Descripteur
Documents disponibles dans cette catégorie (6)
Ajouter le résultat dans votre panier Affiner la recherche Interroger des sources externes
Etendre la recherche sur niveau(x) vers le bas
Titre : Calibration & optimisation Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Sébastien Rey-Coyrehourcq, Auteur ; Etienne Delay, Auteur ; Paul Chapron , Auteur Editeur : Paris : HAL Année de publication : 2019 Importance : 59 p. Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Informatique
[Termes IGN] algorithme évolutionniste
[Termes IGN] optimisation (mathématiques)
[Termes IGN] traitement parallèle
[Termes IGN] traitement répartiRésumé : (Auteur) Cours donné le 23 juin 2019 à l'Institut des Systèmes Complexes Ile De France situé à Châtenay-sur-Seine Numéro de notice : 26294 Affiliation des auteurs : LASTIG+Ext (2016-2019) Autre URL associée : https://dx.doi.org/10.5281/zenodo.3406779 Thématique : INFORMATIQUE/MATHEMATIQUE Nature : Manuel de cours nature-HAL : Cours DOI : 10.5281/zenodo.3406779 En ligne : https://hal.science/cel-02284550v1 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94998
Titre : Introduction to Evolutionary Computing Type de document : Monographie Auteurs : A.E. Eiben, Auteur ; J.E. Smith, Auteur Editeur : Berlin, Heidelberg, Vienne, New York, ... : Springer Année de publication : 2015 Importance : 300 p. Format : 16 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-3-662-44874-8 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Informatique
[Termes IGN] algorithme évolutionniste
[Termes IGN] intelligence artificielle
[Termes IGN] optimisation (mathématiques)
[Termes IGN] programmation informatiqueRésumé : (éditeur) Evolutionary Computing is the collective name for a range of problem-solving techniques based on principles of biological evolution, such as natural selection and genetic inheritance. These techniques are being increasingly widely applied to a variety of problems, ranging from practical applications in industry and commerce to leading-edge scientific research. This book presents the first complete overview of this exciting field aimed directly at lecturers and graduate and undergraduate students. It is also meant for those who wish to apply evolutionary computing to a particular problem or within a given application area. To this group the book is valuable because it presents EC as something to be used rather than just studied. Last, but not least, this book contains quick-reference information on the current state-of-the-art in a wide range of related topics, so it is of interest not just to evolutionary computing specialists but to researchers working in other fields. Note de contenu : 1- Problems to Be Solved
2- Evolutionary Computing: The Origins
3- What Is an Evolutionary Algorithm?
4- Representation, Mutation, and Recombination
5- Fitness, Selection, and Population Management
6- Popular Evolutionary Algorithm Variants
7- Parameters and Parameter Tuning
8- Parameter Control
9- Working with Evolutionary Algorithms
10- Hybridisation with Other Techniques: Memetic Algorithms
11- Nonstationary and Noisy Function Optimisation
12- Multiobjective Evolutionary Algorithms
13- Constraint Handling
14- Interactive Evolutionary Algorithms
15- Coevolutionary Systems
16- Theory
17- Evolutionary RoboticsNuméro de notice : 25871 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE Nature : Monographie DOI : 10.1007/978-3-662-44874-8 En ligne : https://doi.org/10.1007/978-3-662-44874-8 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95544 Integrating a raster geographical information system with multi-objective land allocation optimization for conservation reserve design / WeiWei Dai in Transactions in GIS, vol 18 n° 6 (December 2014)
[article]
Titre : Integrating a raster geographical information system with multi-objective land allocation optimization for conservation reserve design Type de document : Article/Communication Auteurs : WeiWei Dai, Auteur ; Samuel J. Ratick, Auteur Année de publication : 2014 Article en page(s) : pp 936 – 949 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique
[Termes IGN] algorithme évolutionniste
[Termes IGN] Bolivie
[Termes IGN] implémentation (informatique)
[Termes IGN] optimisation (mathématiques)
[Termes IGN] réserve naturelle
[Termes IGN] système d'aide à la décision
[Termes IGN] système d'information géographiqueRésumé : (Auteur) The multi-objective land allocation problem is to optimize the selection of land for different uses based on a set of decision objectives. For most applications, a geographical information system (GIS) is either absent or loosely coupled through file exchange. In this article the evolutionary algorithm (EA), a heuristic solution method for optimization problems, is integrated with a raster GIS to form a spatial decision support system (SDSS) for multi-objective conservation reserve design. The SDSS effectively combines the functions of a GIS for data management, analysis, and visualization, with the optimization capability of the EA; and provides a uniform way to solve conservation reserve design problems with different types of constraints and objectives. The SDSS is demonstrated through application to the creation of conservation reserves in Bolivia to protect 17 endemic mammals. Numéro de notice : A2014-578 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1111/tgis.12085 Date de publication en ligne : 19/03/2014 En ligne : https://doi.org/10.1111/tgis.12085 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=74768
in Transactions in GIS > vol 18 n° 6 (December 2014) . - pp 936 – 949[article]Evolutionary search for understanding movement dynamics on mixed networks / William M. Spears in Geoinformatica, vol 17 n° 2 (April 2013)
[article]
Titre : Evolutionary search for understanding movement dynamics on mixed networks Type de document : Article/Communication Auteurs : William M. Spears, Auteur ; Steven D. Prager, Auteur Année de publication : 2013 Article en page(s) : pp 353 - 385 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique
[Termes IGN] algorithme évolutionniste
[Termes IGN] données localisées
[Termes IGN] données localisées dynamiques
[Termes IGN] navigation
[Termes IGN] raisonnement
[Termes IGN] recherche d'information géographiqueRésumé : (Auteur) This paper describes an approach to using evolutionary algorithms for reasoning about paths through network data. The paths investigated in the context of this research are functional paths wherein the characteristics (e.g., path length, morphology, location) of the path are integral to the objective purpose of the path. Using two datasets of combined surface and road networks, the research demonstrates how an evolutionary algorithm can be used to reason about functional paths. We present the algorithm approach, the parameters and fitness function that drive the functional aspects of the path, and an approach for using the algorithm to respond to dynamic changes in the search space. The results of the search process are presented in terms of the overall success based on the response of the search to variations in the environment and through the use of an occupancy grid characterizing the overall search process. The approach offers a great deal of flexibility over more conventional heuristic path finding approaches and offers additional perspective on dynamic network analysis. Numéro de notice : A2013-163 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1007/s10707-012-0155-x Date de publication en ligne : 11/04/2012 En ligne : https://doi.org/10.1007/s10707-012-0155-x Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=32301
in Geoinformatica > vol 17 n° 2 (April 2013) . - pp 353 - 385[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 057-2013021 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Development of a practical photogrammetric network design using evolutionary computing / G. Olague in Photogrammetric record, vol 22 n° 117 (March - May 2007)
[article]
Titre : Development of a practical photogrammetric network design using evolutionary computing Type de document : Article/Communication Auteurs : G. Olague, Auteur ; E. Dunn, Auteur Année de publication : 2007 Article en page(s) : pp 22 - 38 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] algorithme évolutionniste
[Termes IGN] automatisation
[Termes IGN] canevas photogrammétrique
[Termes IGN] compensation par faisceaux
[Termes IGN] métrologie
[Termes IGN] précision du positionnement
[Termes IGN] simulationRésumé : (Auteur) Lorsque l'on conçoit un réseau photogrammétrique, on vise à son optimisation en ce qui concerne la précision de détermination des points de l'objet. Pour une configuration donnée, on améliore cette précision en ne retenant dans la compensation par faisceaux que les jeux de rayons perspectifs présentant les meilleures intersections. On montre dans cet article, le chemin suivi pour réaliser en pratique un tel réseau en se servant d'un véritable système robotique. On conçoit d'abord ce réseau à base de simulation, puis on l'intègre dans un système pratique de métrologie robotique. On obtient cette simulation par une recherche métaheuristique s'inspirant d'un paradigme de calcul évolutif. On utilise pour cela un critère analytique d'où sortira une conception de réseau de premier ordre dans une fraction du temps nécessité par le calcul évolutif qui lui se base sur une compensation rigoureuse par faisceaux. La combinaison de cette simulation algorithmique évolutive avec une compensation réelle par faisceaux débouche directement sur la finalisation de ce réseau. Un exemple de conception d'un tel réseau photogrammétrique est fourni, accompagné des résultats obtenus dans un système complet. Numéro de notice : A2007-152 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1111/j.1477-9730.2007.00403.x En ligne : https://doi.org/10.1111/j.1477-9730.2007.00403.x Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=28515
in Photogrammetric record > vol 22 n° 117 (March - May 2007) . - pp 22 - 38[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 106-07011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible An evolutionary algorithm for multicriteria path optimization problems / P. Mooney in International journal of geographical information science IJGIS, vol 20 n° 4 (april 2006)Permalink