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Band 24 - 11%

Scatter Search Methodology and Implementations in C

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96,99 € UVP 109,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei


Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

28.02.2003

Abbildungen

XVII, 291 p. 20 illus.

Verlag

Springer Us

Seitenzahl

291

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/1,7 cm

Gewicht

476 g

Auflage

Softcover reprint of the original 1st ed. 2003

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-4020-7376-2

Beschreibung

Rezension

From the reviews:



"The book Scatter Search by Manuel Laguna and Rafael Marti … provides an excellent introduction to this advanced optimization methodology. … Different from most other books in this field, this book comes along with a rich variety of illustrative examples for various optimization problems … . This significantly helps to gain an in-depth understanding of the methodology and enables readers to develop state-of-the-art implementations on their own. … With this book, the authors have created an excellent reference both for researchers and practitioners." (Stephan Scheuerer, OR-News, Issue 23, March, 2005)

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Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

28.02.2003

Abbildungen

XVII, 291 p. 20 illus.

Verlag

Springer Us

Seitenzahl

291

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/1,7 cm

Gewicht

476 g

Auflage

Softcover reprint of the original 1st ed. 2003

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-4020-7376-2

Herstelleradresse

Springer-Verlag KG
Sachsenplatz 4-6
1201 Wien
AT

Email: ProductSafety@springernature.com

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  • 1. Introduction.- 1. Historical Background.- 2. Basic Design.- 3. C Code Conventions.- 2. Tutorial:Unconstrained Nonlinear Optimization.- 1. Diversification Generation Method.- 2. Improvement Method.- 3. Reference Set Update Method.- 4. Subset Generation Method.- 5. Combination Method.- 6. Overall Procedure.- 7. Summary of C Functions.- 3. Tutorial:0-1 Knapsack Problems.- 1. Diversification Generation Method.- 2. Improvement Method.- 3. Reference Set Update Method.- 4. Subset Generation Method.- 5. Combination Method.- 6. Overall Procedure.- 7. Summary of C Functions.- 4. Tutorial:Linear Ordering Problem.- 1. The Linear Ordering Problem.- 2. Diversification Generation Method.- 3. Improvement Method.- 4. Reference Set Update Method.- 5. Combination Method.- 6. Summary of C Functions.- 5. Advanced Scatter Search Designs.- 1. Reference Set.- 2. Subset Generation.- 3. Specialized Combination Methods.- 4. Diversification Generation.- 6. Use of Memory in Scatter Search.- 1. Tabu Search.- 2.Explicit Memory.- 3. Attributive Memory.- 7. Connections with Other Population-Based Approaches.- 1. Genetic Algorithms.- 2. Path Relinking.- 3. Intensification and Diversification.- 8. Scatter Search Applications.- 1. Neural Network Training.- 2. Multi-Objective Bus Routing.- 3. Arc Crossing Minimization in Graphs.- 4. Maximum Clique.- 5. Graph Coloring.- 6. Periodic Vehicle Loading.- 7. Capacitated Multicommodity Network Design.- 8. Job-Shop Scheduling.- 9. Capacitated Chinese Postman Problem.- 10. Vehicle Routing.- 11. Binary Mixed Integer Programming.- 12. Iterated Re-start Procedures.- 13. Parallelization for the P-Median.- 14. OptQuest Application.- 9. Commercial Scatter Search Implementation.- 1. General OCL Design.- 2. Constraints and Requirements.- 3. OCL Functionality.- 4. Computational Experiments.- 5. Conclusions.- 6. Appendix.- 10. Experiences and Future Directions.- 1. Experiences and Findings.- 2. Multi-Objective Scatter Search.- 3. Maximum Diversity Problem.- 4. Implications for Future Developments.- References.