Application of heuristic methods to solve dynamic models with stochastic parameters

Rozdział - publikacja recenzowana

Tytuł
Application of heuristic methods to solve dynamic models with stochastic parameters
Odpowiedzialność
Anna Landowska
Twórcy
  • Landowska Anna ( Autor ) 5.2
    Afiliacja, Pracownik naukowy :
    Instytut Gospodarki Przestrzennej i Geografii Społeczno-Ekonomicznej
Punktacja publikacji
Osoba Dysc. Pc k m P U Pu Opis
0000-0003-2922-1002 5.2 70 1 1 70,00 1,0000 70,0000 aut. roz., konferencja z listy
Gł. język publikacji
Angielski (English)
Data publikacji
2021
Objętość
5 (stron).
Szacowana objętość
0,31 (arkuszy wydawniczych)
Adres URL
https://ibima.org/accepted-paper/application-of-heuristic-methods-to-solve-dynamic-models-with-stochastic-parameters/
Adres URL
https://ibima.org/conference/37th-ibima-conference/#ffs-tabbed-15 2021-06-10
Uwaga ogólna
Konferencja: 37th International Business Information Management Association Conference (IBIMA), 30-31 May 2021, Cordoba, Spain.
Finansowanie
The project is financed within the framework of the program of the Minister of Science and Higher Education under the name "Regional Excellence Initiative" in the years 2019 - 2022; 001/RID/2018/19
Cechy publikacji
  • Publikacja konferencyjna

Z dokumentu źródłowego:

  • Publikacja konferencyjna
Dane konferencji
Dane konferencji dokumentu źródłowego
Słowa kluczowe
Dokument źródłowy
Innovation management and information technology impact on global economy in the era of pandemic : proceedings of the 37th International Business Information Management Association Conference (IBIMA), 30-31 May 2021, Cordoba, Spain / editor Khalid S. Soliman.. - King of Prussia : International Business Information Management Association, 2021
Strony: 4224-4228
Seria: Proceedings of the ... International Business Information Management Association Conference 2767-9640 ;
Pobierz opis jako:
BibTeX, RIS
Data zgłoszenia do bazy Publi
2021-05-20
PBN
Wyświetl
WorkId
27160

Abstrakt

en

The article presents the application of the classical genetic algorithm and the pattern search method to solve a dynamic model with stochastic parameters. The combination of these two algorithms is based on the fact that a solution obtained from the classical genetic algorithm is used as the input data of the pattern search method. A four-year model of plant production with stochastic parameters of the objective function was used for optimization.

Lista publikacji