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9789811577994 - Socio-Inspired Optimization Methods for Advanced Manufacturing Processes (Springer Series in Advanced Manufacturing) von Shastri, Apoorva; Nargundkar, Aniket; Kulka... (7 Ergebnisse)
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Socio-Inspired Optimization Methods for Advanced Manufacturing Processes
Buch 57 von 74: Springer Series in Advanced ManufacturingAnbieter: PBShop.store US, Wood Dale, IL, USA
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Socio-Inspired Optimization Methods for Advanced Manufacturing Processes
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Socio-Inspired Optimization Methods for Advanced Manufacturing Processes (Springer Series in Advanced Manufacturing)
Buch 57 von 74: Springer Series in Advanced ManufacturingAnbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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SOCIO-INSPIRED OPTIMIZATION METHODS FOR
Buch 57 von 74: Springer Series in Advanced ManufacturingAnbieter: Speedyhen, Hertfordshire, Vereinigtes Königreich
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Socio-inspired Optimization Methods for Advanced Manufacturing Processes
Buch 57 von 74: Springer Series in Advanced ManufacturingAnbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Socio-Inspired Optimization Methods for Advanced Manufacturing Processes | Apoorva Shastri (u. a.) | Taschenbuch | Springer Series in Advanced Manufacturing | x | Englisch | 2021 | Springer | EAN 9789811577994 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Socio-Inspired Optimization Methods for Advanced Manufacturing Processes
Buch 57 von 74: Springer Series in Advanced ManufacturingSprache: Englisch
Verlag: Springer Nature Singapore, Springer Nature Singapore, 2021
ISBN 10: 9811577994 ISBN 13: 9789811577994
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book discusses comprehensively the advanced manufacturing processes, including illustrative examples of the processes, mathematical modeling, and the need to optimize associated parameter problems. In addition, it describes in detail the cohort intelligence methodology and its variants along with illustrations, to help readers gain a better understanding of the framework. The theoretical and statistical rigor is validated by comparing the solutions with evolutionary algorithms, simulation annealing, response surface methodology, the firefly algorithm, and experimental work. Lastly, the book critically reviews several socio-inspired optimization methods.
