Metody optymalizacji dynamicznej w ustalaniu struktury produkcji gospodarstw rolnych.

okładka

Metody optymalizacji dynamicznej w ustalaniu struktury produkcji gospodarstw rolnych.

Produkt jest aktualnie niedostępny

Kliknij tutaj, jeśli chcesz otrzymać maila, gdy produkt się ukaże.

OPIS

Celem głównym pracy jest zastosowanie wybranych metod heurystyczno--symulacyjnych do rozwiązywania liniowo-dynamicznych modeli decyzyjnych produkcji roślinnej przeciętnego gospodarstwa rolnego oraz analiza porównawcza rozwiązań otrzymanych za ich pomocą.
Cele szczegółowe pracy: – zastosowanie metod: algorytmu genetycznego, pattern search i sztucznych ,sieci neuronowych do optymalizacji dynamicznej struktury produkcji roślinnej w przeciętnym gospodarstwie rolnym, – wykorzystanie zasady Bellmana do dekompozycji i budowy etapowych modeli liniowo- -dynamicznych (szeregowych i szeregowo-równoległych) oraz analiza dokładności rozwiązań i czasów trwania obliczeń, – porównanie rozwiązań metod algorytmu genetycznego, pattern search i sztucznych sieci neuronowych (dokładność, czas obliczeń), – budowa i rozwiązanie liniowo-dynamicznych modeli dualnych.
Hipoteza pracy: Metody algorytmu genetycznego, pattern search i sztucznych sieci neuronowych są użytecznym narzędziem w ustaleniu struktury produkcji rolniczej w okresach wieloletnich. Otrzymane za ich pomocą maksymalne wielkości dochodu rolniczego są zbieżne do rozwiązania optymalnego metodą simplex (PL) liniowo--dynamicznego modelu przeciętnego gospodarstwa i pozwalają na opcjonalny wybór planów różniących się strukturą produkcji roślinnej. Ze wstępu

DODATKOWE INFORMACJE

  • Liczba stron:150
  • Oprawa:miękka
  • ISBN-13:9788379723850
  • Data wydania:26 październik 2020
  • Numer katalogowy:444267

Lista recenzji jest pusta

DOSTAWA

DARMOWA dostawa powyżej 299 zł!

Realizacja dostaw poprzez:

  • ups
  • paczkomaty
  • ruch
  • poczta

OPINIE

Nasza strona używa plików cookies, w celu ułatwienia Ci zakupów. Więcej informacji znajdziesz w polityce prywatności

© 2006-2020 Gildia Internet Services Sp. z o.o. and 2017-2020 Prószyński Media Sp z o.o.