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9781848217430 - Graph-related Optimization and Decision Support Systems (Focus: Computer Engineering) von Krichen, Saoussen; Chaouachi, Jouhaina (6 Ergebnisse)
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Graph-related Optimization and Decision Support Systems (Focus: Computer Engineering)
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Graph-related Optimization and Decision Support Systems
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
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In den WarenkorbGebunden. Zustand: New. InhaltsverzeichnisContributors, vi Preface, viii Section 1: General Review Section 1 Horse of a different color: Peculiarities of equine pharmacology, 3 Lara Maxwell 2 Basics of antimicrobial therapy for the horse, 16 Cynthia Co.
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Graphrelated Optimization and Decision Support Systems
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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In den WarenkorbHardcover. Zustand: Brand New. 1st edition. 184 pages. 8.00x5.00x1.00 inches. In Stock.
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Graph-Related Optimization and Decision Support Systems
Sprache: Englisch
Verlag: ISTE Ltd and John Wiley & Sons Inc, 2014
ISBN 10: 1848217439 ISBN 13: 9781848217430
Anbieter: Kennys Bookstore, Olney, MD, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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In den WarenkorbZustand: New. Num Pages: 156 pages, black & white illustrations, black & white tables, figures. BIC Classification: PBU; UY. Category: (P) Professional & Vocational. Dimension: 240 x 158 x 16. Weight in Grams: 434. . 2014. 1st Edition. hardcover. . . . . Books ship from the US and Ireland.
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Graph-Related Optimization and Decision Theory
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Buch. Zustand: Neu. Neuware - Constrained optimization is a challenging branch of operations research that aims to create a model which has a wide range of applications in the supply chain, telecommunications and medical fields. As the problem structure is split into two main components, the objective is to accomplish the feasible set framed by the system constraints. The aim of this book is expose optimization problems that can be expressed as graphs, by detailing, for each studied problem, the set of nodes and the set of edges. This graph modeling is an incentive for designing a platform that integrates all optimization components in order to output the best solution regarding the parameters' tuning. The authors propose in their analysis, for optimization problems, to provide their graphical modeling and mathematical formulation and expose some of their variants. As a solution approaches, an optimizer can be the most promising direction for limited-size instances. For large problem instances, approximate algorithms are the most appropriate way for generating high quality solutions. The authors thus propose, for each studied problem, a greedy algorithm as a problem-specific heuristic and a genetic algorithm as a metaheuristic.
