9783030611798 - flexible and generalized uncertainty optimization: theory and approaches: 696 (studies in computational intelligence, 696) de salles-neto, luiz l.; lodwick, weldon a. (15 resultados)
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Editorial: Springer, 2021
Serie: Libro 438 de 538 - Studies in Computational Intelligence
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Editorial: Springer International Publishing, 2021
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Buch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book presents the theory and methods of flexible and generalized uncertainty optimization. Particularly, it describes the theory of generalized uncertainty in the context of optimization modeling. The book starts with an overview of flexible and gene…ralized uncertainty optimization. It covers uncertainties that are both associated with lack of information and are more general than stochastic theory, where well-defined distributions are assumed. Starting from families of distributions that are enclosed by upper and lower functions, the book presents construction methods for obtaining flexible and generalized uncertainty input data that can be used in a flexible and generalized uncertainty optimization model. It then describes the development ofthe associated optimizationmodel in detail. Written for graduate students and professionals in the broad field of optimization and operations research, this second edition has been revised and extended to include more worked examplesand a section on interval multi-objective mini-max regret theory along with its solution method.
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Editorial: Springer, 2021
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Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Discusses how to analyze mathematically imprecise, uncertain, fuzzy informationShows how to construct input data for use in flexible and generalized uncertainty optimization problems Second edition e.
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Buch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book presents the theory and methods of flexible and generalized uncertainty optimization. Particularly, it describes the theory of generalized uncertainty in the context of optimization modeling. The book starts with an overview of flexi…ble and generalized uncertainty optimization. It covers uncertainties that are both associated with lack of information and are more general than stochastic theory, where well-defined distributions are assumed. Starting from families of distributions that are enclosed by upper and lower functions, the book presents construction methods for obtaining flexible and generalized uncertainty input data that can be used in a flexible and generalized uncertainty optimization model. It then describes the development of the associated optimization model in detail. Written for graduate students and professionals in the broad field of optimization and operations research, this second edition has been revised and extended to include more worked examples and a section on interval multi-objective mini-max regret theory along with its solution method.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 204 pp. Englisch.
