Andere Kunden interessierten sich auch für
![Approccio algoritmico genetico parallelo per la risoluzione di NRP]( "Approccio algoritmico genetico parallelo per la risoluzione di NRP")
Approccio algoritmico genetico parallelo per la risoluzione di NRP23,99 €![Paralleler genetischer Algorithmus zur Lösung von NRP]( "Paralleler genetischer Algorithmus zur Lösung von NRP")
Paralleler genetischer Algorithmus zur Lösung von NRP35,90 €![Profilowanie genetyczne wariantów CYP2D6, o których wiadomo, ¿e zmieniaj¿ aktywno¿¿ enzymu]( "Profilowanie genetyczne wariantów CYP2D6, o których wiadomo, ¿e zmieniaj¿ aktywno¿¿ enzymu")
Profilowanie genetyczne wariantów CYP2D6, o których wiadomo, ¿e zmieniaj¿ aktywno¿¿ enzymu32,99 €![Mukowiscydoza: nowe odkrycia genetyczne wskazuj¿ kierunki konkretnej terapii]( "Mukowiscydoza: nowe odkrycia genetyczne wskazuj¿ kierunki konkretnej terapii")
Mukowiscydoza: nowe odkrycia genetyczne wskazuj¿ kierunki konkretnej terapii36,99 €![Abordagem algorítmica genética paralela para a resolução de PRN]( "Abordagem algorítmica genética paralela para a resolução de PRN")
Abordagem algorítmica genética paralela para a resolução de PRN23,99 €![Approche algorithmique génétique parallèle pour la résolution des PNR]( "Approche algorithmique génétique parallèle pour la résolution des PNR")
Approche algorithmique génétique parallèle pour la résolution des PNR23,99 €![Praktyki higieny snu]( "Praktyki higieny snu")
Praktyki higieny snu26,99 €
Planowanie obsady piel¿gniarskiej jest z¿o¿onym problemem, który pojawia si¿ w codziennej dziäalno¿ci i systemie opieki zdrowotnej w nowoczesnych szpitalach. Nurse Rostering Problem jest podklas¿ problemów planowania personelu, a wi¿kszo¿¿ jego instancji jest NP-trudna. Pomimo tego, ¿e rozwi¿zanie problemu obsady piel¿gniarskiej jest przedmiotem badä od wielu lat, nadal obsada piel¿gniarska jest wykonywana r¿cznie. Udowodniono, ¿e metaheurystyki GA s¿ bardzo skuteczne w uzyskiwaniu niemal optymalnych rozwi¿zä dla ró¿nych trudnych problemów kombinatorycznych, w tym NP-trudnego. Algorytmy heurystyczne wykazäy si¿ doskonäymi zdolno¿ciami wyszukiwania, ale cz¿sto trac¿ swoj¿ skuteczno¿¿, gdy s¿ stosowane do du¿ych i z¿o¿onych problemów. Wiele metod optymalizacji cierpi z powodu przekle¿stwa wymiarowo¿ci, które pokazuje, ¿e ich wydajno¿¿ szybko si¿ pogarsza wraz ze wzrostem wymiarowo¿ci przestrzeni wyszukiwania. Konieczno¿¿ zapewnienia pewnego stopnia równoleg¿o¿ci w tradycyjnym podej¿ciu. Obecnie, procesory graficzne GPGPU s¿ w stanie zapewni¿ niezb¿dne zasoby obliczeniowe do rozwi¿zywania wysokowymiarowych problemów przy zachowaniu ograniczonego czasu wykonania i wysokiej przeno¿no¿ci.