Autor Berry, Stuart
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Hacer una sugerencia Refinar búsquedaGuide to Computational Modelling for Decision Processes / Berry, Stuart ; Lowndes, Val ; Trovati, Marcello
TÃtulo : 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. Palabras clave: Simulación por ordenador Algoritmos La investigación de operaciones Matemáticas Informática Estadistica matematica Modelado por computadora Investigación de Operaciones y TeorÃa de la Decisión Aplicaciones de las matemáticas Probabilidad y EstadÃstica en Informática Ãndice Dewey: 003 Teoría general de Sistemas Resumen: Esta guÃa y referencia interdisciplinaria proporciona una introducción a las metodologÃas 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 heurÃsticos y analÃticos para resolver problemas grandes y complejos. Temas y caracterÃsticas: Presenta los métodos y herramientas de modelado clave, incluidos los modelos heurÃsticos y basados ​​en programación matemática, y la teorÃa de colas y técnicas de simulación. Demuestra el uso de métodos heurÃsticos 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 teorÃa 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 teorÃa 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 ingenierÃa 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. En lÃnea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i 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.
Palabras clave: Simulación por ordenador Algoritmos La investigación de operaciones Matemáticas Informática Estadistica matematica Modelado por computadora Investigación de Operaciones y TeorÃa de la Decisión Aplicaciones de las matemáticas Probabilidad y EstadÃstica en Informática Ãndice Dewey: 003 Teoría general de Sistemas Resumen: Esta guÃa y referencia interdisciplinaria proporciona una introducción a las metodologÃas 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 heurÃsticos y analÃticos para resolver problemas grandes y complejos. Temas y caracterÃsticas: Presenta los métodos y herramientas de modelado clave, incluidos los modelos heurÃsticos y basados ​​en programación matemática, y la teorÃa de colas y técnicas de simulación. Demuestra el uso de métodos heurÃsticos 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 teorÃa 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 teorÃa 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 ingenierÃa 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. En lÃnea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
TÃtulo : Guide to Industrial Analytics : Solving Data Science Problems for Manufacturing and the Internet of Things Tipo de documento: documento electrónico Autores: Hill, Richard, Autor ; Berry, Stuart, Autor 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. Palabras clave: ArtÃculos Grandes datos Informática Redes de comunicación informática Aprendizaje automático Máquina MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Procesamiento de datos Red informática Ãndice Dewey: 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 mÃstica 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 caracterÃsticas: 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 capÃtulo para reforzar el aprendizaje. Este libro de texto/guÃa único describe cómo usar herramientas para investigar. , diagnosticar, proponer e implementar soluciones analÃticas 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 tÃtulos de Springer incluyen GuÃa 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 tÃtulo de Springer, GuÃa 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. En lÃnea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Guide to Industrial Analytics : Solving Data Science Problems for Manufacturing and the Internet of Things [documento electrónico] / Hill, Richard, Autor ; Berry, Stuart, Autor . - 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.
Palabras clave: ArtÃculos Grandes datos Informática Redes de comunicación informática Aprendizaje automático Máquina MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Procesamiento de datos Red informática Ãndice Dewey: 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 mÃstica 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 caracterÃsticas: 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 capÃtulo para reforzar el aprendizaje. Este libro de texto/guÃa único describe cómo usar herramientas para investigar. , diagnosticar, proponer e implementar soluciones analÃticas 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 tÃtulos de Springer incluyen GuÃa 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 tÃtulo de Springer, GuÃa 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. En lÃnea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
