Vor Memmo waren meine Notizen überall in PDFs verstreut. Jetzt sammelt ein Arbeitsbereich alles an einem Ort – ich sehe genau, was noch zu lernen ist.
Handbook of Approximation Algorithms and Metaheuristics, Second Edition reflects the tremendous growth in the field, over the past two decades. Through contributions from leading experts, this handbook provides a comprehensive introduction to the underlying theory and methodologies, as well as the various applications of approximation algorithms and metaheuristics.
Volume 1 of this two-volume set deals primarily with methodologies and traditional applications. It includes restriction, relaxation, local ratio, approximation schemes, randomization, tabu search, evolutionary computation, local search, neural networks, and other metaheuristics. It also explores multi-objective optimization, reoptimization, sensitivity analysis, and stability. Traditional applications covered include: bin packing, multi-dimensional packing, Steiner trees, traveling salesperson, scheduling, and related problems.
Volume 2 focuses on the contemporary and emerging applications of methodologies to problems in combinatorial optimization, computational geometry and graphs problems, as well as in large-scale and emerging application areas. It includes approximation algorithms and heuristics for clustering, networks (sensor and wireless), communication, bioinformatics search, streams, virtual communities, and more.
About the Editor
Teofilo F. Gonzalez is a professor emeritus of computer science at the University of California, Santa Barbara. He completed his Ph.D. in 1975 from the University of Minnesota. He taught at the University of Oklahoma, the Pennsylvania State University, and the University of Texas at Dallas, before joining the UCSB computer science faculty in 1984. He spent sabbatical leaves at the Monterrey Institute of Technology and Higher Education and Utrecht University. He is known for his highly cited pioneering research in the hardness of approximation; for his sublinear and best possible approximation algorithm for k-tMM clustering; for introducing the open-shop scheduling problem as well as algorithms for its solution that have found applications in numerous research areas; as well as for his research on problems in the areas of job scheduling, graph algorithms, computational geometry, message communication, wire routing, etc.
Vor Memmo waren meine Notizen überall in PDFs verstreut. Jetzt sammelt ein Arbeitsbereich alles an einem Ort – ich sehe genau, was noch zu lernen ist.
Memmos Zusammenfassungen sind Gold wert vor Prüfungen. Ich muss nicht zwei Wochen vorher 800 Seiten neu lesen – nur die wichtigsten Teile.
Der KI-Chat hat mich schon mehr als einmal am Abend vor einer Prüfung gerettet. Ich frage einfach so lange, bis ich es kapiere – ohne auf eine Antwort in einer Lerngruppe warten zu müssen.
Die Quizzes treffen genau das, was ich wissen muss. Memmo merkt sich, wo ich Schwierigkeiten habe – so übe ich nur das, was sich lohnt.
Lernkarten mit Spaced Repetition sind Magie. Memmo weiß, wann ich etwas vergessen könnte und zeigt es mir wieder.
Die KI-Podcasts sind mein Favorit. Ich höre sie auf dem Weg zur Uni und bekomme eine Wiederholung, ohne am Computer sitzen zu müssen.
Handbok i kvalitativa metoder
281 kr
Hållbar utveckling: en introduktion för ingenjörer och andra problemlösare
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Det sociala livet i skolan: Socialpsykologiska perspektiv
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Introduktion till samhällsvetenskaplig metod
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Evidens och kunskap för socialt arbete
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