MARC details
| 000 -CABECERA |
|---|
| campo de control de longitud fija |
04530nam a22004335i 4500 |
| 001 - NÚMERO DE CONTROL |
|---|
| campo de control |
362243 |
| 003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL |
|---|
| campo de control |
ES-MaUEC |
| 005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN |
|---|
| campo de control |
20230102121521.0 |
| 006 - CÓDIGOS DE INFORMACIÓN DE LONGITUD FIJA--CARACTERÍSTICAS DEL MATERIAL ADICIONAL |
|---|
| campo de control de longitud fija |
a||||fo|||| 00| 0 |
| 007 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FÍSICA--INFORMACIÓN GENERAL |
|---|
| campo de control de longitud fija |
cr nn 008mamaa |
| 008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL |
|---|
| campo de control de longitud fija |
210329s2021 sz | s |||| 0|eng d |
| 020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO |
|---|
| Número Internacional Estándar del Libro |
9783030709204 |
| 024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES |
|---|
| Número estándar o código |
10.1007/978-3-030-70920-4 |
| Fuente del número o código |
doi |
| 040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN |
|---|
| Centro catalogador/agencia de origen |
ES-MaUEC |
| Lengua de catalogación |
spa |
| Centro/agencia transcriptor |
ES-MaUEC |
| Centro/agencia modificador |
ES-MaUEC |
| 050 #4 - SIGNATURA TOPOGRÁFICA DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO |
|---|
| Número de clasificación |
QA76.9.A43 |
| Número de documento/Ítem |
2021 EB |
| 100 ## - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA |
|---|
| Nombre de persona |
Feng, Liang |
| Término indicativo de función/relación |
autor |
| Código de función/relación |
aut |
| -- |
http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut |
| 9 (RLIN) |
681553 |
| 245 00 - MENCIÓN DE TÍTULO |
|---|
| Título |
Optinformatics in Evolutionary Learning and Optimization |
| Mención de responsabilidad, etc. |
by Liang Feng, Yaqing Hou, Zexuan Zhu. |
| 250 ## - MENCIÓN DE EDICIÓN |
|---|
| Mención de edición |
First edition 2021 |
| 264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT |
|---|
| Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright |
Cham |
| Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante |
Springer International Pulishing |
| Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright |
2021 |
| 300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA |
|---|
| Extensión |
1 recurso en línea (VIII, 144 páginas) |
| Otras características físicas |
57 ilustraciones, 36 ilustraciones a color |
| 336 ## - TIPO DE CONTENIDO |
|---|
| Fuente |
rdacontent |
| Término de tipo de contenido |
Texto |
| Código de tipo de contenido |
txt |
| 337 ## - TIPO DE MEDIO |
|---|
| Fuente |
rdamedia |
| Nombre/término del tipo de medio |
electrónico |
| Código del tipo de medio |
c |
| 338 ## - TIPO DE SOPORTE |
|---|
| Fuente |
rdacarrier |
| Nombre/término del tipo de soporte |
recurso electrónico |
| Código del tipo de soporte |
cr |
| 347 ## - CARACTERÍSTICAS DEL ARCHIVO DIGITAL |
|---|
| Tipo de archivo |
archivo de texto |
| Formato de codificación |
PDF |
| 490 0# - MENCIÓN DE SERIE |
|---|
| Mención de serie |
Adaptation Learning and Optimization |
| Número Internacional Normalizado para Publicaciones Seriadas |
1867-4542 |
| Designación de volumen o secuencia |
25 |
| 490 0# - MENCIÓN DE SERIE |
|---|
| Mención de serie |
Intelligent Technologies and Robotics (SpringerNature-42732) |
| 490 0# - MENCIÓN DE SERIE |
|---|
| Mención de serie |
Intelligent Technologies and Robotics (R0) (SpringerNature-43728) |
| 505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO |
|---|
| Nota de contenido con formato |
Evolutionary Learning and Optimization -- The Rise of Optinformatics in Evolutionary Computation -- Knowledge Learning and Transfer in Meta-heuristics -- Knowledge Reuse in The Form of Local Search -- Knowledge Reuse via Transfer Learning from Past Search Experiences -- Optinformatics across Heterogeneous Problem Domains and Solvers -- Potential Research Directions. |
| 520 3# - SUMARIO, ETC. |
|---|
| Sumario, etc. |
This book provides readers the recent algorithmic advances towards realizing the notion of optinformatics in evolutionary learning and optimization. The book also provides readers a variety of practical applications, including inter-domain learning in vehicle route planning, data-driven techniques for feature engineering in automated machine learning, as well as evolutionary transfer reinforcement learning. Through reading this book, the readers will understand the concept of optinformatics, recent research progresses in this direction, as well as particular algorithm designs and application of optinformatics. Evolutionary algorithms (EAs) are adaptive search approaches that take inspiration from the principles of natural selection and genetics. Due to their efficacy of global search and ease of usage, EAs have been widely deployed to address complex optimization problems occurring in a plethora of real-world domains, including image processing, automation of machine learning, neural architecture search, urban logistics planning, etc. Despite the success enjoyed by EAs, it is worth noting that most existing EA optimizers conduct the evolutionary search process from scratch, ignoring the data that may have been accumulated from different problems solved in the past. However, today, it is well established that real-world problems seldom exist in isolation, such that harnessing the available data from related problems could yield useful information for more efficient problem-solving. Therefore, in recent years, there is an increasing research trend in conducting knowledge learning and data processing along the course of an optimization process, with the goal of achieving accelerated search in conjunction with better solution quality. To this end, the term optinformatics has been coined in the literature as the incorporation of information processing and data mining (i.e., informatics) techniques into the optimization process. The primary market of this book is researchers from both academia and industry, who are working on computational intelligence methods and their applications. This book is also written to be used as a textbook for a postgraduate course in computational intelligence emphasizing methodologies at the intersection of optimization and machine learning. |
| 988 ## - NOTA LOCAL 598 |
|---|
| Nota local 598 (boletines) |
Springer_Robotics_2021 |
| 650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Fuente del encabezamiento o término |
embne |
| 9 (RLIN) |
141162 |
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
Algoritmos |
| 700 ## - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA |
|---|
| Nombre de persona |
Hou, Yaqing |
| Término indicativo de función/relación |
autor |
| Código de función/relación |
aut |
| -- |
http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut |
| 9 (RLIN) |
681554 |
| 700 ## - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA |
|---|
| Nombre de persona |
Zhu, Zexuan |
| Término indicativo de función/relación |
autor |
| Código de función/relación |
aut |
| -- |
http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut |
| 9 (RLIN) |
681555 |
| 776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL |
|---|
| Información de relación/Frase instructiva de referencia |
Printed edition: |
| Número Internacional Estándar del Libro |
9783030709198 |
| 776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL |
|---|
| Información de relación/Frase instructiva de referencia |
Printed edition: |
| Número Internacional Estándar del Libro |
9783030709211 |
| 776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL |
|---|
| Información de relación/Frase instructiva de referencia |
Printed edition: |
| Número Internacional Estándar del Libro |
9783030709228 |
| 856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS |
|---|
| Identificador Uniforme del Recurso |
https://go.openathens.net/redirector/universidadeuropea.es?url=https://doi.org/10.1007/978-3-030-70920-4 |
| Nota pública |
Acceso a este recurso digital (usuarios Universidad Europea de Madrid) |
| 942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA) |
|---|
| Fuente del sistema de clasificación o colocación |
Library of Congress Classification |
| Tipo de ítem Koha |
LIBRO-E NO PRÉSTAMO |