Optimization of Temporal Networks under Uncertainty
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Beschreibung
Many decision problems in Operations Research are defined on temporal networks, that is, workflows of time-consuming tasks whose processing order is constrained by precedence relations. For example, temporal networks are used to model projects, computer applications, digital circuits and production processes. Optimization problems arise in temporal networks when a decision maker wishes to determine a temporal arrangement of the tasks and/or a resource assignment that optimizes some network characteristic (e.g. the time required to complete all tasks). The parameters of these optimization problems (e.g. the task durations) are typically unknown at the time the decision problem arises. This monograph investigates solution techniques for optimization problems in temporal networks that explicitly account for this parameter uncertainty. We study several formulations, each of which requires different information about the uncertain problem parameters. von Wiesemann, Wolfram
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Über den Autor
- Hardcover -
- Erschienen 2017
- Springer
- Kartoniert
- 277 Seiten
- Erschienen 2009
- Springer
- paperback
- 296 Seiten
- Erschienen 2008
- Springer
- paperback
- 270 Seiten
- Erschienen 2009
- Kovac, Dr. Verlag
- Gebunden
- 282 Seiten
- Erschienen 2018
- Springer
- hardcover
- 333 Seiten
- Erschienen 2004
- Springer
- Kartoniert
- 408 Seiten
- Erschienen 2003
- Springer
- Gebunden
- 218 Seiten
- Erschienen 2019
- Springer
- Kartoniert
- 187 Seiten
- Erschienen 2010
- Vieweg and Teubner
- Gebunden
- 562 Seiten
- Erschienen 2018
- Springer
- hardcover
- 208 Seiten
- Erschienen 2023
- Wiley-ISTE
- Gebunden
- 188 Seiten
- Erschienen 2012
- Springer
- Gebunden
- 336 Seiten
- Erschienen 2008
- Springer
- hardcover
- 318 Seiten
- Erschienen 1990
- Springer
- Kartoniert
- 346 Seiten
- Erschienen 2016
- Nomos
- Gebunden
- 332 Seiten
- Erschienen 2013
- Springer




