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Deep statistical comparison for meta-heuristic stochastic optimization algorithms / / Tome Eftimov, Peter Korošec
| Deep statistical comparison for meta-heuristic stochastic optimization algorithms / / Tome Eftimov, Peter Korošec |
| Autore | Eftimov Tome |
| Pubbl/distr/stampa | Cham, Switzerland : , : Springer Nature Switzerland AG, , [2022] |
| Descrizione fisica | 1 online resource (141 pages) |
| Disciplina | 519.3 |
| Collana | Natural computing series |
| Soggetto topico | Mathematical optimization |
| ISBN | 3-030-96917-7 |
| Formato | Materiale a stampa  |
| Livello bibliografico | Monografia |
| Lingua di pubblicazione | eng |
| Record Nr. | UNISA-996478866903316 |
Eftimov Tome
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| Cham, Switzerland : , : Springer Nature Switzerland AG, , [2022] | ||
| Materiale a stampa | ||
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Deep Statistical Comparison for Meta-heuristic Stochastic Optimization Algorithms / / by Tome Eftimov, Peter Korošec
| Deep Statistical Comparison for Meta-heuristic Stochastic Optimization Algorithms / / by Tome Eftimov, Peter Korošec |
| Autore | Eftimov Tome |
| Edizione | [1st ed. 2022.] |
| Pubbl/distr/stampa | Cham : , : Springer International Publishing : , : Imprint : Springer, , 2022 |
| Descrizione fisica | 1 online resource (141 pages) |
| Disciplina |
519.3
519.6 |
| Collana | Natural Computing Series |
| Soggetto topico |
Artificial intelligence
Stochastic analysis Statistics Artificial Intelligence Stochastic Analysis |
| ISBN | 3-030-96917-7 |
| Formato | Materiale a stampa |
| Livello bibliografico | Monografia |
| Lingua di pubblicazione | eng |
| Nota di contenuto | Introduction -- Metaheuristic Stochastic Optimization -- Benchmarking Theory -- Introduction to Statistical Analysis -- Approaches to Statistical Comparisons -- Deep Statistical Comparison in Single-Objective Optimization -- Deep Statistical Comparison in Multiobjective Optimization -- DSCTool: A Web-Service-Based E-Learning Tool -- Summary. |
| Record Nr. | UNINA-9910734092203321 |
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Eftimov Tome
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| Cham : , : Springer International Publishing : , : Imprint : Springer, , 2022 | ||
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