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 [...]

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