Bayesian Heuristic Approach to Discrete and Global Optimization: Algorithms, Visualization, Software, and Applications (Nonconvex Optimization and Its Applications)

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9780792343271: Bayesian Heuristic Approach to Discrete and Global Optimization: Algorithms, Visualization, Software, and Applications (Nonconvex Optimization and Its Applications)

Bayesian decision theory is known to provide an effective framework for the practical solution of discrete and nonconvex optimization problems. This book is the first to demonstrate that this framework is also well suited for the exploitation of heuristic methods in the solution of such problems, especially those of large scale for which exact optimization approaches can be prohibitively costly. The book covers all aspects ranging from the formal presentation of the Bayesian Approach, to its extension to the Bayesian Heuristic Strategy, and its utilization within the informal, interactive Dynamic Visualization strategy. The developed framework is applied in forecasting, in neural network optimization, and in a large number of discrete and continuous optimization problems. Specific application areas which are discussed include scheduling and visualization problems in chemical engineering, manufacturing process control, and epidemiology. Computational results and comparisons with a broad range of test examples are presented. The software required for implementation of the Bayesian Heuristic Approach is included. Although some knowledge of mathematical statistics is necessary in order to fathom the theoretical aspects of the development, no specialized mathematical knowledge is required to understand the application of the approach or to utilize the software which is provided.
Audience: The book is of interest to both researchers in operations research, systems engineering, and optimization methods, as well as applications specialists concerned with the solution of large scale discrete and/or nonconvex optimization problems in a broad range of engineering and technological fields. It may be used as supplementary material for graduate level courses.

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Mockus, Jonas; Eddy, William; Reklaitis, Gintaras
Editore: Springer
ISBN 10: 0792343271 ISBN 13: 9780792343271
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Descrizione libro Springer. Hardcover. Condizione libro: New. 0792343271 **New** copy, unmarked EXCELLENT condition; ships USPS with delivery confirmation in US. Codice libro della libreria SKU1017564

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Jonas Mockus; William Eddy; Gintaras Reklaitis
Editore: Springer (1996)
ISBN 10: 0792343271 ISBN 13: 9780792343271
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Jonas Mockus, William Eddy, Gintaras Reklaitis
Editore: Springer, Netherlands (1997)
ISBN 10: 0792343271 ISBN 13: 9780792343271
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Descrizione libro Springer, Netherlands, 1997. Hardback. Condizione libro: New. 1997 ed.. Language: English . This book usually ship within 10-15 business days and we will endeavor to dispatch orders quicker than this where possible. Brand New Book. Bayesian decision theory is known to provide an effective framework for the practical solution of discrete and nonconvex optimization problems. This book is the first to demonstrate that this framework is also well suited for the exploitation of heuristic methods in the solution of such problems, especially those of large scale for which exact optimization approaches can be prohibitively costly. The book covers all aspects ranging from the formal presentation of the Bayesian Approach, to its extension to the Bayesian Heuristic Strategy, and its utilization within the informal, interactive Dynamic Visualization strategy. The developed framework is applied in forecasting, in neural network optimization, and in a large number of discrete and continuous optimization problems. Specific application areas which are discussed include scheduling and visualization problems in chemical engineering, manufacturing process control, and epidemiology. Computational results and comparisons with a broad range of test examples are presented. The software required for implementation of the Bayesian Heuristic Approach is included. Although some knowledge of mathematical statistics is necessary in order to fathom the theoretical aspects of the development, no specialized mathematical knowledge is required to understand the application of the approach or to utilize the software which is provided. Audience: The book is of interest to both researchers in operations research, systems engineering, and optimization methods, as well as applications specialists concerned with the solution of large scale discrete and/or nonconvex optimization problems in a broad range of engineering and technological fields. It may be used as supplementary material for graduate level courses. Codice libro della libreria LIE9780792343271

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Jonas Mockus, William Eddy, Gintaras Reklaitis
Editore: Springer (1996)
ISBN 10: 0792343271 ISBN 13: 9780792343271
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Jonas Mockus; William Eddy; Gintaras Reklaitis
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Jonas Mockus
Editore: Kluwer Academic Publishers (1996)
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Mockus, Jonas
Editore: Springer (2016)
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Descrizione libro Springer, 2016. Paperback. Condizione libro: New. PRINT ON DEMAND Book; New; Publication Year 2016; Not Signed; Fast Shipping from the UK. No. book. Codice libro della libreria ria9780792343271_lsuk

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Jonas Mockus
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Jonas Mockus; William Eddy; Gintaras Reklaitis
Editore: Springer (1996)
ISBN 10: 0792343271 ISBN 13: 9780792343271
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JONAS MOCKUS
Editore: Springer (1996)
ISBN 10: 0792343271 ISBN 13: 9780792343271
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