Optimal Decision Making in Operations Research and Statistics (Hardcover)
Langue : anglais
Edité par Taylor & Francis Ltd, London, 2021
- Livre relié
- Neuf
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Hardcover. The book provides insights in the decision-making for implementing strategies in various spheres of real-world issues. It integrates optimal policies in various decisionmaking problems and serves as a reference for researchers and industrial practitioners. Furthermore, the book provides sound knowledge of modelling of real-world problems and solution procedure using the various optimisation and statistical techniques for making optimal decisions. The book is meant for teachers, students, researchers and industrialists who are working in the field of materials science, especially operations research and applied statistics. The book provides insights in the decision-making for implementing strategies in various spheres of real-world issues. The book is meant for teachers, students, researchers and industrialists who are working in the field of materials science, especially operations research and applied statistics. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.…
N° de réf. du vendeur 9780367618759
- Titre
- Optimal Decision Making in Operations Research and Statistics (Hardcover)
- Auteur
- Irfan Ali
- Éditeur
- Taylor & Francis Ltd, London
- Année de publication
- 2021
- État de l'article
- new
- Reliure
- Hardcover
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 0367618753
- ISBN à 13 chiffres
- 9780367618759
The book provides insights in the decision-making for implementing strategies in various spheres of real-world issues. It integrates optimal policies in various decisionmaking problems and serves as a reference for researchers and industrial practitioners. Furthermore, the book provides sound knowledge of modelling of real-world problems and solution procedure using the various optimisation and statistical techniques for making optimal decisions.
The book is meant for teachers, students, researchers and industrialists who are working in the field of materials science, especially operations research and applied statistics.
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À propos de l’auteur
Irfan Ali received his B.Sc., M.Sc., M.Phil., and Ph.D. degrees from Aligarh Muslim University, Aligarh. He is currently working as an Assistant Professor with the Department of Statistics and Operations Research, A.M.U., Aligarh. His research interests include applied statistics and optimization. He has published more than 80 research articles in reputed journals and serves as a reviewer for several journals. He has delivered invited lectures in several universities and Institutions. He was awarded with Post Graduate Merit Scholarship during his M.Sc. (statistics) and the UGC-BSR Scholarship during his Ph.D. (statistics).
Leopoldo Eduardo Cardenas-Barron is a researcher of the research group in Optimization and Data Science. He is a member of the Mexican Research National System since 2015. Earlier, in 1996, had joined the Industrial and Systems Engineering Department at Tecnológico de Monterrey, where he was appointed to Assistant Professor in 1997, Associate Professor in 2001, and Professor in 2007.
Aquil Ahmed obtained his Ph.D. from the University of Roorkee (Presently 1.1.T., Roorkee). He is the Founder Head, Department of Statistics and Former Dean, Faculty of Material Science, University of Kashmir, Srinagar. He served the University of Kashmir, Srinagar for more than 26 years before joining the Department of Statistics and Operations Research, Aligarh Muslim University, Aligarh in 2014. He has also served at the Asian Institute of Technology, Bangkok, Thailand and Qassim University, K.S.A. He is currently working as the Chairman, Department of Statistics and Operations Research, A.M.U., Aligarh.
Ali Akbar Shaikh is Assistant Professor in Mathematics at The University of Burdwan, Burdwan, West Bengal, India. He was a postdoctoral fellow at School of Engineering and Sciences of Tecnológico de Monterrey, Mexico. He was awarded SNI of level 1 (out of 0-3) by National System of Researchers of Mexico, the government of Mexico in the year 2017.
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