
BOOKS - Multi-Criteria Decision-Making and Optimum Design with Machine Learning A Pra...

Multi-Criteria Decision-Making and Optimum Design with Machine Learning A Practical Guide
Author: Van Thanh Tien Nguyen, Nhut T.M. Vo, Van Chinh Truong
Year: 2025
Format: PDF
File size: 13.4 MB
Language: ENG

Year: 2025
Format: PDF
File size: 13.4 MB
Language: ENG

MultiCriteria DecisionMaking and Optimum Design with Machine Learning A Practical Guide The world we live in today is constantly evolving and changing at an incredible pace. With the advent of new technologies and innovations, it's becoming increasingly difficult to keep up with the latest trends and advancements. This book provides a comprehensive guide to Multi-Criteria Decision-Making (MCDM) and Optimum Design with Machine Learning, two essential tools for navigating this rapidly changing landscape. The first part of the book focuses on MCDM, which is a systematic approach to decision-making that considers multiple criteria and perspectives. It covers the fundamentals of MCDM, its applications, and the challenges associated with its implementation. The second part delves into Optimum Design with Machine Learning, exploring how machine learning can be used to optimize design solutions. Throughout the book, readers will learn how to apply these tools to real-world problems, from identifying the right criteria to selecting the best solution.
MultiCriteria DecisionMaking and Optimum Design with Machine arning Практическое руководство Мир, в котором мы живем сегодня, постоянно развивается и меняется невероятными темпами. С появлением новых технологий и инноваций становится все труднее идти в ногу с последними тенденциями и достижениями. В этой книге представлено исчерпывающее руководство по многокритериальному принятию решений (MCDM) и оптимальному проектированию с машинным обучением - двум важным инструментам для навигации в этой быстро меняющейся среде. Первая часть книги посвящена MCDM, который представляет собой системный подход к принятию решений, учитывающий множество критериев и перспектив. Он охватывает основы MCDM, его применения и проблемы, связанные с его внедрением. Вторая часть углубляется в Optimum Design with Machine arning, исследуя, как машинное обучение можно использовать для оптимизации проектных решений. На протяжении всей книги читатели узнают, как применять эти инструменты к реальным проблемам, от определения правильных критериев до выбора наилучшего решения.
''
