| 000 | 04082cam a22002654a 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 008 | 250717b mx ||||| |||| 00| 0 spa d | ||
| 020 | _a0471127418 | ||
| 040 |
_aITMILPAALTA _bEspañol _cTecNM |
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| 041 | _aspa | ||
| 050 | 0 | 0 | _aT56.24 .G46 1997 |
| 100 | 1 |
_aGen, Mitsuo, _92245 _eautor |
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| 245 | 0 | 0 |
_aGenetic Algorithms and Engineering Desing / _cMitsuo Gen, Runwei Cheng |
| 250 | _a1a. edición. | ||
| 260 | 3 |
_aEstados Unidos: _bJohn Wiley & Sons, Inc., _c1997. |
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| 300 |
_a411 paginas; _bContiene ilustraciones, diagramas, formulas; _c24.2 cm. |
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| 504 | _aMitsuo 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. | ||
| 505 | _a1 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 | ||
| 520 | _aLos 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. | ||
| 526 | _aIngenieria en Gestion Empresarial | ||
| 526 | _aIngenieria en Sistemas Computacionales | ||
| 526 | _aIngeniería Bioquímica | ||
| 526 | _aIngenieria en Industrias Alimentarias | ||
| 942 |
_2lcc _cLIB _ePrimera edición |
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| 945 |
_a1262 _bDaniela Ramírez Marmolejo _c1262 _dDaniela Ramírez Marmolejo |
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| 999 |
_c8058 _d8058 |
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