Ваш любимый книжный интернет-магазин
Перейти на
GlavKniga.SU
Ваш город: Алматы
Ваше местоположение – Алматы
 Да 
От вашего выбора зависит время и стоимость доставки
Корзина: пуста
Авторизация 
  Логин
  
  Пароль
  
Регистрация  Забыли пароль?

Поиск по каталогу 
(строгое соответствие)
ISBN
Фраза в названии или аннотации
Автор
Язык книги
Год издания
с по
Электронный носитель
Тип издания
Вид издания
Отрасли экономики
Отрасли знаний
Сферы деятельности
Надотраслевые технологии
Разделы каталога
худ. литературы

Hybridization of Soft Computing Techniques for Job Scheduling Problem. Soft Computing Techniques

В наличии
Местонахождение: АлматыСостояние экземпляра: новый
Бумажная
версия
Автор: Dr.Selvi Velayutham
ISBN: 9786202071291
Год издания: 2017
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 128
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 30464 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Отрасли знаний:
Код товара: 180793
Способы доставки в город Алматы *
комплектация (срок до отгрузки) не более 2 рабочих дней
Самовывоз из города Алматы (пункты самовывоза партнёра CDEK)
Курьерская доставка CDEK из города Москва
Доставка Почтой России из города Москва
      Аннотация: This book focused on evolutionary and swarm intelligence technique for scheduling problems and also discussed about genetic algorithm for scheduling, particle swarm optimization and artificial bee colony algorithms and their implementations. In this book, AABC techniques were also discussed.In this adaptive ABC technique, the term adaptiveness is achieved by using mutation, crossover and velocity in the employed bee phase for finding the new food sources. The adaptive ABC algorithm optimally allocates the jobs to the accurate processors or resources. Moreover, these existing techniques mostly concentrate on two factors such as the minimization of the makespan and the completion time. These hybrid techniques have performed well with these two factors and allocate jobs to the resources for increasing the resource utilization. The adaptiveness improves the efficiency of scheduling process when compared to the three conventional hybrid job scheduling techniques.
Ключевые слова: ant colony optimization, artificial bee colony, genetic algorithm, particle swarm optimization, soft computing