flowhop scheduling parallelen genetischen di bierwirth christian (10 risultati)

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Condizione: New. Num Pages: 233 pages, black & white illustrations, bibliography. Category: (P) Professional & Vocational. Dimension: 208 x 147 x 15. Weight in Grams: 318. . 1993. Paperback. . . . .

Paperback. Condizione: Brand New. 233 pages. German language. 8.27x5.83x0.57 inches. In Stock.

Condizione: New. Num Pages: 233 pages, black & white illustrations, bibliography. Category: (P) Professional & Vocational. Dimension: 208 x 147 x 15. Weight in Grams: 318. . 1993. Paperback. . . . . Books ship from the US and Ireland.

Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -rungs problem en in unterschiedlichen wissenschaftlichen Disziplinen anwen deten [Gold89. 1, S. 126-130]. Das Optimierungsproblem in seiner allgemeinsten Form ist die Aufgabe Optimiere -+ f (x) , XEM, (10) n n mit f als reellwertiger Funktion des lR und M C lR als Raum aller zulassigen Lasungen. Die Optimierung beliebiger reeller Funktionen unter Verwendung Genetischer Algorithmen wurde zuerst in der Dissertation von de Jong [Jong75] behandelt. Die von ihm experimentell untersuchten unste tigen, nichtkonvexen, multimodalen und stochastischen Funktionen dienen in der Literatur seither als Standardprobleme zur Validierung genetischer Optimierungsstrategien, siehe etwa [MSB91]. Wird in der Formulierung der Aufgabe (10) zusatzlich die Ganzzahligkeitsbedingung an die Kompo nenten der Lasungsvektoren x gekntipft, so fallt das Problem bekanntlich in den Bereich der kombinatorischen Optimierung. An einem einfachen Beispiel soll das konstruktive Paradigma der genetischen Optimierung ein gefiihrt werden. Hierzu werden wir eine der Biologie entlehnte begrifHiche Analogie verwenden, die in Abschnitt 3. 2 zusammenhangend dargestellt wird. Es sei die Aufgabe 2 Max -+ f(x,y)=x -2xy+y2, O:::;x,y:::;k-lmitx,yElN (11) 2 mit k als Zweierpotenz, also z. B. k = 32, gegeben. Jedes der 32 unter schiedlichen 2-Tupel, welche als potentielle Optimallasungen der Aufgabe zur Diskussion stehen, bezeichnet den Phanotyp einer zulassigen Lasung. Dieser laBt sich tiber eine Binartransformation in zwei Strings der Lange log2 k darstellen. x) = ( 25 ) 11 1 0 0 1 I (12) ( y 14 -+ 0 1 1 1 0 Die geordnete Menge binarer Strings definiert den Genotypus einer Lasung. 252 pp. Deutsch.

Condizione: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. 1 Motivation.- 2 Flowshop Scheduling.- 2.1 Das deterministische Job Scheduling Modell.- 2.1.1 Planvorgaben und implizite Annahmen.- 2.1.2 Durchlaufzeitbezogene Optimierungsziele.- 2.1.3 Problemklassifikation.- 2.2 Optimierung von Flowshop Problemen.- 2.2.1 .

Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -rungs problem en in unterschiedlichen wissenschaftlichen Disziplinen anwen deten [Gold89. 1, S. 126-130]. Das Optimierungsproblem in seiner allgemeinsten Form ist die Aufgabe Optimiere -+ f (x) , XEM, (10) n n mit f als reellwertiger Funktion des lR und M C lR als Raum aller zulassigen Lasungen. Die Optimierung beliebiger reeller Funktionen unter Verwendung Genetischer Algorithmen wurde zuerst in der Dissertation von de Jong [Jong75] behandelt. Die von ihm experimentell untersuchten unste tigen, nichtkonvexen, multimodalen und stochastischen Funktionen dienen in der Literatur seither als Standardprobleme zur Validierung genetischer Optimierungsstrategien, siehe etwa [MSB91]. Wird in der Formulierung der Aufgabe (10) zusatzlich die Ganzzahligkeitsbedingung an die Kompo nenten der Lasungsvektoren x gekntipft, so fallt das Problem bekanntlich in den Bereich der kombinatorischen Optimierung. An einem einfachen Beispiel soll das konstruktive Paradigma der genetischen Optimierung ein gefiihrt werden. Hierzu werden wir eine der Biologie entlehnte begrifHiche Analogie verwenden, die in Abschnitt 3. 2 zusammenhangend dargestellt wird. Es sei die Aufgabe 2 Max -+ f(x,y)=x -2xy+y2, O:::;x,y:::;k-lmitx,yElN (11) 2 mit k als Zweierpotenz, also z. B. k = 32, gegeben. Jedes der 32 unter schiedlichen 2-Tupel, welche als potentielle Optimallasungen der Aufgabe zur Diskussion stehen, bezeichnet den Phanotyp einer zulassigen Lasung. Dieser laBt sich tiber eine Binartransformation in zwei Strings der Lange log2 k darstellen. x) = ( 25 ) 11 1 0 0 1 I (12) ( y 14 -+ 0 1 1 1 0 Die geordnete Menge binarer Strings definiert den Genotypus einer Lasung.Deutscher Universitätsverlag in Springer Science + Business , Tiergartenstr. 15-17, 69121 Heidelberg 252 pp. Deutsch.

Taschenbuch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - rungs problem en in unterschiedlichen wissenschaftlichen Disziplinen anwen deten [Gold89. 1, S. 126-130]. Das Optimierungsproblem in seiner allgemeinsten Form ist die Aufgabe Optimiere -+ f (x) , XEM, (10) n n mit f als reellwertiger Funktion des lR und M C lR als Raum aller zulassigen Lasungen. Die Optimierung beliebiger reeller Funktionen unter Verwendung Genetischer Algorithmen wurde zuerst in der Dissertation von de Jong [Jong75] behandelt. Die von ihm experimentell untersuchten unste tigen, nichtkonvexen, multimodalen und stochastischen Funktionen dienen in der Literatur seither als Standardprobleme zur Validierung genetischer Optimierungsstrategien, siehe etwa [MSB91]. Wird in der Formulierung der Aufgabe (10) zusatzlich die Ganzzahligkeitsbedingung an die Kompo nenten der Lasungsvektoren x gekntipft, so fallt das Problem bekanntlich in den Bereich der kombinatorischen Optimierung. An einem einfachen Beispiel soll das konstruktive Paradigma der genetischen Optimierung ein gefiihrt werden. Hierzu werden wir eine der Biologie entlehnte begrifHiche Analogie verwenden, die in Abschnitt 3. 2 zusammenhangend dargestellt wird. Es sei die Aufgabe 2 Max -+ f(x,y)=x -2xy+y2, O:::;x,y:::;k-lmitx,yElN (11) 2 mit k als Zweierpotenz, also z. B. k = 32, gegeben. Jedes der 32 unter schiedlichen 2-Tupel, welche als potentielle Optimallasungen der Aufgabe zur Diskussion stehen, bezeichnet den Phanotyp einer zulassigen Lasung. Dieser laBt sich tiber eine Binartransformation in zwei Strings der Lange log2 k darstellen. x) = ( 25 ) 11 1 0 0 1 I (12) ( y 14 -+ 0 1 1 1 0 Die geordnete Menge binarer Strings definiert den Genotypus einer Lasung.