Katalog der Deutschen Nationalbibliothek

Neuigkeiten Donnerstag, 11. September 2025: Die Deutsche Nationalbibliothek öffnet wegen eines Beschäftigtentreffens an beiden Standorten erst um 15 Uhr. // Thursday, 11 September 2025: The German National Library will not open until 15:00 due to a staff meeting at both locations.
 
Neuigkeiten Vom 10. September 2025, 13 Uhr, bis 11. September 2025, 22 Uhr, kann es zu Einschränkungen bei der Bereitstellung von Medienwerken kommen. Wir informieren Sie per E-Mail über den aktuellen Stand Ihrer Bestellungen. // From 13:00 on 10 September 2025 until 22:00 on 11 September 2025, there may be restrictions on the provision of media works. We will inform you by email about the current status of your orders.
 
 

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Titel Facility Location Under Uncertainty : Models, Algorithms and Applications / by Francisco Saldanha-da-Gama, Shuming Wang
Person(en) Saldanha-da-Gama, Francisco (Verfasser)
Wang, Shuming (Verfasser)
Organisation(en) SpringerLink (Online service) (Sonstige)
Ausgabe 1st ed. 2024
Verlag Cham : Springer International Publishing, Imprint: Springer
Zeitliche Einordnung Erscheinungsdatum: 2024
Umfang/Format Online-Ressource, XVI, 534 p. 22 illus., 9 illus. in color. : online resource.
Andere Ausgabe(n) Printed edition:: ISBN: 978-3-031-55926-6
Printed edition:: ISBN: 978-3-031-55928-0
Printed edition:: ISBN: 978-3-031-55929-7
Inhalt Introduction -- Principles and Background -- Discrete Facility Location Problems -- Decision Making under Uncertainty: Ingredients for Modeling -- Optimization under Uncertainty -- Modeling Paradigms and Solution Techniques -- Robust Facility Location -- Stochastic Facility Location -- Facility Location with Chance Constraints -- Distributionally Robust Facility Location -- Extended Models -- Location-Inventory Problems -- Facility Location with Routing Decisions -- Hub Location -- Logistics and Supply Chain Management -- Territory Design -- Comprehensive Uncertainty with Applications -- Bilevel Recycling Facility Location -- Multi-Period Hub Location with Time Series -- Data-Driven Robust Production Planning
Persistent Identifier URN: urn:nbn:de:101:1-2406040414163.109506149318
DOI: 10.1007/978-3-031-55927-3
URL https://doi.org/10.1007/978-3-031-55927-3
ISBN/Einband/Preis 978-3-031-55927-3
Sprache(n) Englisch (eng)
Beziehungen International Series in Operations Research & Management Science ; 356
DDC-Notation 519.6 (maschinell ermittelte DDC-Kurznotation)
Sachgruppe(n) 510 Mathematik

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