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Keshav P. Dahal & Kay Chen Tan & Peter I. Cowling:

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ISBN: 9783540485827

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2007

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Evolutionary Scheduling ab 208.49 € als gebundene Ausgabe: Auflage 2007. Aus dem Bereich: Bücher, Wissenschaft, Technik, Medien > Bücher nein Buch (gebunden) Hardcover;Naturwissenschaften… Mehr…

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2007, ISBN: 9783540485827

Buch, Hardcover, 2007, [PU: Springer Berlin], Springer Berlin, 2007

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Details zum Buch
Evolutionary Scheduling

Evolutionary scheduling is a vital research domain at the interface of artificial intelligence and operational research. This edited book gives an overview of many of the current developments in the large and growing field of evolutionary scheduling. It demonstrates the applicability of evolutionary computational techniques to solve scheduling problems, not only to small-scale test problems, but also fully-fledged real-world problems.

Detailangaben zum Buch - Evolutionary Scheduling


EAN (ISBN-13): 9783540485827
ISBN (ISBN-10): 3540485821
Gebundene Ausgabe
Taschenbuch
Erscheinungsjahr: 2007
Herausgeber: Springer Berlin Heidelberg
628 Seiten
Gewicht: 1,073 kg
Sprache: eng/Englisch

Buch in der Datenbank seit 2007-06-06T01:30:14+02:00 (Zurich)
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ISBN/EAN: 9783540485827

ISBN - alternative Schreibweisen:
3-540-48582-1, 978-3-540-48582-7
Alternative Schreibweisen und verwandte Suchbegriffe:
Autor des Buches: cow, tan, kay, peter chen
Titel des Buches: evolution, evolutionary intelligence, evolutionary scheduling, intelligence studies


Daten vom Verlag:

Autor/in: Keshav Dahal; Kay Chen Tan; Peter I. Cowling
Titel: Studies in Computational Intelligence; Evolutionary Scheduling
Verlag: Springer; Springer Berlin
628 Seiten
Erscheinungsjahr: 2007-02-15
Berlin; Heidelberg; DE
Sprache: Englisch
160,49 € (DE)
164,99 € (AT)
177,00 CHF (CH)
Available
XI, 628 p.

BB; Hardcover, Softcover / Informatik, EDV/Informatik; Künstliche Intelligenz; Verstehen; Computational Intelligence; Evolution; Evolutionary Algorithms; Fuzzy; Operations Research; algorithm; artificial intelligence; evolutionary algorithm; evolutionary strategies; genetic algorithms; heuristics; intelligence; metaheuristic; optimization; programming; Artificial Intelligence; Mathematical and Computational Engineering Applications; Mathematik für Ingenieure; EA; BC

Methodology.- Memetic Algorithms in Planning, Scheduling, and Timetabling.- Landscapes, Embedded Paths and Evolutionary Scheduling.- Classical and Non-Classical Models of Production Scheduling.- Scheduling of Flow-Shop, Job-Shop, and Combined Scheduling Problems using MOEAs with Fixed and Variable Length Chromosomes.- Designing Dispatching Rules to Minimize Total Tardiness.- A Robust Meta-Hyper-Heuristic Approach to Hybrid Flow-Shop Scheduling.- Hybrid Particle Swarm Optimizers in the Single Machine Scheduling Problem: An Experimental Study.- An Evolutionary Approach for Solving the Multi-Objective Job-Shop Scheduling Problem.- Timetabling.- Multi-Objective Evolutionary Algorithm for University Class Timetabling Problem.- Metaheuristics for University Course Timetabling.- Energy Applications.- Optimum Oil Production Planning using an Evolutionary Approach.- A Hybrid Evolutionary Algorithm for Service Restoration in Power Distribution Systems.- Particle Swarm Optimisation for Operational Planning: Unit Commitment and Economic Dispatch.- Evolutionary Generator Maintenance Scheduling in Power Systems.- Networks.- Evolvable Fuzzy Scheduling Scheme for Multiple-ChannelPacket Switching Network.- A Multi-Objective Evolutionary Algorithm for Channel Routing Problems.- Transport.- Simultaneous Planning and Scheduling for Multi-Autonomous Vehicles.- Scheduling Production and Distribution of Rapidly Perishable Materials with Hybrid GA's.- A Scenario-based Evolutionary Scheduling Approach for Assessing Future Supply Chain Fleet Capabilities.- Business.- Evolutionary Optimization of Business Process Designs.- Using a Large Set of Low Level Heuristics in a Hyperheuristic Approach to Personnel Scheduling.- A Genetic-Algorithm-Based Reconfigurable Scheduler.- Evolutionary Algorithm foran Inventory Location Problem.
Demonstrate the applicability of evolutionary computational techniques to solve scheduling problems

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