Network Models and Optimization
Autor Mitsuo Gen, Runwei Cheng, Lin Linen Limba Engleză Hardback – 31 iul 2008
Considerăm că expertiza academică a autorului Mitsuo Gen, acumulată la Departamentul de Inginerie Industrială și Sisteme Informaționale din cadrul Institutului de Tehnologie Ashikaga, oferă acestei lucrări o rigoare științifică rar întâlnită. Găsim în Network Models and Optimization un tratament autoritar al algoritmilor genetici multiobiectiv, instrumente esențiale pentru rezolvarea problemelor de optimizare în rețele complexe de logistică, transport și telecomunicații. Ca și Panos M. Pardalos în Network Optimization, autorii distilează experiența reală din industrie în principii acționabile, oferind soluții pentru probleme care, până recent, erau considerate imposibil de gestionat din punct de vedere computațional. Această lucrare reprezintă o evoluție firească în opera autorului, care a explorat anterior teme precum sustenabilitatea în Sustainable Logistics Systems Using AI-based Meta-Heuristics Approaches. Dacă lucrările sale precedente se concentrau pe aspecte specifice ale meta-euristicii, volumul de față extinde spectrul către o viziune integrată a modelelor de rețea. Structura cărții este organizată progresiv, pornind de la modelele de bază și avansând spre aplicații critice în lumea reală: de la problemele drumului critic și fluxului maxim, până la planificarea proiectelor și alocarea flotei aeriene. Cuprinsul indică o acoperire exhaustivă a sistemelor de asamblare și a rețelelor de comunicare, transformând cele 692 de pagini într-o resursă fundamentală pentru cercetători și practicieni.
Preț: 1204.45 lei
Preț vechi: 1468.84 lei
-18%
Carte tipărită la comandă
Livrare economică 22 mai-05 iunie
Specificații
ISBN-10: 1848001800
Pagini: 692
Ilustrații: XIV, 692 p.
Dimensiuni: 169 x 240 x 42 mm
Greutate: 1.33 kg
Ediția:2008 edition
Editura: SPRINGER LONDON
Locul publicării:London, United Kingdom
Public țintă
ResearchDe ce să citești această carte
Recomandăm această carte profesioniștilor din inginerie și cercetare operațională care au nevoie de metode riguroase pentru optimizarea sistemelor complexe. Cititorul va câștiga o înțelegere profundă a algoritmilor genetici aplicați în scenarii reale, precum logistica și rețelele de date. Este o investiție în expertiză tehnică, oferind instrumente matematice concrete pentru a reduce costurile și a maximiza eficiența fluxurilor industriale.
Despre autor
Mitsuo Gen este doctor în inginerie și profesor în cadrul Departamentului de Sisteme Industriale și Informaționale la Institutul de Tehnologie Ashikaga din Japonia. Expertiza sa este completată de Runwei Cheng, profesor asociat la Universitatea Northeastern din China. Împreună, aceștia au format o echipă de cercetare de elită, concentrată pe intersecția dintre informatică, cercetare operațională și managementul ingineresc. Opera lor colectivă este recunoscută la nivel internațional pentru integrarea inteligenței artificiale în optimizarea sistemelor logistice și de producție.
Cuprins
Notă biografică
Runwei Cheng is a Doctor of Engineering and currently works for JANA Solutions, Inc.
Lin Lin is currently a PhD candidate and research assistant at Waseda University, where he gained his MSc from the Graduate School of Information, Production and Systems. His research interests include hybrid genetic algorthims; neural networks; engineering optimization; multiobjective optimization; applications of evolutionary techniques; production and logistics; communication networks; image processing and pattern recognition; and parallel and distributed systems.
Textul de pe ultima copertă
Network Models and Optimization: Multiobjective Genetic Algorithm Approach extensively covers algorithms and applications, including shortest path problems, minimum cost flow problems, maximum flow problems, minimum spanning tree problems, travelling salesman and postman problems, location-allocation problems, project scheduling problems, multistage-based scheduling problems, logistics network problems, communication network problem, and network models in assembly line balancing problems, and airline fleet assignment problems.
Network Models and Optimization: Multiobjective Genetic Algorithm Approach can be used both as a student textbook and as a professional reference for practitioners in many disciplines who use network optimization methods to model and solve problems.