Angebote zu "Optimierung" (30 Treffer)

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Einführung in die Optimierung
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Dieses Lehrbuch vermittelt einen breiten und grundlegenden Einblick in die Methoden der mathematischen Optimierung. Im Fokus stehen Algorithmen, verschiedene Optimierungsprobleme und ihre Komplexität sowie nützliche Lösungsmethoden. Dabei haben die Autoren, Informatiker und Optimierungsexperten der Westfälischen Wilhelms-Universität Münster, die Konzepte ausführlich und leicht verständlich dargestellt und außerdem viel Wert auf die Anwendung der Problemstellungen und Lösungsverfahren auf Beispielfälle gelegt. Denn ob Bauteile passend gemacht, Personaleinsatz effizient geplant oder Transportnetzwerke effektiv gestaltet werden sollen - immer geht es um die Verbesserung von Systemen und die strukturierte Durchführung dieser Optimierung. Das Fachgebiet der mathematischen Optimierung wird daher auch häufig als Operations Research oder Unternehmensforschung bezeichnet. Das Buch beginnt mit einer Einführung in die Grundbegriffe der Optimierung und die Graphentheorie und erläutert zunächst lineare Problemformulierungen sowie den Simplex-Algorithmus als zentrales Lösungsverfahren. Anschließend werden nichtlineare Problemstellungen und zumeist heuristische Verfahren beschrieben. Hier liegt der Schwerpunkt auf Evolutionären Algorithmen, einer Klasse von randomisierten Optimierungsverfahren, die bei der Lösung komplizierter ingenieurtechnischer Probleme immer mehr an Bedeutung gewinnen. Am Schluss des Buchs betrachten die Autoren das Thema aus der Perspektive der Entscheidungs- und Spieltheorie. Denn die Optimierung, wie sie in den vorangehenden Kapiteln betrachtet wird, ist genau genommen ein Spezialfall der Entscheidungstheorie. Der Band enthält zahlreiche Übungsaufgaben mit Lösungen, die die Autoren in ihren Vorlesungen erprobt haben. Alle praktischen Problemstellungen werden durch Lösungsimplementierungen in der Programmiersprache Python (ab Version 3) und, wo möglich, mit realen Datensätzen ergänzt. Zahlreiche praktische Beispiele und Anwendungsfälle, auch aus der aktuellen Forschung, stehen als vertiefendes Begleitmaterial online zur Verfügung.

Anbieter: buecher.de
Stand: 31.07.2019
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Die Optimierung von Logistikprozessen mit Dock&...
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Akademische Arbeit aus dem Jahr 2004 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 1,7, Universität Paderborn, Sprache: Deutsch, Abstract: In dieser Arbeit wird zunächst eine Abgrenzung des Begriffs Dock und Yard Management vorgenommen und die Motive zur Einrichtung von D&Y Management Systemen erörtert. Die nachfolgenden Kapitel stellen die Grundlagen der Logistik vor. Hierbei wird speziell eine Einordnung des D&Y Managements in die Teilbereiche der Logistik vorgenommen. Ein weiteres Kapitel erläutert die Einbindung des D&Y Managements in einige, aktuell logistische Konzepte. Es werden die Vorteile der Anwendung des D&Y Managements innerhalb des unternehmensübergreifenden Konzepts ´´Supply Chain´´ sowie in die Distributionsverfahren ´´Just in Time´´ und ´´Cross Docking´´ dargelegt. Abschließend wird im Fazit eine thesenartige Zusammenfassung der Arbeit gegeben sowie ein Ausblick auf weitere, zukünftige Entwicklungen im Zusammenhang mit dem D&Y Management erörtert. Die zunehmende Verlagerung von Produktionsstandorten nach Osteuropa und Fernost (Niedriglohnländer) führt zu einer kontinuierlichen Erhöhung des inländischen Transportaufkommens. Auch nimmt die Tendenz zur Ausgliederung von Logistikleistungen durch Industrie- und Handelsunternehmen (Outsourcing) stetig zu. Einhergehend damit vergrößern sich auch die Umschlagplätze der Waren. Auch in diesem Fall sind die Unternehmen (v. a. Logistikunternehmen) bemüht, trotz steigendem Güteraufkommen die Leistungsqualität der Waren zu verbessern. Es wird für die Unternehmen zunehmend schwieriger, die Massen an Waren in den einzelnen Umschlagszentren zu kontrollieren. Eine entscheidende Verbesserung der Verwaltung der einzelnen Containerplätze und deren Steuerung ist durch die D&Y Managementsysteme gewährleistet.

Anbieter: buecher.de
Stand: 31.07.2019
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Algorithmen und Datenstrukturen
32,99 € *
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Algorithmen bilden das Herzstück jeder nichttrivialen Anwendung von Computern, und die Algorithmik ist ein modernes und aktives Gebiet der Informatik. Daher sollte sich jede Informatikerin und jeder Informatiker mit den algorithmischen Grundwerkzeugen auskennen. Dies sind Strukturen zur effizienten Organisation von Daten, häufig benutzte Algorithmen und Standardtechniken für das Modellieren, Verstehen und Lösen algorithmischer Probleme. Dieses Buch ist eine straff gehaltene Einführung in die Welt dieser Grundwerkzeuge, gerichtet an Studierende und im Beruf stehende Experten, die mit dem Programmieren und mit den Grundelementen der Sprache der Mathematik vertraut sind. Die einzelnen Kapitel behandeln Arrays und verkettete Listen, Hashtabellen und assoziative Arrays, Sortieren und Auswählen, Prioritätswarteschlangen, sortierte Folgen, Darstellung von Graphen, Graphdurchläufe, kürzeste Wege, minimale Spannbäume und Optimierung. Die Algorithmen werden auf moderne Weise präsentiert, mit explizit angegebenen Invarianten, und mit Kommentaren zu neueren Entwicklungen wie Algorithm Engineering, Speicherhierarchien, Algorithmenbibliotheken und zertifizierenden Algorithmen. Die Algorithmen werden zunächst mit Hilfe von Bildern, Text und Pseudocode erläutert; dann werden Details zu effizienten Implementierungen gegeben, auch in Bezug auf konkrete Sprachen wie C++ und Java.

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Stand: 31.07.2019
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Deep Learning. Das umfassende Handbuch
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Mathematische Grundlagen für Machine und Deep Learning Umfassende Behandlung zeitgemäßer Verfahren: tiefe Feedforward-Netze, Regularisierung, Performance-Optimierung sowie CNNs, Rekurrente und Rekursive Neuronale Netze Zukunftsweisende Deep-Learning-Ansätze sowie von Ian Goodfellow neu entwickelte Konzepte wie Generative Adversarial Networks Deep Learning ist ein Teilbereich des Machine Learnings und versetzt Computer in die Lage, aus Erfahrungen zu lernen. Dieses Buch behandelt umfassend alle Aspekte, die für den Einsatz und die Anwendung von Deep Learning eine Rolle spielen: In Teil I erläutern die Autoren die mathematischen Grundlagen für Künstliche Intelligenz, Neuronale Netze, Machine Learning und Deep Learning. In Teil II werden die aktuellen in der Praxis genutzten Verfahren und Algorithmen behandelt. In Teil III geben die Autoren Einblick in aktuelle Forschungsansätze und zeigen neue zukunftsweisende Verfahren auf. Dieses Buch richtet sich an Studenten und alle, die sich in der Forschung mit Deep Learning beschäftigen sowie an Softwareentwickler und Informatiker, die Deep Learning für eigene Produkte oder Plattformen einsetzen möchten. Dabei werden Grundkenntnisse in Mathematik, Informatik und Programmierung vorausgesetzt. Teil I: Angewandte Mathematik und Grundlagen für das Machine Learning Lineare Algebra Wahrscheinlichkeits- und Informationstheorie Bayessche Statistik Numerische Berechnung Teil II: Deep-Learning-Verfahren Tiefe Feedforward-Netze Regularisierung Optimierung beim Trainieren tiefer Modelle Convolutional Neural Networks Sequenzmodellierung für Rekurrente und Rekursive Netze Praxisorientierte Methodologie Anwendungen: Computer Vision, Spracherkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache Teil III: Deep-Learning-Forschung Lineare Faktorenmodelle Autoencoder Representation Learning Probabilistische graphische Modelle Monte-Carlo-Verfahren Die Partitionsfunktion Approximative Inferenz Tiefe generative Modelle wie Restricted Boltzmann Machines, Deep-Belief-Netze, Gerichtete Generative Netze, Variational Autoencoder u.v.m.

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Stand: 31.07.2019
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Die Einführung von ERP-Systemen in der Industri...
44,99 € *
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Masterarbeit aus dem Jahr 2016 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 1,3, Universität des Saarlandes (Institut für Wirtschaftsinformatik), Sprache: Deutsch, Abstract: Das Zukunftsprojekt Industrie 4.0 wird die industrielle Produktion grundlegend verändern. Die Volatilität der Absatzmärkte, steigende Kundenanforderungen und kürzere Produktlebenszyklen bei gleichzeitig höherer Komplexität der Produkte und Produktionsprozesse stellen die Unternehmen der Industrie vor erhebliche Herausforderungen, die flexiblere und reaktionsfähigere Produktions- und Logistiksysteme erfordern. Kunden wünschen sich mehr denn je individuell zugeschnittene Produkte - und erwarten dabei hohe Qualität zu geringerem Preis. Für viele Unternehmen lohnt sich daher die Investition in ein modernes Enterprise Resource Planning (kurz: ERP)-System, um ihre Effizienz über alle Wertschöpfungsstufen hinweg zu steigern. Doch welche Maßnahmen müssen heute ergriffen werden, um zukünftige ERP-Projekte vor dem Hintergrund Industrie 4.0 erfolgreich zu gestalten? Der Autor Daniel Finkler beantwortet in ´´Die Einführung von ERP-Systemen in der Industrie 4.0´´ diese und weitere grundlegende Fragen nach der zukünftigen Rolle der ERP Systeme. Dabei werden zukünftige Anforderungen herausgestellt und entsprechende Maßnahmen abgeleitet, die eine erfolgreiche Wahl und Einführung von ERP-Systemen im Zeitalter Industrie 4.0 unterstützen. Hierauf aufbauend wird ein Konzept mit Maßnahmen zur Optimierung anstehender ERP-Projekte präsentiert, das auch die Ideenfindung und Konzeption zukünftiger Geschäftsmodelle als vorgelagerten Prozess in den Auswahl- und Einführungsprozess aufnimmt. Die Einführung eines ERP-Systems ist ein komplexes Vorhaben: Der zeitliche und finanzielle Aufwand von ERP-Projekten ist enorm - und ihr Erfolg keinesfalls garantiert. Dennoch sind ERP-Systeme auch in Zeiten der Industrie 4.0 eine zentrale Planungs- und Steuerungsinstanz. Die zentralen Anforderungen, die sich im Rahmen des Zukunftsprojekts Industrie 4.0 für ERP-Systeme ergeben, sind dabei: erhöhte Flexibilität, Echtzeitfähigkeit, verbesserte Konnektivität sowie die Fähigkeit große Datenmengen effizient auszuwerten und dabei auf sicherem Wege global benutzerorientiert und mobil verfügbar zu machen bzw. den Menschen in seiner Rolle als effizienter Arbeiter, Systemgestalter und -Optimierer bestmöglich zu unterstützen. Finklers Ausführung enthält eine ausführliche Risikoanalyse und stellt außerdem Konzepte zur bestmöglichen Optimierung zukünftiger Projekte vor: ´´Die Einführung von ERP-Systemen in der Industrie 4.0´´ ist daher ein lesenswerter Überblick für Unternehmen am Puls der Zeit.

Anbieter: buecher.de
Stand: 31.07.2019
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Simulation diskreter Prozesse
29,99 € *
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Dieses Buch führt in die Simulation diskreter Prozesse ein. Typische Anwendungsbeispiele sind Fertigungsprozesse, Strassenverkehrssituationen, Menschenströme und Geschäftsprozesse. Der Autor vermittelt die grundlegende ereignisorientierte Simulation sowie deren programmiertechnische Realisierung. Anhand vieler Beispiele wird die Lösung spezieller Detailprobleme mit grundlegendem Charakter gezeigt. Die durch die Optimierung von Geschäftsprozessen entstandenen neuen Herausforderungen bezüglich der Simulation bilden einen Schwerpunkt der Darstellung, ein separater Teil ist den theoretischen Grundlagen gewidmet. Lernziel des Buches ist die Fähigkeit, diskrete Prozesse mit den passenden Mitteln zu modellieren und dazu eine Simulationssoftware zu entwerfen bzw. die Mechanismen bestehender Simulationssoftware so zu begreifen, dass sie gewinnbringend eingesetzt werden kann. Die wichtigen Programmstrukturen sind in Form von Pseudocode dargestellt und dadurch völlig unabhängig von einer Programmiersprache oder Spezialsoftware. Damit ist das Buch für eine breite Leserschaft geeignet.

Anbieter: buecher.de
Stand: 31.07.2019
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Algorithmen für Dummies
26,99 € *
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Wir leben in einer algorithmenbestimmten Welt. Deshalb lohnt es sich zu verstehen, wie Algorithmen arbeiten. Das Buch präsentiert die wichtigsten Anwendungsgebiete für Algorithmen: Optimierung, Sortiervorgänge, Graphentheorie, Textanalyse, Hashfunktionen. Zu jedem Algorithmus werden jeweils Hintergrundwissen und praktische Grundlagen vermittelt sowie Beispiele für aktuelle Anwendungen gegeben. Für interessierte Leser gibt es Umsetzungen in Python, sodass die Algorithmen auch verändert und die Auswirkungen der Veränderungen beobachtet werden können. Dieses Buch richtet sich an Menschen, die an Algorithmen interessiert sind, ohne eine Doktorarbeit zu dem Thema schreiben zu wollen. Wer es gelesen hat, versteht, wie wichtige Algorithmen arbeiten und wie man von dieser Arbeit beispielsweise bei der Entwicklung von Unternehmensstrategien profitieren kann.

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Stand: 31.07.2019
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Embedded Technologies
59,99 € *
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Der Weg von der Inbetriebnahme eines Prozessorsystems bis zur Implementierung einer Human Machine Interface (HMI) bildet den Schwerpunkt dieses Werks. Der Autor erläutert, wie Treiber und Betriebssystem (QNX, Linux) konfiguriert, gebaut und geladen werden. Alle notwendigen Kenntnisse werden systematisch und fundiert vermittelt, auch Fragen der Virtualisierung und der Einsatz von MultiCore-Systemen. Der Band enthält praktische Beispiele sowie Anleitungen für die Fehlersuche und die Performance-Optimierung, Code-Snippets werden zur Verfügung gestellt.

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Stand: 31.07.2019
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Evolutionäre Algorithmen
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Evolutionäre Algorithmen bilden eine Klasse sehr universeller Werkzeuge zur Lösung von Optimierungsproblemen. Mit diesem Buch lernen Sie alles Wesentliche über dieses spannende Gebiet - ausgehend von den Grundlagen bis hin in die Anwendung. Es geht um Techniken wie genetische Algorithmen, Evolutionsstrategien und genetische Programmierung. Gewinnen Sie ein klares Verständnis der zugrunde liegenden strategischen Arbeitsweise der einzelnen Algorithmen. Dies schafft die Voraussetzung für den effizienten Einsatz der Optimierungsverfahren in der Praxis. Die Beispielanwendungen, insbesondere aus dem Bereich der Optimierung von Fuzzy-Systemen, veranschaulichen und vertiefen die vermittelten Kenntnisse. Ein Buch für Studium und Selbststudium - Ergebnis jahrelanger Tätigkeit in Lehre, Forschung und Anwendung.

Anbieter: buecher.de
Stand: 31.07.2019
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