Contemporary Advancement in Evolutionary Multi-objective Optimization
This endeavour presents a rich collection of contemporary advances in evolutionary multi-objective optimisation algorithms, blending foundational concepts with state-of-the-art research and real-world applications. Featuring contributions from leading experts, it offers clear insights into modern EMO methodologies, emerging AI-EC integrations, and diverse problem-solving domains. An essential reference for researchers, practitioners, and students exploring intelligent optimisation Algorithms.
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Curatore:
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Anno edizione:2026
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Formato:
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