Исследование эвристических методов решения минимаксной неоднородной задачи по различным критериям монография
В данной работе исследуется одно из интересных направлений теории расписаний, сформулированное как минимаксная однородная распределительная задача теории расписаний. В настоящее время получили широкое распространение при решении таких задач модели генетических алгоритмов. В монографии подробно рассм...
Guardat en:
| Autor principal: | |
|---|---|
| Format: | Книга |
| Matèries: | |
| Accés en línia: | Перейти к просмотру издания |
| Etiquetes: |
Afegir etiqueta
Sense etiquetes, Sigues el primer a etiquetar aquest registre!
|
| LEADER | 03703nam0a2200373 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | RU/IPR SMART/89520 | ||
| 856 | 4 | |u https://www.iprbookshop.ru/89520.html |z Перейти к просмотру издания | |
| 801 | 1 | |a RU |b IPR SMART |c 20240904 |g RCR | |
| 010 | |a 978-5-904033-17-0 | ||
| 205 | |a Исследование эвристических методов решения минимаксной неоднородной задачи по различным критериям |b 2031-04-01 | ||
| 333 | |a Гарантированный срок размещения в ЭБС до 01.04.2031 (автопролонгация) | ||
| 100 | |a 20240904d2017 k y0rusy01020304ca | ||
| 105 | |a y j 000zy | ||
| 101 | 0 | |a rus | |
| 102 | |a RU | ||
| 200 | 1 | |a Исследование эвристических методов решения минимаксной неоднородной задачи по различным критериям |e монография |f В. Г. Кобак, А. Г. Жуковский, А. А. Манин | |
| 700 | 1 | |a Кобак, |b В. Г. |4 070 | |
| 701 | 1 | |a Жуковский, |b А. Г. |4 070 | |
| 701 | 1 | |a Манин, |b А. А. |4 070 | |
| 330 | |a В данной работе исследуется одно из интересных направлений теории расписаний, сформулированное как минимаксная однородная распределительная задача теории расписаний. В настоящее время получили широкое распространение при решении таких задач модели генетических алгоритмов. В монографии подробно рассматривается модифицированная модель Голдберга, широко применяемая к однородным вычислительным системам, содержащим различное количество процессоров. В данной работе модифицированная модель Голдберга усилена алгоритмическими преобразованиями, приведены подробные примеры решения усиленные сравнительными вычислительными характеристиками. Монография предназначена для аспирантов, преподавателей и студентов, а также для научных инженерно-технических работников, работающих в области информационных технологий и программирования и специализирующихся на решении задач, связанных с применением систем и алгоритмов искусственного интеллекта. | ||
| 210 | |a Ростов-на-Дону |c Северо-Кавказский филиал Московского технического университета связи и информатики |d 2017 | ||
| 610 | 1 | |a эвристический метод | |
| 610 | 1 | |a минимаксная задача | |
| 610 | 1 | |a генетические алгоритмы | |
| 610 | 1 | |a модель Голдберга | |
| 675 | |a 004 | ||
| 686 | |a 32.813 |2 rubbk | ||
| 300 | |a Книга находится в премиум-версии IPR SMART. | ||
| 106 | |a s | ||
| 230 | |a Электрон. дан. (1 файл) | ||
| 336 | |a Текст | ||
| 337 | |a электронный | ||
| 503 | 0 | |a Доступна эл. версия. IPR SMART | |
| 215 | |a 109 с. | ||