Universidad Autónoma de Occidente
Local cover image
Local cover image

Genetic Algorithms and Engineering Desing / Mitsuo Gen, Runwei Cheng

By: Material type: TextTextLanguage: Español Publication details: Estados Unidos: John Wiley & Sons, Inc., 1997.Edition: 1a. ediciónDescription: 411 paginas; Contiene ilustraciones, diagramas, formulas; 24.2 cmISBN:
  • 0471127418
LOC classification:
  • T56.24 .G46 1997
Contents:
1 Foundations Of Genetic Algorithms 2 Constrained Optimization Problems 3 Combinatorial Optimization Problems 4 Reliability Optimization Problems 5 Flow-Shop Sequencing Problems 6 Job-Shop Scheduling Problems 7 Machine Scheduling Problems 8 Transportation Problems 9 Facility Layout Desing Problems 10 Selected Topics in Engineering Desing
Summary: Los algoritmos genéticos son técnicas de búsqueda y optimización estocásticas, potentes y ampliamente aplicables, basadas en principios de la teoría de la evolución. En los últimos años, la comunidad de algoritmos genéticos ha enfocado gran parte de su atención en los problemas de optimización de la ingeniería industrial, lo que ha dado lugar a un nuevo cuerpo de investigación y aplicaciones que amplía los estudios previos. Este libro está concebido como un texto que cubre los aspectos centrales de los algoritmos genéticos y sus aplicaciones a problemas de optimización difíciles de resolver, inherentes al diseño de sistemas de ingeniería industrial y manufactura. Está diseñado como una guía de autoestudio para profesionales o como un libro de texto para estudiantes de nivel licenciatura o posgrado en departamentos de ingeniería industrial, ciencias de la administración, investigación de operaciones, informática e inteligencia artificial en colegios y universidades. El libro también puede ser útil como texto de referencia integral para analistas de sistemas, investigadores operacionales, científicos de la administración, ingenieros y otros especialistas que enfrentan los desafiantes problemas de optimización difíciles de resolver propios de la ingeniería industrial y la investigación de operaciones. Aunque en los últimos años se han publicado varios libros muy buenos sobre algoritmos genéticos, este es el primer libro que ofrece a los lectores una visión completa y un tratamiento unificado del estado del arte de los algoritmos genéticos en su aplicación a la ingeniería industrial y la investigación de operaciones.
Holdings
Cover image Item type Current library Call number Copy number Status Date due Barcode
Libro Libro CI Milpa Alta Sala General T56.24 .G46 1997 ej.1 Available (Acceso restringido)

Mitsuo Gen es un investigador y académico japonés reconocido por sus contribuciones en los campos de algoritmos genéticos, optimización evolutiva y diseño de sistemas inteligentes. Se ha desempeñado como profesor en universidades como el Tokyo University of Science y ha publicado numerosos trabajos científicos y libros en el área de la inteligencia computacional y la ingeniería de diseño. Su enfoque de investigación incluye la aplicación de algoritmos evolutivos a problemas complejos de optimización en ingeniería, manufactura y sistemas industriales.

Runwei Cheng es un investigador que ha colaborado con Mitsuo Gen en el desarrollo de métodos avanzados de optimización evolutiva. Su trabajo se ha centrado en el análisis y la implementación de algoritmos genéticos aplicados al diseño de sistemas de ingeniería, contribuyendo al desarrollo de modelos eficientes para la solución de problemas reales en ingeniería y tecnología. Ambos autores han sido influyentes en el establecimiento de los fundamentos teóricos y prácticos de los algoritmos genéticos en el contexto del diseño ingenieril.

1 Foundations Of Genetic Algorithms
2 Constrained Optimization Problems
3 Combinatorial Optimization Problems
4 Reliability Optimization Problems
5 Flow-Shop Sequencing Problems
6 Job-Shop Scheduling Problems
7 Machine Scheduling Problems
8 Transportation Problems
9 Facility Layout Desing Problems
10 Selected Topics in Engineering Desing

Los algoritmos genéticos son técnicas de búsqueda y optimización estocásticas, potentes y ampliamente aplicables, basadas en principios de la teoría de la evolución. En los últimos años, la comunidad de algoritmos genéticos ha enfocado gran parte de su atención en los problemas de optimización de la ingeniería industrial, lo que ha dado lugar a un nuevo cuerpo de investigación y aplicaciones que amplía los estudios previos.

Este libro está concebido como un texto que cubre los aspectos centrales de los algoritmos genéticos y sus aplicaciones a problemas de optimización difíciles de resolver, inherentes al diseño de sistemas de ingeniería industrial y manufactura. Está diseñado como una guía de autoestudio para profesionales o como un libro de texto para estudiantes de nivel licenciatura o posgrado en departamentos de ingeniería industrial, ciencias de la administración, investigación de operaciones, informática e inteligencia artificial en colegios y universidades. El libro también puede ser útil como texto de referencia integral para analistas de sistemas, investigadores operacionales, científicos de la administración, ingenieros y otros especialistas que enfrentan los desafiantes problemas de optimización difíciles de resolver propios de la ingeniería industrial y la investigación de operaciones. Aunque en los últimos años se han publicado varios libros muy buenos sobre algoritmos genéticos, este es el primer libro que ofrece a los lectores una visión completa y un tratamiento unificado del estado del arte de los algoritmos genéticos en su aplicación a la ingeniería industrial y la investigación de operaciones.

Ingenieria en Gestion Empresarial

Ingenieria en Sistemas Computacionales

Ingeniería Bioquímica

Ingenieria en Industrias Alimentarias

There are no comments on this title.

to post a comment.

Click on an image to view it in the image viewer

Local cover image

Libros electrónicos

eLibro eLibro

Recursos de investigación libres

image host image host image host image host image host image host image host image host image host image host

Recursos informativos



TecNM | Tecnológico Nacional de México

© 2025 by Biblionexus