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Jean Manuel Saez
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Quand John Mac Dolan, il y a bien longtemps, est arrivé à Shortfalls, petite ville aux confins du Yukon, nul ne lui a demandé qui il était ni d'où il venait. Il faisait partie de ces nombreux aventuriers qui ont fait la réputation de cette région du Canada depuis la Ruée vers l'or et pour lesquels les habitants ne montrent aucune curiosité. Ce n'était pourtant pas la fortune qu'il était venu chercher. Quant à savoir ce qu'il y a trouvé, peut-être Camille Dorchamp, hôtesse de l'air parisienne, le découvrira-t-elle en recevant une étrange lettre du shérif de Shortfalls qui va l'entraîner dans une aventure imprévue ?
Né en Algérie dans une famille d'immigrés espagnols Jean-Manuel Saëz est venu en France lors de l'indépendance du pays. Après une carrière d'avocat au barreau de Lyon, il partage désormais sa vie entre la Bretagne et la Côte d'Azur. Il a publié Un enfant de la brousse, récit autobiographique sur son enfance dans une Algérie en guerre. Baie Saint-Paul est son premier roman. -
Controller Tuning with Evolutionary Multiobjective Optimization
Gilberto Reynoso Meza, Xavier Blasco Ferragud, Javier Sanchis Saez, Juan Manuel Herrero Dura
- Springer
- 4 Novembre 2016
- 9783319413013
This book is devoted to Multiobjective Optimization Design (MOOD) procedures for controller tuning applications, by means of Evolutionary Multiobjective Optimization (EMO). It presents developments in tools, procedures and guidelines to facilitate this process, covering the three fundamental steps in the procedure: problem definition, optimization and decision-making. The book is divided into four parts. The first part, Fundamentals, focuses on the necessary theoretical background and provides specific tools for practitioners. The second part, Basics, examines a range of basic examples regarding the MOOD procedure for controller tuning, while the third part, Benchmarking, demonstrates how the MOOD procedure can be employed in several control engineering problems. The fourth part, Applications, is dedicated to implementing the MOOD procedure for controller tuning in real processes.