Perpustakaan Universitas Amikom Purwokerto

  • Beranda
  • Informasi
  • Berita
  • Bantuan
  • Pustakawan
  • Area Anggota
  • Pilih Bahasa :
    Bahasa Arab Bahasa Bengal Bahasa Brazil Portugis Bahasa Inggris Bahasa Spanyol Bahasa Jerman Bahasa Indonesia Bahasa Jepang Bahasa Melayu Bahasa Persia Bahasa Rusia Bahasa Thailand Bahasa Turki Bahasa Urdu
Image of Algoritma optimasi deterministik atau probabilitik

Buku Text Sistem Informasi

Algoritma optimasi deterministik atau probabilitik

Suyanto - Nama Orang;

1. bibliografi: hal. 289-341
2. glosarium: hal,343-347
3. indeks: hal. 349-351
4. sinopsis
Banyak permasalahan optimasi dunia nyata yang sering kita jumpai dalam kehidupan sehari-hari maupun industri. Sebagai contoh, bagaimana memilih barang-barang yang harus dimasukkan ke dalam suatu tas koper sehingga total nilainya paling besar tetapi tidak melebihi kapasitas atau batasan tertentu. Contoh lainnya adalah bagaimana menyusun jadwal perkuliahan sehingga tidak bentrok ruangan, dosen, kelas, maupun mahasiswa dengan distribusi yang adil dan semaksimal mungkin memenuhi kebutuhan semua pihak. Untuk menyelesaikan berbagai permasalahan optimasi, para ahli sudah mengusulkan banyak sekali metode atau algoritma yang dikelompokkan ke dalam Algoritma Optimasi (AO). Setiap algoritma memiliki kelebihan dan kekurangan masing-masing. Tidak ada satupun algoritma yang berlaku umum dan bisa digunakan untuk menyelesaikan semua jenis masalah. Oleh karena itu, peneliti dan praktisi sering kebingungan dalam memilih AO yang paling tepat untuk masalah optimasi yang sedang dihadapinya. Buku ini membahas berbagai AO, mulai dari yang sederhana hingga yang sangat kompleks. Pembahasan dilakukan secara lengkap, mulai dari motivasi, karakteristik, kelebihan, kekurangan, dan beragam studi kasus, untuk memberikan pemahaman secara mendalam dan detail mengenai berbagai AO tersebut. Dengan demikian, pembaca diharapkan dapat memilih AO yang paling sesuai untuk permasalahan yang mereka hadapi. Buku ini memfokuskan pembahasan pada tiga AO deterministik: State Space Search, Dynamic Programming, dan Branch and Bound, serta berbagai AO probabilistik: Monte Carlo, Hill Climbing, Simulated Annealing, Tabu Search, dan Evolutionary Computation yang terdiri dari: Evolutionary Algorithms, Harmony Search, Artificial Immune Systems, dan Swarm Intelligence (Ant Colony Optimization, Particle Swarm Optimization, dan Artificial Bee Colony).


Ketersediaan
3607518.2 SUY a c3UPT. PERPUSTAKAAN PUSATTersedia
3605518.2 SUY a c4UPT. PERPUSTAKAAN PUSATTersedia
3604518.2 SUY a c1UPT. PERPUSTAKAAN PUSAT (Rak Tandon)Tersedia - No Loan
3608518.2 SUY a c2UPT. PERPUSTAKAAN PUSATTersedia
3606518.2 SUY a c5UPT. PERPUSTAKAAN PUSATTersedia
Informasi Detail
Judul Seri
-
No. Panggil
518.2 SUY a
Penerbit
YOGYAKARTA : Graha Ilmu., 2010
Deskripsi Fisik
x, 354 hlm.: ilus.; 23 cm
Bahasa
Indonesia
ISBN/ISSN
978-979-756-665-4
Klasifikasi
518.2
Tipe Isi
-
Tipe Media
-
Tipe Pembawa
-
Edisi
Ed. I
Subjek
-
Info Detail Spesifik
-
Pernyataan Tanggungjawab
Suyanto
Versi lain/terkait

Tidak tersedia versi lain

Lampiran Berkas
Tidak Ada Data
Komentar

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar

Perpustakaan Universitas Amikom Purwokerto
  • Informasi
  • Layanan
  • Pustakawan
  • Area Anggota

Tentang Kami

https://perpustakaan.amikompurwokerto.ac.id/

Cari

masukkan satu atau lebih kata kunci dari judul, pengarang, atau subjek

Donasi untuk SLiMS Kontribusi untuk SLiMS?

© 2025 — Senayan Developer Community

Ditenagai oleh SLiMS
Pilih subjek yang menarik bagi Anda
  • Karya Umum
  • Filsafat
  • Agama
  • Ilmu-ilmu Sosial
  • Bahasa
  • Ilmu-ilmu Murni
  • Ilmu-ilmu Terapan
  • Kesenian, Hiburan, dan Olahraga
  • Kesusastraan
  • Geografi dan Sejarah
Icons made by Freepik from www.flaticon.com
Pencarian Spesifik