held December 8โ12, 2007, in Trento, Italy. The motivation for the meeting is related to the current explosion in the number and variety of heuristic algorithms for hard optimization problems, which raises - merous interesting and challenging issues. Practitioners are confronted with the b- den of selecting the most appropriate method, in many cases through an expensive algorithm configuration and parameter-tuning process, and subject to a steep learning curve. Scientists seek theoretical insights and demand a sound experimental meth- ology for evaluating algorithms and assessing strengths and weaknesses. A necessary prerequisite for this effort is a clear separation between the algorithm and the expe- menter, who, in too many cases, is "in the loop" as a crucial intelligent learning c- ponent. Both issues are related to designing and engineering ways of "learning" about the performance of different techniques, and ways of using memory about algorithm behavior in the past to improve performance in the future. Intelligent learning schemes for mining the knowledge obtained from different runs or during a single run can - prove the algorithm development and design process and simplify the applications of high-performance optimization methods. Combinations of algorithms can further improve the robustness and performance of the individual components provided that sufficient knowledge of the relationship between problem instance characteristics and algorithm performance is obtained.
เช เช-เชชเซเชธเซเชคเชเชจเซ เชฐเซเชเชฟเชเช เชเชชเซ
เชคเชฎเซ เชถเซเช เชตเชฟเชเชพเชฐเซ เชเซ เช
เชฎเชจเซ เชเชฃเชพเชตเซ.
เชฎเชพเชนเชฟเชคเซ เชตเชพเชเชเชตเซ
เชธเซเชฎเชพเชฐเซเชเชซเซเชจ เช
เชจเซ เชเซ
เชฌเซเชฒเซเช
Android เช
เชจเซ iPad/iPhone เชฎเชพเชเซ Google Play Books เชเชช เชเชจเซเชธเซเชเซเชฒ เชเชฐเซ. เชคเซ เชคเชฎเชพเชฐเชพ เชเชเชพเชเชจเซเช เชธเชพเชฅเซ เชเชเซเชฎเซ
เชเชฟเช เชฐเซเชคเซ เชธเชฟเชเช เชฅเชพเชฏ เชเซ เช
เชจเซ เชคเชฎเชจเซ เชเซเชฏเชพเช เชชเชฃ เชนเซ เชคเซเชฏเชพเช เชคเชฎเชจเซ เชเชจเชฒเชพเชเชจ เช
เชฅเชตเชพ เชเชซเชฒเชพเชเชจ เชตเชพเชเชเชตเชพเชจเซ เชฎเชเชเซเชฐเซ เชเชชเซ เชเซ.
เชฒเซ
เชชเชเซเชช เช
เชจเซ เชเชฎเซเชชเซเชฏเซเชเชฐ
Google Play เชชเชฐ เชเชฐเซเชฆเซเชฒ เชเชกเชฟเชเชฌเซเชเชจเซ เชคเชฎเซ เชคเชฎเชพเชฐเชพ เชเชฎเซเชชเซเชฏเซเชเชฐเชจเชพ เชตเซเชฌ เชฌเซเชฐเชพเชเชเชฐเชจเซ เชเชชเชฏเซเช เชเชฐเซเชจเซ เชธเชพเชเชญเชณเซ เชถเชเซ เชเซ.
eReaders เช
เชจเซ เช
เชจเซเชฏ เชกเชฟเชตเชพเชเชธ
Kobo เช-เชฐเซเชกเชฐ เชเซเชตเชพ เช-เชเชเช เชกเชฟเชตเชพเชเชธ เชชเชฐ เชตเชพเชเชเชตเชพ เชฎเชพเชเซ, เชคเชฎเชพเชฐเซ เชซเชพเชเชฒเชจเซ เชกเชพเชเชจเชฒเซเชก เชเชฐเซเชจเซ เชคเชฎเชพเชฐเชพ เชกเชฟเชตเชพเชเชธ เชชเชฐ เชเซเชฐเชพเชจเซเชธเชซเชฐ เชเชฐเชตเชพเชจเซ เชเชฐเซเชฐ เชชเชกเชถเซ. เชธเชชเซเชฐเซเชเซเชก เช-เชฐเซเชกเชฐ เชชเชฐ เชซเชพเชเชฒเซ เชเซเชฐเชพเชจเซเชธเซเชซเชฐ เชเชฐเชตเชพ เชฎเชพเชเซ เชธเชนเชพเชฏเชคเชพ เชเซเชจเซเชฆเซเชฐเชจเซ เชตเชฟเชเชคเชตเชพเชฐ เชธเซเชเชจเชพเช เช
เชจเซเชธเชฐเซ.
