Skip to main content
Fachgebiete
Automobil + Motoren Bauwesen + Immobilien Business IT + Informatik Elektrotechnik + Elektronik Energie + Nachhaltigkeit Finance + Banking Management + Führung Marketing + Vertrieb Maschinenbau + Werkstoffe Versicherung + Risiko
DE
EN
Bücher
Zeitschriften
Themenseiten
Organisationspsychologie Projektmanagement Marketing Smart Manufacturing
Weitere Formate
Podcasts Webinare Technik Webinare Wirtschaft Kongresse Veranstaltungskalender Awards
Jetzt Einzelzugang starten
Zugang für Unternehmen
Referenzkunden
SLX-Digitalkonferenz: Zukunftswerkstatt 2024

Mehr Umsatz mit Top-Kontakten

Am 7. Mai erfahren Sie, wie Vertriebsteams Leadgenerierung, Leadnurturing und Leadstrategien effizient steuern können.
Erweiterte Suche
Anmelden
nach oben
Annals of Mathematics and Artificial Intelligence
Erschienen in: Annals of Mathematics and Artificial Intelligence 1-3/2020

27.06.2019

Effective IG heuristics for a single-machine scheduling problem with family setups and resource constraints

verfasst von: Júlio C. S. N. Pinheiro, José Elias C. Arroyo

Erschienen in: Annals of Mathematics and Artificial Intelligence | Ausgabe 1-3/2020

Einloggen

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config
loading …
Vorheriger Artikel Exact algorithms for two integer-valued problems of searching for the largest subset and longest subsequence
Nächster Artikel Targeting solutions in Bayesian multi-objective optimization: sequential and batch versions

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 102.000 Bücher
  • über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 390 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Maschinenbau + Werkstoffe




 

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren
Metadaten
Titel
Effective IG heuristics for a single-machine scheduling problem with family setups and resource constraints
verfasst von
Júlio C. S. N. Pinheiro
José Elias C. Arroyo
Publikationsdatum
27.06.2019
Verlag
Springer International Publishing
Erschienen in
Annals of Mathematics and Artificial Intelligence / Ausgabe 1-3/2020
Print ISSN: 1012-2443
Elektronische ISSN: 1573-7470
DOI
https://doi.org/10.1007/s10472-019-09646-6

Weitere Artikel der Ausgabe 1-3/2020

Annals of Mathematics and Artificial Intelligence 1-3/2020 Zur Ausgabe

OriginalPaper

Feature uncertainty bounds for explicit feature maps and large robust nonlinear SVM classifiers

EditorialNotes

Guest editorial: revised selected papers from the LION 12 conference

OriginalPaper

Targeting solutions in Bayesian multi-objective optimization: sequential and batch versions

OriginalPaper

Complexity and approximability of the Euclidean generalized traveling salesman problem in grid clusters

OriginalPaper

Combining intelligent heuristics with simulators in hotel revenue management

OriginalPaper

Kernel classification using a linear programming approach