Intelligence Artificielle et Prévisions dans la Chaîne Logistique

Univ Europeenne - EAN : 9786202274456
Said Benkachcha
Édition papier

EAN : 9786202274456

Paru le : 1 févr. 2018

64,90 € 61,52 €
Disponible
Pour connaître votre prix et commander, identifiez-vous
Notre engagement qualité
  • Benefits Livraison gratuite
    en France sans minimum
    de commande
  • Benefits Manquants maintenus
    en commande
    automatiquement
  • Benefits Un interlocuteur
    unique pour toutes
    vos commandes
  • Benefits Toutes les licences
    numériques du marché
    au tarif éditeur
  • Benefits Assistance téléphonique
    personalisée sur le
    numérique
  • Benefits Service client
    Du Lundi au vendredi
    de 9h à 18h
  • EAN13 : 9786202274456
  • Réf. éditeur : 3452383
  • Editeur : Univ Europeenne
  • Date Parution : 1 févr. 2018
  • Disponibilite : Disponible
  • Barème de remise : NS
  • Nombre de pages : 168
  • Format : H:229 mm L:152 mm E:10 mm
  • Poids : 256gr
  • Interdit de retour : Retour interdit
  • Résumé : L'objectif de cet ouvrage est de contribuer à l'optimisation de la gestion des flux par l'amélioration des prévisions et la minimisation de l'incertitude sur la demande. Tous les acteurs concernés par l'application des prévisions ou par le processus de prise de décision connaissent l'importance de choisir la technique de prévision la plus appropriée. Chaque situation est différente des autres, et les méthodes ne sont pas caractérisées par les mêmes forces et faiblesses. Les limites des modèles classiques incitent à utiliser d'autres méthodologies et à exploiter des outils de l'intelligence artificielle (IA), qui sont adaptés à des contextes complexes et incertains comme celui des prévisions. Dans cet ouvrage nous proposons des modèles de prévisions en se basant sur l'apport de l'intelligence artificielle dans ce domaine. Les réseaux de neurones artificiels RNA sont les outils de l'IA largement utilisés pour modéliser des séries temporelles dépendantes et indépendantes. Ces méthodes de prévision basées sur les RNA prouvent leur efficacité pour surmonter les cas où les données sur la demande sont limitées, ou en présence d'une variabilité marquée des informations.
Haut de page
Copyright 2026 Cufay. Tous droits réservés.