Online Stochastic Combinatorial Optimization / Nejlevnější knihy
Online Stochastic Combinatorial Optimization

Kód: 04561532

Online Stochastic Combinatorial Optimization

Autor Pascal Van Hentenryck, Russell Bent

Online decision making under uncertainty and time constraints represents one of the most challenging problems for robust intelligent agents. In an increasingly dynamic, interconnected, and real-time world, intelligent systems must ... celý popis

256

Dostupnost:

50 % šanceMáme informaci, že by titul mohl být dostupný. Na základě vaší objednávky se ho pokusíme do 6 týdnů zajistit.
Prohledáme celý svět

Informovat o naskladnění

Přidat mezi přání

Mohlo by se vám také líbit

Darujte tuto knihu ještě dnes
  1. Objednejte knihu a zvolte Zaslat jako dárek.
  2. Obratem obdržíte darovací poukaz na knihu, který můžete ihned předat obdarovanému.
  3. Knihu zašleme na adresu obdarovaného, o nic se nestaráte.

Více informací

Informovat o naskladnění knihy

Informovat o naskladnění knihy


Souhlas - Souhlasím se zasíláním obchodních sdělení a zpracováním osobních údajů k obchodním sdělením.

Zašleme vám zprávu jakmile knihu naskladníme

Zadejte do formuláře e-mailovou adresu a jakmile knihu naskladníme, zašleme vám o tom zprávu. Pohlídáme vše za vás.

Více informací o knize Online Stochastic Combinatorial Optimization

Nákupem získáte 26 bodů

Anotace knihy

Online decision making under uncertainty and time constraints represents one of the most challenging problems for robust intelligent agents. In an increasingly dynamic, interconnected, and real-time world, intelligent systems must adapt dynamically to uncertainties, update existing plans to accommodate new requests and events, and produce high-quality decisions under severe time constraints. Such online decision-making applications are becoming increasingly common: ambulance dispatching and emergency city-evacuation routing, for example, are inherently online decision-making problems; other applications include packet scheduling for Internet communications and reservation systems. This book presents a novel framework, online stochastic optimization, to address this challenge.This framework assumes that the distribution of future requests, or an approximation thereof, is available for sampling, as is the case in many applications that make either historical data or predictive models available. It assumes additionally that the distribution of future requests is independent of current decisions, which is also the case in a variety of applications and holds significant computational advantages. The book presents several online stochastic algorithms implementing the framework, provides performance guarantees, and demonstrates a variety of applications. It discusses how to relax some of the assumptions in using historical sampling and machine learning and analyzes different underlying algorithmic problems. And finally, the book discusses the framework's possible limitations and suggests directions for future research.

Parametry knihy

Zařazení knihy Knihy v angličtině Computing & information technology Computer science Systems analysis & design

256

Oblíbené z jiného soudku



Osobní odběr Praha, Brno a 12903 dalších

Copyright ©2008-24 nejlevnejsi-knihy.cz Všechna práva vyhrazenaSoukromíCookies


Můj účet: Přihlásit se
Všechny knihy světa na jednom místě. Navíc za skvělé ceny.

Nákupní košík ( prázdný )

Vyzvednutí v Zásilkovně
zdarma nad 1 499 Kč.

Nacházíte se: