Livrare gratuită pentru comenzile peste 349,00 lei.

Verifică starea comenzii

Faceți parte dintr-o comunitate de iubitori de cărți din întreaga lume și beneficiați de o mulțime de avantaje Creați-vă un cont gratuit

Transport gratuit la punctele de livrare Pick Up peste 349.00 lei

Packeta 15.00 lei Cargus 28.00 lei Easybox 20.00 lei FAN 20.00 lei Punct FAN 16.00 lei Punct DPD 17.00 lei Curier Sameday 24.00 lei Curier DPD 25.00 lei

Contact

Cum să cumpăr

Ajutor

Contul meu

▸ Gol :-(

Livrare gratuită pentru comenzile peste 349,00 lei.

Stochastic Decomposition

Name: Stochastic Decomposition
Brand: Springer
SKU: 02705350
Price: 601.65 RON
Availability: InStock
Author: Julia L. Higle
ISBN: 9780792338406

A Statistical Method for Large Scale Stochastic Linear Programming

Julia L. Higle

S. Sen

Limba

engleză

Carte Copertă tare

Codul Libristo: 02705350

Editura Springer, februarie 1996

Motivation Stochastic Linear Programming with recourse represents one of the more widely applicable... Descrierea completă

Codul Libristo: 02705350

277 b

601.65 lei

În depozitul extern în cantități mici Expediem în 13-18 zile

30 de zile pentru retur bunuri

Clienții au cumpărat de asemenea

CeviriBilirsin - Edebiyatin Gizli Kahramanligi Fuat Sevimay

Carte broșată

83.81 lei

Antiquarisk Tidsskrift Kongelige Nordiske Oldskriftselskab

Carte broșată

148.45 lei

Revenu minimum et souci d'insertion Isabelle Astier

Carte broșată

189.94 lei

Promise, Pitfalls, and Potential of Social Entrepreneurship Sheila Cannon

Copertă tare

389.90 lei

Stay with Me Martin Aitken

Carte broșată

89.86 lei

Letteratura e ideologia Xingjian Gao

Carte broșată

92.67 lei

Cum pot să susțin lucrarea internațională de misiune? (How Can I Support International Missions?) (Romanian) Mark Collins

Adobe ePub DRM

21.05 lei

Conversazioni con la macchina. Il dialogo dell'arte con le intelligenze artificiali Valentina Tanni

Carte broșată

74.01 lei

Motivation Stochastic Linear Programming with recourse represents one of the more widely applicable models for incorporating uncertainty within in which the SLP optimization models. There are several arenas model is appropriate, and such models have found applications in air line yield management, capacity planning, electric power generation planning, financial planning, logistics, telecommunications network planning, and many more. In some of these applications, modelers represent uncertainty in terms of only a few seenarios and formulate a large scale linear program which is then solved using LP software. However, there are many applications, such as the telecommunications planning problem discussed in this book, where a handful of seenarios do not capture variability well enough to provide a reasonable model of the actual decision-making problem. Problems of this type easily exceed the capabilities of LP software by several orders of magnitude. Their solution requires the use of algorithmic methods that exploit the structure of the SLP model in a manner that will accommodate large scale applications.