T�tulo: Genetic Programming for Production Scheduling: An Evolutionary Learning Approach (Machine Learning: Foundations, Methodologies, and Applications)
Editor: Springer
Fecha de publicaci�n: 2022
Idioma: Ingl�s
ISBN 10: 9811648611
ISBN 13: 9789811648618
Encuadernaci�n: Encuadernaci�n de tapa blanda
Estado: New

Acerca de

Sinopsis

This book introduces readers to an evolutionary learning approach, specifically genetic programming (GP), for production scheduling. The book is divided into six parts. In Part I, it provides an introduction to production scheduling, existing solution methods, and the GP approach to production scheduling. Characteristics of production environments, problem formulations, an abstract GP framework for production scheduling, and evaluation criteria are also presented. Part II shows various ways that GP can be employed to solve static production scheduling problems and their connections with conventional operation research methods. In turn, Part III shows how to design GP algorithms for dynamic production scheduling problems and describes advanced techniques for enhancing GP’s performance, including feature selection, surrogate modeling, and specialized genetic operators. In Part IV, the book addresses how to use heuristics to deal with multiple, potentially conflicting objectives in production scheduling problems, and presents an advanced multi-objective approach with cooperative coevolution techniques or multi-tree representations. Part V demonstrates how to use multitask learning techniques in the hyper-heuristics space for production scheduling. It also shows how surrogate techniques and assisted task selection strategies can benefit multitask learning with GP for learning heuristics in the context of production scheduling. Part VI rounds out the text with an outlook on the future.

Given its scope, the book benefits scientists, engineers, researchers, practitioners, postgraduates, and undergraduates in the areas of machine learning, artificial intelligence, evolutionary computation, operations research, and industrial engineering.

Acerca del autor

Fangfang Zhang is a Postdoctoral Research Fellow at the School of Engineering and Computer Science, Victoria University of Wellington, New Zealand. Her current research interests include evolutionary computation, hyper-heuristics learning/optimization, job shop scheduling, and multitask optimization.

Su Nguyen is a Senior Research Fellow and Algorithm Lead at the Centre for Data Analytics and Cognition, La Trobe University, Melbourne, Australia. His expertise includes evolutionary computation, simulation optimization, automated algorithm design, interfaces of artificial intelligence/operations research, and their applications in logistics, energy, and transportation. Dr. Nguyen chaired the IEEE Task Force on Evolutionary Scheduling and Combinatorial Optimisation from 2014 to 2018. He gave technical tutorials on evolutionary computation and artificial intelligence-based visualization at the Parallel Problem Solving from Nature Conference in 2018 and the IEEE World Congress on Computational Intelligence in 2020.

Yi Mei is a Senior Lecturer at the School of Engineering and Computer Science, Victoria University of Wellington, New Zealand. He has published more than 100 articles in prominent journals for Evolutionary Computation and Operations Research, including IEEE Transactions on Evolutionary Computation, IEEE Transactions on Cybernetics, Evolutionary Computation, European Journal of Operational Research, and ACM Transactions on Mathematical Software. His research interests include evolutionary scheduling and combinatorial optimization, machine learning, genetic programming, and hyper-heuristics.

Mengjie Zhang is a Professor of Computer Science, Head of the Evolutionary Computation Research Group, and Associate Dean (Research and Innovation) of the Faculty of Engineering, Victoria University of Wellington, New Zealand. His current research interests include artificial intelligence and machine learning, particularly genetic programming, image analysis, feature selection and reduction, job shop scheduling, and transfer learning. He has published over 600 research papers in international journals and conference proceedings. Prof. Zhang is a Fellow of the Royal Society of New Zealand, Fellow of the IEEE, and an IEEE Distinguished Lecturer. He has previously chaired the IEEE CIS Intelligent Systems and Applications Technical Committee, the IEEE CIS Emergent Technologies Technical Committee, and the Evolutionary Computation Technical Committee, and served on the IEEE CIS Award Committee. He is a Vice-Chair of the Task Force on Evolutionary Computer Vision and Image Processing, and the Founding Chair of the IEEE Computational Intelligence Chapter in New Zealand. He is a Fellow of the Royal Society of New Zealand, a Fellow of the IEEE, and an IEEE Distinguished Lecturer.

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Si eres un consumidor puedes cancelar el presente contrato de acuerdo con lo indicado a continuaci�n. Son consumidores las personas f�sicas que act�en con un prop�sito ajeno a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesi�n.

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Tienes derecho a desistir del presente contrato en un plazo de 14 d�as naturales sin necesidad de justificaci�n.

El plazo de desistimiento expirar� a los 14 d�as naturales del d�a en que t� o un tercero que hayas indicado, distinto del transportista, adquiera la posesi�n material del �ltimo bien, componente o pieza.

Para ejercer el derecho de desistimiento, deber�s notificarnos a Books Puddle, 244 Madison Ave, Suite # 405, 10016, New York, New York, U.S.A., +1 7183015977, de tu decisi�n de desistir del contrato a trav�s de una declaraci�n inequ�voca (por ejemplo, una carta enviada por correo postal, fax o correo electr�nico). Podr�s utilizar el modelo de formulario de desistimiento que figura a continuaci�n, aunque su uso no es obligatorio. Tienes asimismo la opci�n de cumplimentar y enviar electr�nicamente el modelo de formulario de desistimiento o cualquier otra declaraci�n inequ�voca a trav�s de nuestro sitio web a "Mis pedidos" en "Mi cuenta". Si recurres a esta opci�n, te comunicaremos sin demora en un soporte duradero (por ejemplo, por correo electr�nico) la recepci�n de dicho desistimiento.

Para cumplir el plazo de desistimiento, basta con que la comunicaci�n relativa al ejercicio por tu parte de este derecho sea enviada antes de que venza el plazo correspondiente.

Consecuencias del desistimiento:

En caso de desistimiento por tu parte, te devolveremos todos los pagos recibidos de ti, incluidos los gastos de entrega (con la excepci�n de los gastos adicionales resultantes de la elecci�n por tu parte de una modalidad de entrega diferente a la modalidad menos costosa de entrega ordinaria que ofrezcamos) sin ninguna demora indebida y, en todo caso, a m�s tardar 14 d�as naturales a partir de la fecha en la que se nos informes de tu decisi�n de desistir del presente contrato. Procederemos a efectuar dicho reembolso utilizando el mismo medio de pago empleado por ti para la transacci�n inicial, a no ser que hayas dispuesto expresamente lo contrario; en todo caso, no incurrir�s en ning�n gasto como consecuencia del reembolso.

Podremos retenerte el reembolso hasta haber recibido los bienes, o hasta que hayas presentado una prueba de la devoluci�n de los mismos, seg�n qu� condici�n se cumpla primero. Deber�s devolvernos o entregarnos directamente los bienes a Books Puddle, 244 Madison Ave, Suite # 405, 10016, New York, New York, U.S.A., +1 7183015977, sin ninguna demora indebida y, en cualquier caso, a m�s tardar en el plazo de 14 d�as naturales a partir de la fecha en que nos comuniques tu decisi�n de desistimiento del contrato. Se considerar� cumplido el plazo si efect�as la devoluci�n de los bienes antes de que haya concluido dicho plazo. Deber�s asumir el coste directo de devoluci�n de los bienes. Solo ser�s responsable de la disminuci�n de valor de los bienes resultante de una manipulaci�n distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las caracter�sticas y el funcionamiento de los bienes.

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