Над 4 милиона заглавия на английски и други езици! Открийте новата си история още днес! Безплатна доставка за поръчки над 69.99€

Проверка на състоянието на поръчката

Станете част от общност от любители на книгите от цял свят и получавате много предимства. Създай на безплатен акаунт

Безплатна доставка със Еконт над 69.99 €

Куриер Speedy 3.49 € Пункт на Speedy 3.49 € ЕКОНТ 3.99 € Еконтомат/Офис на Еконт 3.99 € Ekont Box 3.99 € Sameday 3.99 € Sameday box 3.99 € Box Now 3.99 €

Контакт

Как се пазарува?

Помощ

Моят акаунт

▸ Празна :-(

Workforce Distribution in Dynamic Multiagent Systems

Name: Workforce Distribution in Dynamic Multiagent Systems
Brand: Scholars' Press
SKU: 08909379
Price: 335.98 EUR
Availability: InStock
Author: Hidalgo-Perez Jose Ignacio
ISBN: 9783639712957

Hidalgo-Perez Jose Ignacio

Език

Английски език

Книга С меки корици

Код Либристо: 08909379

Издателство Scholars' Press, април 2014

This work describes a novel approach to the problem of workforce distribution in dynamic multi-agent... Цялото описание

Код Либристо: 08909379

818 b

335.98 €

657.12 лв

Външен склад Изпращаме след 5-8 дни

До 30 дни за връщане на стоки

Клиентите са закупили също

Inefable IVAN COBOS

С твърди корици

19.02 € 37.20 лв

Cahier d'activites 1 Hugues Denisot

С меки корици

12.59 € 24.63 лв

La Cité De Dieu, Volume 2 Louis-Ignace Moreau

С меки корици

29.56 € 57.81 лв

Musikbuch - Sekundarstufe I - Band 1 Ulrich Brassel

С твърди корици

33.26 € 65.05 лв

Joyland Stephen King

С меки корици

46.52 € 90.99 лв

Faktoren der Bodenbildung und ihre globale Zonierung Jens Ender

С меки корици

15.16 € 29.65 лв

Oyuncak Gonca Soydas

С меки корици

15.83 € 30.96 лв

Management des demografischen Wandels in der oeffentlichen Verwaltung. Eine qualitative Fallstudie zu altersdiversen Teams in einem oeffentlichen Betr Sven Piechottka

С меки корици

26.37 € 51.57 лв

Energie thermonucleaire Encyclopaedia Universalis

Adobe ePub DRM

8.48 € 16.58 лв

Efeitos das Ferramentas de eLearning na Aprendizagem dos Estudantes Rui Alberto Jesus

С меки корици

84.21 € 164.70 лв

14-dňový plán pre krajšie a zdravšie telo Danka Kmeťová

С меки корици

23.39 € 45.74 лв

Belezúgva Eve Ainsworth

С меки корици

7.81 € 15.27 лв

A Siló Wool 3. - Kivetve Hugh Howey

С меки корици

4.11 € 8.03 лв

Frozen. Anna y Elsa. Una cálida bienvenida Disney

С меки корици

8.58 € 16.78 лв

Spielen in Virtuellen Welten Stefan Wesener

С меки корици

55.57 € 108.69 лв

OEkonomische Entwicklungslinien fur die Kanarischen Inseln Antonio Negrin-Bautista

С меки корици

45.08 € 88.18 лв

Memoires Du Chancelier Pasquier: Histoire de Mon Temps. 6 (Ed.1893-1895) Etienne-Denis Pasquier

С меки корици

30.53 € 59.72 лв

Voyage En Icarie (2e Ed.) (Ed.1845) Etienne Cabet

С меки корици

35.88 € 70.18 лв

Manuel General de l'Ornement Decoratif: Embellissements Exterieurs Et Interieurs (Ed.1862) Frederic Auguste Antoine Goupil

С меки корици

14.29 € 27.94 лв

Eva in ihrer weiblichen Kraft Sigrid Schrumpf

С меки корици

11.31 € 22.11 лв

Therebenthyle, essence, essais officiels LEVY FRERES

С меки корици

12.64 € 24.73 лв

This work describes a novel approach to the problem of workforce distribution in dynamic multi-agent systems based on blackboard architectures, focusing especially on a real-world scenario: the multi-skill call centre. Traditionally, to address such highly-dynamic environments, diverse greedy heuristics have been applied to provide solutions in real-time. Basically, these heuristics perform a continuous re-planning on the system, taking into account its current state at all times. As decisions are greedily taken, the distribution of the workforce may be poor in the medium and/or long term. The usage of parallel memetic algorithms, which are more sophisticated than standard ad-hoc heuristics, can lead us towards much more accurate solutions. In order to effectively apply parallel memetic algorithms to such a dynamic environment, we introduce the concept of adaptive time window. Thus, the size of the time window depends upon the level of dynamism of the system at a given time. This research proposes a set of tools to automatically determine the dynamism of the system, as well as a novel and precise prediction module based on a neural network and a powerful optimization method.