Simulation-based optimization: (Registro nro. 21074)
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000 -CABECERA | |
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Campo de control de longitud fija | 03058cam a22002417i 4500 |
001 - NÚMERO DE CONTROL | |
Campo de control | 18286605 |
005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN | |
Campo de control | 20190712162718.0 |
007 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FÍSICA | |
DESCRIPCIÓN FÍSICA | ta |
008 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FIJA--INFORMACIÓN GENERAL | |
Campo de control de longitud fija | 140902t20152015us a b 001 0 eng d |
020 ## - ISBN (INTERNATIONAL STANDARD BOOK NUMBER) | |
ISBN | 9781489974907 |
082 04 - NÚMERO DE LA CLASIFICACIÓN DECIMAL DEWEY | |
Número de clasificación Decimal | 519.3 |
Número de documento (Cutter) | G676s |
Número de edición DEWEY | 23 |
100 ## - ENCABEZAMIENTO PRINCIPAL--NOMBRE PERSONAL | |
Nombre de persona | Abhijit Gosavi |
9 (RLIN) | 40984 |
245 00 - TÍTULO PROPIAMENTE DICHO | |
Título | Simulation-based optimization: |
Parte restante del título | Parametric optimization techniques and reinforcement learning / |
Mención de responsabilidad, etc. | Abhijit Gosavi. |
250 ## - MENCIÓN DE EDICIÓN | |
Mención de edición | 2a ed. |
260 ## - PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, ETC (PIE DE IMPRENTA) | |
Lugar de publicación, distribución, etc. | New York (USA): |
Nombre del editor, distribuidor, etc. | Springer, |
Fecha de publicación, distribución, etc. | 2015 |
300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA | |
Extensión | xxvi, 508 p.: |
Otros detalles físicos | il.; |
Dimensiones | 24 cm. |
490 1# - MENCIÓN DE SERIE | |
Mención de serie | Operations research/computer science interfaces series, |
Número de volumen/designación secuencial | volumen 55. |
504 ## - NOTA DE BIBLIOGRAFÍA, ETC. | |
Bibliografía, etc. | Incluye indice |
520 ## - RESUMEN, ETC. | |
Nota de sumario, etc. | Optimización basada en simulación: las técnicas de optimización paramétrica y el aprendizaje de refuerzo presentan el área en evolución de la optimización estática y dinámica basada en la simulación. Se cubren en detalle las técnicas de optimización sin modelo, especialmente diseñadas para los sistemas estocásticos de eventos discretos que se pueden simular pero cuyos modelos analíticos son difíciles de encontrar en formas matemáticas cerradas.<br/><br/>Las características clave de esta segunda edición revisada y mejorada incluyen:<br/><br/>· Amplia cobertura, a través de recetas paso a paso, de nuevos y potentes algoritmos para optimización de simulación estática, incluyendo perturbación simultánea, búsqueda adaptativa de retroceso y particiones anidadas, además de métodos tradicionales, como superficies de respuesta, búsqueda de Nelder-Mead y metadatos. heurística (recocido simulado, búsqueda tabú y algoritmos genéticos)<br/><br/>· Cobertura detallada del marco de ecuaciones de Bellman para los procesos de decisión de Markov (MDP), junto con la programación dinámica (valor e iteración de políticas) para las métricas de rendimiento de recompensa con descuento, promedio y total.<br/><br/>· Una consideración en profundidad de la optimización de simulación dinámica a través de diferencias temporales y el Aprendizaje de refuerzo: algoritmos Q-Learning, SARSA y R-SMART, y búsqueda de políticas, a través de API, Q-P-Learning, actores críticos y autómatas de aprendizaje<br/><br/>· Un examen especial de la aproximación de función basada en redes neuronales para el Aprendizaje por Refuerzo, procesos de decisión semi-Markov (PMDP), problemas de horizonte finito, dos escalas de tiempo, estudios de casos para tareas industriales, códigos de computadora (colocados en línea) y pruebas de convergencia. a través de la teoría de puntos fijos de Banach y las ecuaciones diferenciales ordinarias<br/><br/>Temático en torno a tres áreas en conjuntos de capítulos separados - Optimización de simulación estática, Aprendizaje reforzado y Análisis de convergencia - este libro está dirigido a investigadores y estudiantes en los campos de ingeniería (industrial, sistemas, electricidad e informática), operaciones, informática y aplicada matemáticas. |
650 #0 - ASIENTO SECUNDARIO DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA | |
Nombre de materia o nombre geográfico como elemento de entrada | PROBABILIDAD |
9 (RLIN) | 23937 |
650 #0 - ASIENTO SECUNDARIO DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA | |
9 (RLIN) | 248 |
Nombre de materia o nombre geográfico como elemento de entrada | OPTIMIZACIÓN ESTADÍSTICA |
942 ## - ELEMENTOS KOHA | |
Fuente de clasificación o esquema de ordenación en estanterías | |
Koha tipo de item | LIBRO - MATERIAL GENERAL |
Disponibilidad | Mostrar en OPAC | Fuente de clasificación o esquema | Tipo de Descarte | Estado | Código de colección | Localización permanente | Localización actual | Localización en estanterías | Fecha adquisición | Proveedor | Forma de Adq | Precio normal de compra | Datos del ítem (Volumen, Tomo) | Número de Inventario | Préstamos totales | Signatura completa | Código de barras | Fecha última consulta | Número de ejemplar | Propiedades de Préstamo KOHA | Programa Académico |
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Préstamo Normal | Colección General | Biblioteca Jorge Álvarez Lleras | Biblioteca Jorge Álvarez Lleras | Fondo general | 2018-01-17 | Libreria Medica Celsus LTDA - 860091403 - OC24679 | Compra | 245000.00 | Ej.1 | BIB0003016 | 519.3 G676s | 028256 | 2018-01-17 | 1 | LIBRO - MATERIAL GENERAL | Ingenieria Industrial |