9783790807929 - learning in automated manufacturing: a local search approach (production and logistics) von pesch, erwin (5 Ergebnisse)
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Broschiert. Zustand: Gut. 257 Seiten; Der Erhaltungszustand des hier angebotenen Werks ist trotz seiner Bibliotheksnutzung sauber. Es befindet sich neben dem Rückenschild lediglich ein Bibliotheksstempel im Buch; ordnungsgemäß entwidmet. In ENGLISCHER Sprache. Sprache: Englisch Gewicht in Gramm: 420.
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Paperback. Zustand: Brand New. 272 pages. 9.50x6.25x0.75 inches. In Stock.
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Zustand: New. Aims to acquaint the reader especially with the cases of local-search-based learning, as well as to introduce methods of constraint-based reasoning, both with respect to their use in automated manufacturing. Some design and planning issues in flexible manufacturing systems are also considered. Series: Production &…Logistics Series. Num Pages: 257 pages, 3 black & white illustrations, 30 black & white tables, biography. BIC Classification: KJMV5; TGPC; UYQM. Category: (P) Professional & Vocational; (UP) Postgraduate, Research & Scholarly. Dimension: 235 x 155 x 14. Weight in Grams: 421. . 1994. Softcover reprint of the original 1st ed. 1994. Paperback. . . . . Books ship from the US and Ireland.
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Zustand: Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Seiten: 272 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | The central purpose of this book is to acquaint the reader especially with the cases of local search based learning as well as to introduce methods of constraint based reasoning, both with respect to their use in automated manufacturing…. We restrict our attention to job shop scheduling as well as to one-machine scheduling with sequence dependent setup times. Additionally some design and planning issues in flexible manufacturing systems are considered. General purpose search methods which in particular include methods from local search such as simulated annealing, tabu search, and genetic algorithms, are the basic ingredients of the proposed intelligent knowledge-based scheduling systems, enriched by a number of constraint-based local decision rules in order to introduce problem specific knowledge.
