Neuware -Nonlinear Assignment Problems (NAPs) are natural extensions of the classic Linear Assignment Problem, and despite the efforts of many researchers over the past three decades, they still remain some of the hardest combinatorial optimization problems to solve exactly. The purpose of this book is to provide in a single volume, major algorithmic aspects and applications of NAPs as contributed by leading international experts.The chapters included in this book are concerned with major applications and the latest algorithmic solution approaches for NAPs. Approximation algorithms, polyhedral methods, semidefinite programming approaches and heuristic procedures for NAPs are included, while applications of this problem class in the areas of multiple-target tracking in the context of military surveillance systems, of experimental high energy physics, and of parallel processing are presented.Audience: Researchers and graduate students in the areas of combinatorial optimization, mathematical programming, operations research, physics, and computer science. 332 pp. Englisch.

Bestandsnummer des Verk�ufers 9780792366461

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Bibliografische Details

Titel: Nonlinear Assignment Problems
Verlag: Springer US, Springer New York Nov 2000
Erscheinungsjahr: 2000
Sprache: Englisch
ISBN-10: 0792366468
ISBN-13: 9780792366461
Einband: Buch
Zustand: Neu
Abmessungen: Breite: 241 mm, H�he: 160 mm, Tiefe: 23 mm
Gewicht: 664 Gramm

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Inhaltsangabe

Nonlinear Assignment Problems (NAPs) are natural extensions of the classic Linear Assignment Problem, and despite the efforts of many researchers over the past three decades, they still remain some of the hardest combinatorial optimization problems to solve exactly. The purpose of this book is to provide in a single volume, major algorithmic aspects and applications of NAPs as contributed by leading international experts.
The chapters included in this book are concerned with major applications and the latest algorithmic solution approaches for NAPs. Approximation algorithms, polyhedral methods, semidefinite programming approaches and heuristic procedures for NAPs are included, while applications of this problem class in the areas of multiple-target tracking in the context of military surveillance systems, of experimental high energy physics, and of parallel processing are presented.
Audience: Researchers and graduate students in the areas of combinatorial optimization, mathematical programming, operations research, physics, and computer science.

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