ALGORITHMES ÉVOLUTIONNAIRES POUR L'ORDONNANCEMENT INDUSTRIEL

Univ Europeenne - EAN : 9786131567216

Arnaud Zinflou

Skip to the end of the images gallery

Skip to the beginning of the images gallery

Édition papier

EAN : 9786131567216

Paru le : 24 mars 2011

69,00 € 65,40 €

Epuisé

Pour connaître votre prix et commander, identifiez-vous

Manquant sans date

Notre engagement qualité

Livraison gratuite
en France sans minimum
de commande
Manquants maintenus
en commande
automatiquement
Un interlocuteur
unique pour toutes
vos commandes
Toutes les licences
numériques du marché
au tarif éditeur
Assistance téléphonique
personalisée sur le
numérique
Service client
Du Lundi au vendredi
de 9h à 18h

Détails

EAN13 : 9786131567216
Réf. fournisseur : 4703717
Editeur : Univ Europeenne
Date Parution : 24 mars 2011
Disponibilite : Manque sans date
Barème de remise : NS
Nombre de pages : 220
Format : H:220 mm L:150 mm
Poids : 330gr
Interdit de retour : Retour interdit

Résumé

Résumé : Dans plusieurs secteurs d'activité comme l'aéronautique, l'informatique, l'environnement, le transport et autres, les décideurs sont confrontés à des problèmes de complexité grandissante. Il peut s'agir d'optimiser le trajet d'un véhicule, de minimiser des coûts de production, de supporter la prise de décision ou encore d'ordonnancer les processus dans un système informatique. Dans de nombreux cas, le problème à résoudre peut s'exprimer comme un problème d'optimisation combinatoire qui est rarement uni-objectif. En effet, la plupart des problèmes d'optimisation combinatoire rencontrés dans la pratique nécessitent l'optimisation simultanée de plusieurs objectifs souvent contradictoires. C'est par exemple le cas pour le problème d'ordonnancement de voitures (POV). Toutefois, malgré l'intérêt indéniable d'aborder les problèmes industriels d'un point de vue multi-objectifs, plusieurs auteurs ont noté que les chercheurs s'attardaient principalement à des contextes théoriques de base. Dans ce livre, nous proposons des approches basées sur des algorithmes évolutionnaires permettant de résoudre efficacement des problèmes industriel multi- objectifs comme le POV.
Biographie : received the B.Sc. degree in computer science from Université du Québec à Chicoutimi in 2002 and the M.Sc. in computer science and Ph.D. degrees in computer engineering from Université du Québec à Montréal and Université du Québec à Chicoutimi in 2004 and 2008 respectively. He is currently researcher in artificial intelligence field.