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Synopsis
Le recrutement des infirmières est un problème complexe qui se pose dans les activités quotidiennes et dans le système de soins de santé des hôpitaux modernes. Le problème du recrutement des infirmières est une sous-classe des problèmes de planification du personnel, et la plupart de ses instances sont NP-difficiles. Bien que la résolution de ce problème intéresse la recherche depuis de nombreuses années, la répartition des infirmières se fait toujours manuellement. Les méta-heuristiques GA se sont avérées très efficaces pour obtenir des solutions quasi optimales pour une variété de problèmes combinatoires difficiles, y compris le PNR. Les algorithmes heuristiques ont montré d'excellentes capacités de recherche, mais perdent souvent leur efficacité lorsqu'ils sont appliqués à des problèmes vastes et complexes. De nombreuses méthodes d'optimisation souffrent de la malédiction de la dimensionnalité, qui montre que leurs performances se détériorent rapidement à mesure que la dimensionnalité de l'espace de recherche augmente. Nécessité de fournir un certain degré de parallélisme dans l'approche traditionnelle. De nos jours, les GPGPUs sont capables de fournir les ressources de calcul nécessaires pour s'attaquer à ces problèmes de haute dimension tout en maintenant un temps d'exécution limité et une grande portabilité.
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Approche algorithmique génétique parallèle pour la résolution des PNR (French Edition)
Seller: California Books, Miami, FL, U.S.A.
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Approche algorithmique g?n?tique parall?le pour la r?solution des PNR
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Approche algorithmique g?n?tique parall?le pour la r?solution des PNR
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Approche algorithmique génétique parallèle pour la résolution des PNR
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Editions Notre Savoir Feb 2025, 2025
ISBN 10: 6203237825
ISBN 13: 9786203237825
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Taschenbuch. Condition: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware 68 pp. Französisch. Seller Inventory # 9786203237825
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Approche algorithmique g?n?tique parall?le pour la r?solution des PNR (French Edition)
Seller: Books Puddle, Woodside, NY, U.S.A.
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Approche algorithmique g?n?tique parall?le pour la r?solution des PNR (French Edition)
Print on DemandSeller: Majestic Books, Hounslow, United Kingdom
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Approche algorithmique g?n?tique parall?le pour la r?solution des PNR (French Edition)
Print on DemandSeller: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Germany
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Approche algorithmique génétique parallèle pour la résolution des PNR
Print on DemandSeller: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germany
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Taschenbuch. Condition: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Le recrutement des infirmières est un problème complexe qui se pose dans les activités quotidiennes et dans le système de soins de santé des hôpitaux modernes. Le problème du recrutement des infirmières est une sous-classe des problèmes de planification du personnel, et la plupart de ses instances sont NP-difficiles. Bien que la résolution de ce problème intéresse la recherche depuis de nombreuses années, la répartition des infirmières se fait toujours manuellement. Les méta-heuristiques GA se sont avérées très efficaces pour obtenir des solutions quasi optimales pour une variété de problèmes combinatoires difficiles, y compris le PNR. Les algorithmes heuristiques ont montré d'excellentes capacités de recherche, mais perdent souvent leur efficacité lorsqu'ils sont appliqués à des problèmes vastes et complexes. De nombreuses méthodes d'optimisation souffrent de la malédiction de la dimensionnalité, qui montre que leurs performances se détériorent rapidement à mesure que la dimensionnalité de l'espace de recherche augmente. Nécessité de fournir un certain degré de parallélisme dans l'approche traditionnelle. De nos jours, les GPGPUs sont capables de fournir les ressources de calcul nécessaires pour s'attaquer à ces problèmes de haute dimension tout en maintenant un temps d'exécution limité et une grande portabilité. Seller Inventory # 9786203237825
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Approche algorithmique génétique parallèle pour la résolution des PNR
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Editions Notre Savoir Feb 2025, 2025
ISBN 10: 6203237825
ISBN 13: 9786203237825
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Seller: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germany
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Taschenbuch. Condition: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Le recrutement des infirmières est un problème complexe qui se pose dans les activités quotidiennes et dans le système de soins de santé des hôpitaux modernes. Le problème du recrutement des infirmières est une sous-classe des problèmes de planification du personnel, et la plupart de ses instances sont NP-difficiles. Bien que la résolution de ce problème intéresse la recherche depuis de nombreuses années, la répartition des infirmières se fait toujours manuellement. Les méta-heuristiques GA se sont avérées très efficaces pour obtenir des solutions quasi optimales pour une variété de problèmes combinatoires difficiles, y compris le PNR. Les algorithmes heuristiques ont montré d'excellentes capacités de recherche, mais perdent souvent leur efficacité lorsqu'ils sont appliqués à des problèmes vastes et complexes. De nombreuses méthodes d'optimisation souffrent de la malédiction de la dimensionnalité, qui montre que leurs performances se détériorent rapidement à mesure que la dimensionnalité de l'espace de recherche augmente. Nécessité de fournir un certain degré de parallélisme dans l'approche traditionnelle. De nos jours, les GPGPUs sont capables de fournir les ressources de calcul nécessaires pour s'attaquer à ces problèmes de haute dimension tout en maintenant un temps d'exécution limité et une grande portabilité.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 68 pp. Französisch. Seller Inventory # 9786203237825
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Approche algorithmique génétique parallèle pour la résolution des PNR
Seller: preigu, Osnabrück, Germany
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Taschenbuch. Condition: Neu. Approche algorithmique génétique parallèle pour la résolution des PNR | Nilesh Bhandare (u. a.) | Taschenbuch | Französisch | 2025 | Editions Notre Savoir | EAN 9786203237825 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu. Seller Inventory # 131652458