Optimisation en sciences de l'ingénieur : métaheuristiques, méthodes stochastiques et aide à la décision
La 4e de couverture indique : "Optimisation en sciences de l ingénieur présente les méthodes d optimisation utilisées dans les domaines de la programmation évolutionnaire, des problèmes à critère stochastique et de la décision assistée par ordinateur. Dans le cas des problèmes incertains ou mal...
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Auteurs principaux : | , , , , |
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Format : | Livre |
Langue : | français |
Titre complet : | Optimisation en sciences de l'ingénieur : métaheuristiques, méthodes stochastiques et aide à la décision / Dan Stefanoiu, Pierre Borne, Dumitru Popescu,... [et al.] |
Publié : |
Paris :
Hermès sciences
, DL 2014, cop. 2014 Lavoisier |
Description matérielle : | 1 vol. (396 p.) |
Collection : | Systèmes automatisés. Recherche, technologie, applications |
Sujets : |
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339 | |a Présentation des méthodes d'optimisation utilisées dans les domaines de la programmation évolutionnaire, des problèmes à critères stochastiques et de la décision assistée par ordinateur. Il s'agit des métaheuristiques, des approches stochastiques et de l'optimisation multicritère. Avec des exemples et des algorithmes. En complément d'Optimisation en sciences de l'ingénieur : méthodes exactes. ©Electre 2014 | ||
314 | |a Autres contributions : Florin-Gheorghe Filip, Abdelkader El Kamel | ||
320 | |a Bibliogr. p.[379]-392. Index | ||
330 | |a La 4e de couverture indique : "Optimisation en sciences de l ingénieur présente les méthodes d optimisation utilisées dans les domaines de la programmation évolutionnaire, des problèmes à critère stochastique et de la décision assistée par ordinateur. Dans le cas des problèmes incertains ou mal définis, éventuellement soumis à des perturbations aléatoires ou pour lesquels la recherche de solution risque de tomber sur l explosion combinatoire, les méthodes exactes s avèrent le plus souvent inexploitables dans un temps raisonnable. Les algorithmes décrits dans ce volume permettent de résoudre les problèmes rapidement. Illustré d exemples sur les méthodes proposées, cet ouvrage précise également les champs d applications possibles des algorithmes concernés." | ||
359 | 2 | |b 1. Métaheuristiques - Méthodes locales |b 2. Métaheuristiques - Méthodes globales |b 3. Optimisation stochastique |b 4. Problèmes multicritères |b 5. Méthodes et outils pour l'aide à la décision |b 6. Simulations pour l'aide à la décision | |
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606 | |3 PPN027244067 |a Optimisation mathématique |2 rameau | ||
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