Guide to Computational Modelling for Decision Processes / Berry, Stuart ; Lowndes, Val ; Trovati, Marcello  

Público ISBD Ningún comentario para este título. Título : Guide to Computational Modelling for Decision Processes : Theory, Algorithms, Techniques and Applications Tipo de documento: documento electrónico Autores: Berry, Stuart, ; Lowndes, Val, ; Trovati, Marcello, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2017 Número de páginas: XII, 396 p. 170 ilustraciones, 101 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-55417-4 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Simulación por ordenador  Algoritmos  La investigación de operaciones  Matemáticas  Informática  Estadistica matematica  Modelado por computadora  Investigación de Operaciones y Teoría de la Decisión  Aplicaciones de las matemáticas  Probabilidad y Estadística en Informática Clasificación: 003 Teoría general de sistemas Resumen: Esta guía y referencia interdisciplinaria proporciona una introducción a las metodologías y modelos de modelado que forman el punto de partida para derivar técnicas de solución eficientes y efectivas, y presenta una serie de estudios de casos que demuestran cómo se pueden utilizar enfoques heurísticos y analíticos para resolver problemas grandes y complejos. Temas y características: Presenta los métodos y herramientas de modelado clave, incluidos los modelos heurísticos y basados ​​en programación matemática, y la teoría de colas y técnicas de simulación. Demuestra el uso de métodos heurísticos no solo para resolver problemas complejos de toma de decisiones, sino también para derivar una solución más simple. técnica Presenta estudios de casos sobre una amplia gama de aplicaciones que utilizan técnicas de algoritmos genéticos y lógica difusa, búsqueda tabú y teoría de colas. Revisa ejemplos que incorporan modelado de dinámica de sistemas, autómatas celulares y simulaciones basadas en agentes, y el uso de big data. Contiene apéndices que cubren la teoría de colas, técnicas de optimización de funciones, lógica booleana y difusa y modelado de transporte. Describe la simulación para la evaluación de métodos de control y planificación de la producción, y un modelo para hacer coincidir servicios con usuarios en entornos de red oportunistas. Investigadores, profesionales y estudiantes de informática. Los estudios de ingeniería y negocios considerarán que este trabajo es una introducción invaluable y profunda al uso de técnicas de simulación en el análisis de problemas grandes y complejos, además de proporcionar una descripción exhaustiva del marco teórico y las aplicaciones que se están desarrollando para abordar dichos problemas. problemas. . Nota de contenido: Part I: Introduction to Modelling and Model Evaluation -- Model Building -- Introduction to Cellular Automata in Simulation -- Introduction to Mathematical Programming -- Heuristic Techniques in Optimisation -- Introduction to the Use of Queueing Theory and Simulation -- Part II: Case Studies -- Case Studies: Using Heuristics -- Further Use of Heuristic Methods -- Air Traffic Controllers Planning: A Rostering Problem -- Solving Multiple Objective Problems: Modelling Diet Problems -- Fuzzy Scheduling Applied to Small Manufacturing Firms -- The Design and Optimisation of Surround Sound Decoders Using Heuristic Methods -- System Dynamics Case Studies -- Applying Queueing Theory to the Design of a Traffic Light Controller -- Cellular Automata and Agents in Simulations -- Three Big Data Case Studies -- Part III: Appendices -- Appendix A: Queueing Theory -- Appendix B: Function Optimisation Techniques: Genetic Algorithms and Tabu Searches -- Appendix C: What to Simulate to Evaluate Production Planning and Control Methods in Small Manufacturing Firms -- Appendix D: Defining Boolean and Fuzzy Logic Operators -- Appendix E: Assessing the Reinstated Waverley Line -- Appendix F: Matching Services with Users in Opportunistic Network Environments. Tipo de medio : Computadora Summary : This interdisciplinary reference and guide provides an introduction to modelling methodologies and models which form the starting point for deriving efficient and effective solution techniques, and presents a series of case studies that demonstrate how heuristic and analytical approaches may be used to solve large and complex problems. Topics and features: Introduces the key modelling methods and tools, including heuristic and mathematical programming-based models, and queuing theory and simulation techniques Demonstrates the use of heuristic methods to not only solve complex decision-making problems, but also to derive a simpler solution technique Presents case studies on a broad range of applications that make use of techniques from genetic algorithms and fuzzy logic, tabu search, and queuing theory Reviews examples incorporating system dynamics modelling, cellular automata and agent-based simulations, and the use of big data Contains appendices covering queuing theory, function optimization techniques, Boolean and fuzzy logic, and transport modelling Describes simulation for the evaluation of production planning and control methods, and a model for matching services with users in opportunistic network environments Researchers, practitioners and students in computer science, engineering and business studies will find this work to be an invaluable and in-depth introduction to the use of simulation techniques in the analysis of large and complex problems, in addition to providing an exhaustive description of the theoretical framework and applications being developed to address such problems. . Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Guide to Computational Modelling for Decision Processes : Theory, Algorithms, Techniques and Applications [documento electrónico] / Berry, Stuart, ; Lowndes, Val, ; Trovati, Marcello,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2017 . - XII, 396 p. 170 ilustraciones, 101 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-319-55417-4 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Simulación por ordenador  Algoritmos  La investigación de operaciones  Matemáticas  Informática  Estadistica matematica  Modelado por computadora  Investigación de Operaciones y Teoría de la Decisión  Aplicaciones de las matemáticas  Probabilidad y Estadística en Informática Clasificación: 003 Teoría general de sistemas Resumen: Esta guía y referencia interdisciplinaria proporciona una introducción a las metodologías y modelos de modelado que forman el punto de partida para derivar técnicas de solución eficientes y efectivas, y presenta una serie de estudios de casos que demuestran cómo se pueden utilizar enfoques heurísticos y analíticos para resolver problemas grandes y complejos. Temas y características: Presenta los métodos y herramientas de modelado clave, incluidos los modelos heurísticos y basados ​​en programación matemática, y la teoría de colas y técnicas de simulación. Demuestra el uso de métodos heurísticos no solo para resolver problemas complejos de toma de decisiones, sino también para derivar una solución más simple. técnica Presenta estudios de casos sobre una amplia gama de aplicaciones que utilizan técnicas de algoritmos genéticos y lógica difusa, búsqueda tabú y teoría de colas. Revisa ejemplos que incorporan modelado de dinámica de sistemas, autómatas celulares y simulaciones basadas en agentes, y el uso de big data. Contiene apéndices que cubren la teoría de colas, técnicas de optimización de funciones, lógica booleana y difusa y modelado de transporte. Describe la simulación para la evaluación de métodos de control y planificación de la producción, y un modelo para hacer coincidir servicios con usuarios en entornos de red oportunistas. Investigadores, profesionales y estudiantes de informática. Los estudios de ingeniería y negocios considerarán que este trabajo es una introducción invaluable y profunda al uso de técnicas de simulación en el análisis de problemas grandes y complejos, además de proporcionar una descripción exhaustiva del marco teórico y las aplicaciones que se están desarrollando para abordar dichos problemas. problemas. . Nota de contenido: Part I: Introduction to Modelling and Model Evaluation -- Model Building -- Introduction to Cellular Automata in Simulation -- Introduction to Mathematical Programming -- Heuristic Techniques in Optimisation -- Introduction to the Use of Queueing Theory and Simulation -- Part II: Case Studies -- Case Studies: Using Heuristics -- Further Use of Heuristic Methods -- Air Traffic Controllers Planning: A Rostering Problem -- Solving Multiple Objective Problems: Modelling Diet Problems -- Fuzzy Scheduling Applied to Small Manufacturing Firms -- The Design and Optimisation of Surround Sound Decoders Using Heuristic Methods -- System Dynamics Case Studies -- Applying Queueing Theory to the Design of a Traffic Light Controller -- Cellular Automata and Agents in Simulations -- Three Big Data Case Studies -- Part III: Appendices -- Appendix A: Queueing Theory -- Appendix B: Function Optimisation Techniques: Genetic Algorithms and Tabu Searches -- Appendix C: What to Simulate to Evaluate Production Planning and Control Methods in Small Manufacturing Firms -- Appendix D: Defining Boolean and Fuzzy Logic Operators -- Appendix E: Assessing the Reinstated Waverley Line -- Appendix F: Matching Services with Users in Opportunistic Network Environments. Tipo de medio : Computadora Summary : This interdisciplinary reference and guide provides an introduction to modelling methodologies and models which form the starting point for deriving efficient and effective solution techniques, and presents a series of case studies that demonstrate how heuristic and analytical approaches may be used to solve large and complex problems. Topics and features: Introduces the key modelling methods and tools, including heuristic and mathematical programming-based models, and queuing theory and simulation techniques Demonstrates the use of heuristic methods to not only solve complex decision-making problems, but also to derive a simpler solution technique Presents case studies on a broad range of applications that make use of techniques from genetic algorithms and fuzzy logic, tabu search, and queuing theory Reviews examples incorporating system dynamics modelling, cellular automata and agent-based simulations, and the use of big data Contains appendices covering queuing theory, function optimization techniques, Boolean and fuzzy logic, and transport modelling Describes simulation for the evaluation of production planning and control methods, and a model for matching services with users in opportunistic network environments Researchers, practitioners and students in computer science, engineering and business studies will find this work to be an invaluable and in-depth introduction to the use of simulation techniques in the analysis of large and complex problems, in addition to providing an exhaustive description of the theoretical framework and applications being developed to address such problems. . Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]

Guide to Industrial Analytics / Hill, Richard  

Público ISBD Ningún comentario para este título. Título : Guide to Industrial Analytics : Solving Data Science Problems for Manufacturing and the Internet of Things Tipo de documento: documento electrónico Autores: Hill, Richard, ; Berry, Stuart, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: XXV, 275 p. 172 ilustraciones, 108 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-79104-9 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Artículos  Grandes datos  Informática  Redes de comunicación informática  Aprendizaje automático  Máquina  Minería de datos y descubrimiento de conocimientos  Procesamiento de datos  Red informática Clasificación: 6.312 Resumen: El seguimiento y la gestión del rendimiento operativo es una actividad crucial para las organizaciones industriales y empresariales. El surgimiento de computación y almacenamiento accesibles y de bajo costo a través del Internet industrial de las cosas (IIoT) ha generado un interés considerable en enfoques innovadores para hacer más con los datos. La ciencia de datos, el análisis predictivo, el aprendizaje automático, la inteligencia artificial y los enfoques más generales para modelar, simular y visualizar sistemas industriales a menudo se han considerado temas exclusivos de laboratorios de investigación y departamentos académicos. Este libro desacredita la mística en torno a la ciencia de datos aplicada y muestra a los lectores, mediante explicaciones estilo tutorial y estudios de casos de la vida real, cómo los profesionales pueden desarrollar su propia comprensión del desempeño para lograr mejoras comerciales tangibles. Temas y características: Describe la aplicación práctica de técnicas de ciencia de datos para resolver problemas en la fabricación y el IIoT. Presenta ejemplos de estudios de casos relevantes que utilizan software comúnmente disponible (y a menudo gratuito) para resolver problemas del mundo real. Permite a los lectores adquirir rápidamente una comprensión práctica de las habilidades esenciales de modelado y análisis para la resolución de problemas orientados a sistemas. Incluye un cronograma para organizar el contenido para la entrega universitaria semestral y ejercicios al final del capítulo para reforzar el aprendizaje. Este libro de texto/guía único describe cómo usar herramientas para investigar. , diagnosticar, proponer e implementar soluciones analíticas que proporcionen evidencia para casos de negocios o para entregar resultados explicables que demuestren un impacto positivo dentro de una organización. Será de gran valor para estudiantes, desarrolladores de aplicaciones, investigadores, consultores técnicos y gerentes y supervisores industriales. El Dr. Richard Hill es profesor de Sistemas Inteligentes, jefe del Departamento de Ciencias de la Computación y director del Centro de Análisis Industrial de la Universidad de Huddersfield, Reino Unido. Sus otros títulos de Springer incluyen Guía para el análisis de vulnerabilidades para sistemas y redes informáticas y Análisis de big data y computación en la nube. El Dr. Stuart Berry es miembro emérito del Departamento de Computación y Matemáticas de la Universidad de Derby, Reino Unido. Es coeditor del título de Springer, Guía de modelado computacional para procesos de decisión. Nota de contenido: 1. Introduction to Industrial Analytics -- 2. Measuring Performance -- 3. Modelling and Simulating Systems -- 4. Optimising Systems -- 5. Production Control and Scheduling -- 6. Simulating Demand Forecasts -- 7. Investigating Time Series Data -- 8. Determining the Minimum Information for Effective Control -- 9. Constructing Machine Learning Models for Prediction -- 10. Exploring Model Accuracy. Tipo de medio : Computadora Summary : Monitoring and managing operational performance is a crucial activity for industrial and business organisations. The emergence of low cost, accessible computing and storage through the Industrial Internet of Things (IIoT) has generated considerable interest in innovative approaches to doing more with data. Data Science, predictive analytics, machine learning, artificial intelligence and the more general approaches to modelling, simulating and visualizing industrial systems have often been considered topics only for research labs and academic departments. This book debunks the mystique around applied data science and shows readers, using tutorial-style explanations and real-life case studies, how practitioners can develop their own understanding of performance to achieve tangible business improvements. Topics and features: Describes hands-on application of data-science techniques to solve problems in manufacturing and the IIoT Presents relevant case study examples that make use of commonly available (and often free) software to solve real-world problems Enables readers to rapidly acquire a practical understanding of essential modelling and analytics skills for system-oriented problem solving Includes a schedule to organize content for semester-based university delivery, and end-of-chapter exercises to reinforce learning This unique textbook/guide outlines how to use tools to investigate, diagnose, propose and implement analytics solutions that will provide the evidence for business cases, or to deliver explainable results that demonstrate positive impact within an organisation. It will be invaluable to students, applications developers, researchers, technical consultants, and industrial managers and supervisors. Dr. Richard Hill is a professor of Intelligent Systems, head of the Department of Computer Science, and director of the Centre for Industrial Analytics at the University of Huddersfield, UK. His other Springer titles include Guide to Vulnerability Analysis for Computer Networks and Systems and Big-Data Analytics and Cloud Computing. Dr. Stuart Berry is Emeritus Fellow in the Department of Computing and Mathematics at the University of Derby, UK. He is a co-editor of the Springer title, Guide to Computational Modelling for Decision Processes. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Guide to Industrial Analytics : Solving Data Science Problems for Manufacturing and the Internet of Things [documento electrónico] / Hill, Richard, ; Berry, Stuart,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2021 . - XXV, 275 p. 172 ilustraciones, 108 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-030-79104-9 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Artículos  Grandes datos  Informática  Redes de comunicación informática  Aprendizaje automático  Máquina  Minería de datos y descubrimiento de conocimientos  Procesamiento de datos  Red informática Clasificación: 6.312 Resumen: El seguimiento y la gestión del rendimiento operativo es una actividad crucial para las organizaciones industriales y empresariales. El surgimiento de computación y almacenamiento accesibles y de bajo costo a través del Internet industrial de las cosas (IIoT) ha generado un interés considerable en enfoques innovadores para hacer más con los datos. La ciencia de datos, el análisis predictivo, el aprendizaje automático, la inteligencia artificial y los enfoques más generales para modelar, simular y visualizar sistemas industriales a menudo se han considerado temas exclusivos de laboratorios de investigación y departamentos académicos. Este libro desacredita la mística en torno a la ciencia de datos aplicada y muestra a los lectores, mediante explicaciones estilo tutorial y estudios de casos de la vida real, cómo los profesionales pueden desarrollar su propia comprensión del desempeño para lograr mejoras comerciales tangibles. Temas y características: Describe la aplicación práctica de técnicas de ciencia de datos para resolver problemas en la fabricación y el IIoT. Presenta ejemplos de estudios de casos relevantes que utilizan software comúnmente disponible (y a menudo gratuito) para resolver problemas del mundo real. Permite a los lectores adquirir rápidamente una comprensión práctica de las habilidades esenciales de modelado y análisis para la resolución de problemas orientados a sistemas. Incluye un cronograma para organizar el contenido para la entrega universitaria semestral y ejercicios al final del capítulo para reforzar el aprendizaje. Este libro de texto/guía único describe cómo usar herramientas para investigar. , diagnosticar, proponer e implementar soluciones analíticas que proporcionen evidencia para casos de negocios o para entregar resultados explicables que demuestren un impacto positivo dentro de una organización. Será de gran valor para estudiantes, desarrolladores de aplicaciones, investigadores, consultores técnicos y gerentes y supervisores industriales. El Dr. Richard Hill es profesor de Sistemas Inteligentes, jefe del Departamento de Ciencias de la Computación y director del Centro de Análisis Industrial de la Universidad de Huddersfield, Reino Unido. Sus otros títulos de Springer incluyen Guía para el análisis de vulnerabilidades para sistemas y redes informáticas y Análisis de big data y computación en la nube. El Dr. Stuart Berry es miembro emérito del Departamento de Computación y Matemáticas de la Universidad de Derby, Reino Unido. Es coeditor del título de Springer, Guía de modelado computacional para procesos de decisión. Nota de contenido: 1. Introduction to Industrial Analytics -- 2. Measuring Performance -- 3. Modelling and Simulating Systems -- 4. Optimising Systems -- 5. Production Control and Scheduling -- 6. Simulating Demand Forecasts -- 7. Investigating Time Series Data -- 8. Determining the Minimum Information for Effective Control -- 9. Constructing Machine Learning Models for Prediction -- 10. Exploring Model Accuracy. Tipo de medio : Computadora Summary : Monitoring and managing operational performance is a crucial activity for industrial and business organisations. The emergence of low cost, accessible computing and storage through the Industrial Internet of Things (IIoT) has generated considerable interest in innovative approaches to doing more with data. Data Science, predictive analytics, machine learning, artificial intelligence and the more general approaches to modelling, simulating and visualizing industrial systems have often been considered topics only for research labs and academic departments. This book debunks the mystique around applied data science and shows readers, using tutorial-style explanations and real-life case studies, how practitioners can develop their own understanding of performance to achieve tangible business improvements. Topics and features: Describes hands-on application of data-science techniques to solve problems in manufacturing and the IIoT Presents relevant case study examples that make use of commonly available (and often free) software to solve real-world problems Enables readers to rapidly acquire a practical understanding of essential modelling and analytics skills for system-oriented problem solving Includes a schedule to organize content for semester-based university delivery, and end-of-chapter exercises to reinforce learning This unique textbook/guide outlines how to use tools to investigate, diagnose, propose and implement analytics solutions that will provide the evidence for business cases, or to deliver explainable results that demonstrate positive impact within an organisation. It will be invaluable to students, applications developers, researchers, technical consultants, and industrial managers and supervisors. Dr. Richard Hill is a professor of Intelligent Systems, head of the Department of Computer Science, and director of the Centre for Industrial Analytics at the University of Huddersfield, UK. His other Springer titles include Guide to Vulnerability Analysis for Computer Networks and Systems and Big-Data Analytics and Cloud Computing. Dr. Stuart Berry is Emeritus Fellow in the Department of Computing and Mathematics at the University of Derby, UK. He is a co-editor of the Springer title, Guide to Computational Modelling for Decision Processes. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]

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