Name: Résolution du problème de planification des examens à l'aide d'un algorithme génétique (en Francés)
SKU: 66438748
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Availability: InStock
Author: Obaid, Omar Ibrahim; Mohammed, Mazin Abed; Bin Ahmad, Sharifuddin
ISBN: 9786209439100

portada Résolution du problème de planification des examens à l'aide d'un algorithme génétique (en Francés)

Résolution du problème de planification des examens à l'aide d'un algorithme génétique (en Francés)

Formato

Libro Físico

Editorial

Editions Notre Savoir

Autor

Obaid, Omar Ibrahim; Mohammed, Mazin Abed; Bin Ahmad, Sharifuddin

Idioma

Francés

N° páginas

164

Encuadernación

Tapa Blanda

Dimensiones

22.9x15.2x1 cm

ISBN13

9786209439100

Résolution du problème de planification des examens à l'aide d'un algorithme génétique (en Francés)

Obaid, Omar Ibrahim; Mohammed, Mazin Abed; Bin Ahmad, Sharifuddin (Autor) · Editions Notre Savoir · Tapa Blanda

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Reseña del libro "Résolution du problème de planification des examens à l'aide d'un algorithme génétique (en Francés)"

Au cours de la dernière décennie, de nombreux chercheurs ont mené de nombreuses recherches et utilisé diverses méthodes pour résoudre le problème de planification des examens finaux dans les universités, telles que le recuit simulé, la recherche tabou et les algorithmes génétiques. Dans cet ouvrage, l'algorithme génétique (AG) est utilisé pour résoudre le problème de planification des examens finaux du College of Graduate Studies (CoGS), car il est capable de résoudre de nombreux problèmes complexes. Ce problème appartient à une catégorie de problèmes de planification très contraignants et connus pour être NP-difficiles. L'algorithme a été adapté pour résoudre le problème de recherche dont la procédure diffère de l'algorithme courant. Le livre tente de trouver la meilleure solution (le meilleur calendrier) pour le CoGS afin d'aider l'UNITEN à réduire le temps et les efforts nécessaires à la création des calendriers d'examens. De nouvelles approches de certains opérateurs des AG sont présentées. Ces opérateurs comprennent l'opérateur de mutation adaptative qui s'attaque au problème de la stase et un schéma de croisement appelé Scattered Crossover (croisement dispersé) afin d'améliorer la capacité des AG à produire de meilleures solutions avec la meilleure valeur d'aptitude en moins de générations.