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Most manufacturing systems are large, complex, and operate in an environment of uncertainty. It is common practice to manage such systems in a hierarchical fashion. This book articulates a new theory that shows that hierarchical decision making can in fact lead to a near optimization of system goals. The material in the book cuts across disciplines. It will appeal to graduate students and researchers in applied mathematics, operations management, operations research, and system and control theory.
Sommario
Preface * Notation * Part I: Introduction and Models of Manufacturing Systems * Concepts of Near-Optimal Control * Models of Manufacturing Systems * Part II: Optimal Control of Manufacturing Systems: Existence and Characterization * Optimal Control of Parallel Machine Systems * Optimal Control of Dynamic Flowshops * Optimal Controls of Jobshops * Risk-Sensitive Control * Part III: Near-Optimal Controls * Near-Optimal Control of Parallel Machine Systems * Near-Optimal Control of Dynamic Flowshops * Near-Optimal Controls of Jobshops * Near-Optimal Risk-Sensitive Control * Part IV: Conclusions * Further Extensions and Open Research Problems * Part V: Appendices * References * Author Index * Subject Index *
Altre Informazioni
ISBN:
9780387219479
Condizione: Nuovo
Collana: Stochastic Modelling and Applied Probability
Dimensioni: 235 x 155 mm Ø 1440 gr
Formato: Copertina rigida
Illustration Notes:XVI, 324 p.
Pagine Arabe: 324
Pagine Romane: xvi
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