Michael brusco (11 Ergebnisse)
Sprache: Englisch
Verlag: New York, Springer. 2005
Serie: Statistics and Computing, Buch 1 von 37. Buch 1 von 37 - Statistics and Computing
- Hardcover
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XII, 221 p. Hardcover. Versand aus Deutschland / We dispatch from Germany via Air Mail. Einband bestoßen, daher Mängelexemplar gestempelt, sonst sehr guter Zustand. Imperfect copy due to slightly bumped cover, apart from this in very good condition. Stamped. Statistics and Computing Sprache: Englisch.
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Verlag: Springer 2010
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Branch-and-Bound Applications in Combinatorial Data Analysis | Michael J. Brusco (u. a.) | Taschenbuch | Statistics and Computing | xii | Englisch | 2010 | Springer | EAN 9781441920393 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[a…t]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This monograph focuses on the application of the solution strategy known as branch-and-bound to problems of combinatorial data analysis. Combinatorial data analysis problems typically require either the sel- tion of a subset of objects from a larger (master…) set, the grouping of a collection of objects into mutually exclusive and exhaustive subsets, or the sequencing of objects. To obtain verifiably optimal solutions for this class of problems, we must evaluate (either explicitly or implicitly) all feasible solutions. Unfortunately, the number of feasible solutions for problems of combinatorial data analysis grows exponentially with pr- lem size. For this reason, the explicit enumeration and evaluation of all solutions is computationally infeasible for all but the smallest problems. The branch-and-bound solution method is one type of partial enume- tion solution strategy that enables some combinatorial data analysis pr- lems to be solved optimally without explicitly enumerating all feasible solutions. To understand the operation of a branch-and-bound algorithm, we d- tinguish complete solutions from partial solutions. A complete solution is one for which a feasible solution to the optimization problem has been produced (e. g. , all objects are assigned to a group, or all objects are - signed a sequence position). A partial solution is an incomplete solution (e. g. , some objects are not assigned to a group, or some objects are not assigned a sequence position).
