Flexible and Generalized Uncertainty Optimization : Theory and Approaches
Langue : anglais
Edité par Springer, 2021
Série : Livre 438 sur 538 - Studies in Computational Intelligence
- Livre relié
- Neuf
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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 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 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.…
N° de réf. du vendeur 9783030611798
- Titre
- Flexible and Generalized Uncertainty Optimization : Theory and Approaches
- Auteur
- Weldon A. Lodwick
- Éditeur
- Springer
- Année de publication
- 2021
- État de l'article
- Neu
- Reliure
- Buch
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 3030611795
- ISBN à 13 chiffres
- 9783030611798
- Édition
- 2ème Édition
- Poids de l'article
- 477 grammes
- Dimensions
- 241x160x17 mm
- Série
- Livre 438 sur 538: Studies in Computational Intelligence
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 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.
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À propos de l’auteur
Luiz L. Salles-Neto received the M.Sc. degree in mathematics and the Ph.D. degree in computational and applied mathematics from the University of Campinas, Brazil, in 2000 and 2005, respectively. He was a Research Scholar at the Universidad de Sevilla, Spain, in 2009/2010, and a Research Scholar at the University of Colorado Denver, USA, in 2017. He is an Associate Professor at Federal University of São Paulo, Brazil.
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37574 Einbeck
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