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Sinossi
OmeGA: A Competent Genetic Algorithm for Solving Permutation and Scheduling Problems addresses two increasingly important areas in GA implementation and practice. OmeGA, or the ordering messy genetic algorithm, combines some of the latest in competent GA technology to solve scheduling and other permutation problems. Competent GAs are those designed for principled solutions of hard problems, quickly, reliably, and accurately. Permutation and scheduling problems are difficult combinatorial optimization problems with commercial import across a variety of industries.
This book approaches both subjects systematically and clearly. The first part of the book presents the clearest description of messy GAs written to date along with an innovative adaptation of the method to ordering problems. The second part of the book investigates the algorithm on boundedly difficult test functions, showing principled scale up as problems become harder and longer. Finally, the book applies the algorithm to a test function drawn from the literature of scheduling.
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Contenuti
List of Figures. List of Tables. Foreword. Preface. Acknowledgments. Introduction. 1. Development of the OmeGA. 2. Performance Analysis of the OmeGA. 3. Application to a Scheduling Problem. 4. Conclusions and Future Work. Appendices. Appendix A: The Benchmark Input Data. Appendix B: Best Schedules. Appendix C: Source Code of OmeGA. References. Index.
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Book by Knjazew Dimitri
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OmeGA: A Competent Genetic Algorithm for Solving Permutation and Scheduling Problems (Genetic Algorithms and Evolutionary Computation)
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Kluwer Academic Publishers, 2002
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ISBN 13: 9780792374602
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OmeGA
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Omega
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Condizione: New. OmeGA, or the ordering messy genetic algorithm, combines some of the latest in competent GA technology to solve scheduling and other permutation problems. This book approaches the subjects systematically presenting the clearest description of messy GAs and investigating the algorithm on boundedly difficult test functions. Series: Genetic Algorithms and Evolutionary Computation. Num Pages: 152 pages, biography. BIC Classification: PBU; T; UY. Category: (P) Professional & Vocational; (UP) Postgraduate, Research & Scholarly; (UU) Undergraduate. Dimension: 234 x 156 x 11. Weight in Grams: 432. . 2002. Hardback. . . . . Codice articolo V9780792374602
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