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  • Format: PDF

Genetic algorithms refer to a class of optimization methods based on principles of natural selection and evolution. Although there have been a number of successful implementations in scientific and engineering applications, up until now there have been relatively few applications in the business world. Patricia Shiroma explores the possibility of combining genetic algorithms with simulation studies in order to generate efficient production schedules for parallel manufacturing processes. The author takes advantage of the synergistic effects between the two methods. The result is a flexible,…mehr

  • Geräte: PC
  • ohne Kopierschutz
  • eBook Hilfe
  • Größe: 11.02MB
Produktbeschreibung
Genetic algorithms refer to a class of optimization methods based on principles of natural selection and evolution. Although there have been a number of successful implementations in scientific and engineering applications, up until now there have been relatively few applications in the business world. Patricia Shiroma explores the possibility of combining genetic algorithms with simulation studies in order to generate efficient production schedules for parallel manufacturing processes. The author takes advantage of the synergistic effects between the two methods. The result is a flexible, highly effective production scheduling system which is tested in a case study.

Dieser Download kann aus rechtlichen Gründen nur mit Rechnungsadresse in A, B, BG, CY, CZ, D, DK, EW, E, FIN, F, GR, HR, H, IRL, I, LT, L, LR, M, NL, PL, P, R, S, SLO, SK ausgeliefert werden.

Autorenporträt
Dr. Patricia Jay Shiroma ist seit Dezember 1992 als Assistentin am Lehrstuhl von Prof. G. Niemeyer an der Universität Regensburg im Bereich Wirtschaftsinformatik tätig.