Name: Risoluzione del problema della programmazione degli esami utilizzando l'algoritmo genetico (en Italiano)
Price: 284634.00 COP
Availability: InStock
Author: Obaid, Omar Ibrahim; Mohammed, Mazin Abed; Bin Ahmad, Sharifuddin
ISBN: 9786209441660

portada Risoluzione del problema della programmazione degli esami utilizzando l'algoritmo genetico (en Italiano)

Risoluzione del problema della programmazione degli esami utilizzando l'algoritmo genetico (en Italiano)

Formato

Libro Físico

Editorial

Edizioni Sapienza

Autor

Obaid, Omar Ibrahim; Mohammed, Mazin Abed; Bin Ahmad, Sharifuddin

Idioma

Italiano

N° páginas

160

Encuadernación

Tapa Blanda

Dimensiones

22.9 x 15.2 x 0.9 cm

ISBN13

9786209441660

Risoluzione del problema della programmazione degli esami utilizzando l'algoritmo genetico (en Italiano)

Obaid, Omar Ibrahim; Mohammed, Mazin Abed; Bin Ahmad, Sharifuddin (Autor) · Edizioni Sapienza · Tapa Blanda

Libro Nuevo Importado

Envío: 20 a 24 días háb.

$ 569.268$ 284.634

-50%

Costos de importación incluídos en el precio ✅

Libro Nuevo

Quedan 10 unidades

$ 284.634

¡Envío Gratis! Llega entre el 18 Ago y el 25 Ago a Bogota, Cundinamarca. Seleccionar ubicación

Agregar a lista de deseos

Reseña del libro "Risoluzione del problema della programmazione degli esami utilizzando l'algoritmo genetico (en Italiano)"

Negli ultimi dieci anni molti ricercatori hanno condotto numerose ricerche e utilizzato diversi metodi per risolvere il problema della programmazione degli esami finali nelle università, come il raffreddamento simulato, la ricerca tabù e gli algoritmi genetici. In questo libro, l'algoritmo genetico (GA) viene utilizzato per risolvere il problema della programmazione degli esami finali del College of Graduate Studies (CoGS), poiché è in grado di risolvere molti problemi complessi. Questo problema appartiene a una classe di problemi di programmazione altamente vincolati e noti per essere NP-difficili. L'algoritmo è stato adattato per risolvere il problema di ricerca, la cui procedura è diversa dall'algoritmo comune. Il libro cerca di trovare la soluzione migliore (il miglior calendario) per il CoGS, al fine di aiutare l'UNITEN a ridurre il tempo e lo sforzo necessari per creare i calendari degli esami. Vengono introdotti nuovi approcci ad alcuni degli operatori GA. Questi operatori includono l'operatore di mutazione adattiva che affronta il problema della stasi e uno schema di crossover chiamato Scattered Crossover per migliorare la capacità del GA di produrre soluzioni migliori con il miglior valore di fitness in un numero minore di generazioni.