Tìm thấy 20+ kết quả cho từ khóa "Bài toán tối ưu và ứng dụng"
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
ĐỐI NGẪU LIÊN HỢP CHO BÀI TOÁN TỐI ƯU VÀ ỨNG DỤNG. Trong bài báo này, chúng tôi đưa ra đối ngẫu liên hợp cho các bài toán tối ưu tựa lõm với hàm mục tiêu là các hàm sản xuất Cobb-Douglas. Sau đó, chúng tôi ứng dụng kết quả đối ngẫu đạt được để nghiên cứu một số bài toán trong kinh tế.. Từ khoá: Hàm sản xuất Cobb-Douglas, Đối ngẫu liên hợp GIỚI THIỆU. Thạch đã được ứng dụng cho một số bài toán tối ưu trong kinh tế và thu được những kết quả đáng chú ý .
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
THUẬT TOÁN METAHEURISTIC GIẢI BÀI TOÁN TỐI ƯU VÀ PHẦN MỀM ỨNG DỤNG. Trong bộ mơn tối ưu tốn học, phương pháp Metaheuristic được hiểu là thủ tục cấp cao hơn nhằm tìm, tạo, hoặc chọn thủ tục cấp thấp hơn để cĩ thể tìm ra nghiệm đủ tốt cho bài tốn tối ưu, đặc biệt đối với các bài tốn tối ưu với thơng tin khơng đầy đủ hoặc địi hỏi khối lượng tính tốn quá lớn.. Phương pháp Metaheuristic được phát triển mạnh mẽ từ thập niên 80 của thế kỷ trước cho đến nay.
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Lý thuyết tối ưu là một ngành toán học ñang phát triển mạnh, và ngày càng có nhiều ứng dụng quan trọng trong mọi lĩnh vực khoa học, kỹ thuật, công nghệ và quản lý hiện ñại.. Cuộc cách mạng công nghệ thông tin tạo ñiều kiện thuận lợi ñể ứng dụng tối ưu hóa một cách rộng rãi và thiết thực. Trong toán học, thuật ngữ tối ưu hóa chỉ tới việc nghiên cứu các bài toán tìm nghiệm tối ưu.. Bài báo phân tích một số phương pháp ñể giải bài toán tối ưu phi tuyến có ràng buộc..
277304-tt.pdf
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Hơn nữa, do nhu cầu ứng dụng, việc nghiên cứu xây dựng các thuật toánhiệu quả để giải bài toán quy hoạch đa mục tiêu lồi suy rộng, bài toán quy hoạch tíchmở rộng, cũng như bài toán tối ưu trên tập nghiệm hữu hiệu là các vấn đề thời sự vàluôn cần đầu tư nhiều công sức. Luận án này nghiên cứu và đề xuất các thuật toánmới để giải các bài toán sau:1. Bài toán quy hoạch đa mục tiêu lồi suy rộngMin f (x.
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Nghiên cứu thuật toán Dijkstra tìm đường đi tối ưu trên đồ thị, nghiên cứu về Fibonacci heap và ứng dụng cấu trúc dữ liệu này để cải tiến thuật toán Dijkstra.. Nghiên cứu về thuật toán tối ưu đàn kiến, ứng dụng thuật toán này để giải quyết bài toán tìm đường đi tối ưu trên đồ thị.. Ứng dụng hai thuật toán trên giải quyết một số bài toán tìm đường đi tối ưu trên mạng giao thông..
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Tuy nhiên chưa có nhiều nghiên cứu về các bài toán này. Hiện nay các đề tài khoa học chủ yếu mới chỉ giải quyết và ứng dụng các bài toán tối ưu một mục tiêu.
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
209 ỨNG DỤNG GIẢI THUẬT DI TRUYỀN ĐỂ GIẢI QUYẾT MỘT SỐ BÀI TOÁN TỐI ƯU TRONG KINH TẾ. Trong thực tế hiện nay hầu hết các bài toán trong sản xuất, kinh doanh hàng hóa là các bài toán tối ưu. Đã có rất nhiều phương pháp để giải các bài toán tối ưu này nhưng việc ứng dụng các giải thuật tính toán tiến hóa hứa hẹn nhiều triển vọng. Bài báo này trình bày một phương pháp mới để giải bài toán tối ưu đa mục tiêu đó là dùng thuật toán giải thuật di truyền (GA-Genetic Algorithm)..
ctujsvn.ctu.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
ĐIỀU KIỆN TỐI ƯU VÀ ĐỐI NGẪU CHO BÀI TOÁN TỐI ƯU ĐA TRỊ SỬ DỤNG ĐẠO HÀM ĐA TRỊ CLARKE THEO HƯỚNG NÓN. Bài toán tối ưu đa trị, các điều kiện tối ưu, đạo hàm Clarke theo hướng nón, đối ngẫu Mond-Weir, đối ngẫu Wolfe. Bài báo này khảo sát bài toán đối ngẫu dạng Mond-Weir và Wolfe cho bài toán tối ưu đa trị có ràng buộc sử dụng đạo hàm đa trị Clarke theo hướng nón.
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
1 Điều kiện tối ưu và đối ngẫu cho các nghiệm hữu hiệu chính thường và cô lập của bài toán tối ưu đa mục tiêu. Điều kiện tối ưu và đối ngẫu cho các nghiệm hữu hiệu chính thường và cô lập. 2 Điều kiện tối ưu và đối ngẫu cho các nghiệm hữu hiệu và nghiệm hữu hiệu yếu của bài toán tối ưu đa mục tiêu không trơn 24 2.1.
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Có thể xem luận văn như bước tìm hiểu ban đầu của học viên về ứng dụng tối ưu DC vào bài toán phân cụm. Một cách tiếp cận tối ưu cho bài toán phân cụm
277304.pdf
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Nghiệm tối ưuε−xấp xỉ của bài toán (QPY+) là ybest và nghiệm tối ưu xấp xỉtương ứng của bài toán (QP) là xbest Tvà giá trị tốiưu ε−xấp xỉ của bài toán (QP) là h(xbest. Xét bài toán (QP) với f1(x. Nghiệm tối ưu ε-xấp xỉ của bài toán (QPY+)là ybest và nghiệm tối ưu xấp xỉ của bài toán (QP) là xbest T. Giá trị tối ưu ε-xấp xỉ của bài toán (QP) là h(xbest. Ta thu được nghiệmtối ưu ε-xấp xỉ ybest của bài toán (QPY.
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
ỨNG DỤNG GIẢI THUẬT TỐI ƯU BẦY Đ-N ỨNG DỤNG GIẢI THUẬT TỐI ƯU BẦY Đ-N ỨNG DỤNG GIẢI THUẬT TỐI ƯU BẦY Đ-N ỨNG DỤNG GIẢI THUẬT TỐI ƯU BẦY Đ-N. V-O B-I TOÁN CỰC TIỂU HÓA ĐỘ TRỄ V-O B-I TOÁN CỰC TIỂU HÓA ĐỘ TRỄ V-O B-I TOÁN CỰC TIỂU HÓA ĐỘ TRỄ V-O B-I TOÁN CỰC TIỂU HÓA ĐỘ TRỄ. Tóm tắ ắ ắ ắtttt: Bài toán cực tiểu hóa ñộ trễ (Minimum Latency Problem – MLP) là một trong những bài toán tối ưu tổ hợp có nhiều ứng dụng trong thực tế.
000000254029-TT.pdf
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Đây là bài toán có ý nghĩa ứng dụng quan trọng trongthực tế, đặc biệt trong lý thuyết quyết định, kinh tế, tài chính, quản lý,công nghiệp. .Một bài toán quan trọng có liên quan chặt chẽ với bài toán quy hoạchtuyến tính đa mục tiêu là bài toán tối ưu trên tập Pareto, ký hiệu là (P ).Đó là bài toán tối ưu một hàm thực f (x) trên tập nghiệm hữu hiệu XEcủa bài toán quy hoạch tuyến tính đa mục tiêu. Đây là bài toán khó vàthuộc lớp bài toán tối ưu toàn cục.
repository.vnu.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Tuy nhiên, các nghiên cứu này chưa quan tâm đến việc xác định nghiệm tối ưu toàn cục của bài toán phân cụm, và hàm mục tiêu của bài toán hay cách thức phân chia dữ liệu vẫn được sử. Để xác định nghiệm tối ưu toàn cục của bài toán phân cụm, các thuật toán tối ưu tiến hóa như thuật toán di truyền, tối ưu bầy đàn, v.v. được áp dụng trong việc tìm nghiệm tối ưu toàn cục của bài toán tối ưu.
312429-tt.pdf
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Để tìm được lời giải tối ưu hay giá trị tối ưu của bài toán chúng ta phải trải qua rất nhiều bước, giải nhiều phương trình, bất phương trình tuyến tính phức tạp. Mục đích, đối tượng, phạm vi nghiên cứu của luân văn Luận văn sẽ tập trung giới thiệu, nghiên cứu các khái niệm cơ bản và ứng dụng của Mathematica để giải quyết những bài toán MIN, MAX và quy hoạch tuyến tính.
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Ỉ Nhấp nút Add và khai báo tiếp các ràng buộc về cận dưới cho X 1 và X 2. Ràng buộc cận dưới cho các biến X 1 và X 2. Ỉ Để hiệu chỉnh ràng buộc ta chọn ràng buộc và nhấp nút Change. Ỉ Để xóa ràng buộc, ta chọn ràng buộc từ danh sách Subject to the Contraints và nhấp nút Delete.. Danh sách các ràng buộc. Nhấp nút Solve để chạy Solver, sau đó hộp thoại kết quả xuất hiện. Kết quả bài toán tối ưu một mục tiêu. Phân tích bài toán tối ưu khi các yếu tố đầu vào thay đổi.
000000253580.pdf
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
NGUYỄN DUY HIỆP ỨNG DỤNG THUẬT TOÁN LAI GIẢI BÀI TOÁN CÂY KHUNG TRUYỀN THÔNG TỐI ƯU LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC NGÀNH CÔNG NGHỆ THÔNG TIN NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC PGS.TS.
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Một cách tương tự, ta có thể định nghĩa khái niệm phương án tối ưu toàn cục hoặc địa phương cho bài toán cực đại hoá. Nếu chúng ta chỉ quan tâm tới việc tìm kiếm phương án tối ưu toàn cục thì ta có bài toán tối ưu toàn cục.. Trong các bài toán tối ưu phi tuyến ứng dụng nói chung, trong lĩnh vực cơ khí − ực nó. ta thường thu được hàm mục tiêu f(X) có dạng p ược phương án tối ưu toàn cục.. m, Trong các bài toán thực tế có thể bổ sung các ràng buộc. án tối đa mục tiêu..
000000253580-TT.pdf
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
TÓM TẮT NỘI DUNG LUẬN VĂN THẠC SĨ Đề tài: Ứng dụng thuật toán lai giải bài toán cây khung truyền thông tối ưu Tác giả luận văn: Nguyễn Duy Hiệp Lớp: CNTT Khóa Người hướng dẫn: PGS.TS. Nguyễn Đức Nghĩa Tóm tắt nội dung Bài toán cây khung truyền thông tối ưu (Optimal Communication Spanning Tree - OCST) là bài toán trên đồ thị thuộc lớp NP-khó có nhiều ứng dụng trong thực tế đặc biệt là trong việc thiết kế vi mạch và các mô hình mạng.
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Hay: phương án sản xuất tối ưu của nhà máy là sản xuất 200 đơn vị sản phẩm 1 và 200 đơn vị sản phẩm 5 khi đó lợi nhuận tối ưu đạt được là 124 000 đơn vị. Bài toán quy hoạch tuyến tính tổng quát. x n ) Với các ràng buộc về ẩn x j >=0 hoặc x j<. Hàm mục tiêu f(x) =c 1 x 1 + c 2 x 2. Các ràng buộc phương trình:. Bài toán tìm x thỏa mãn ràng buộc và làm tối ưu hàm f. Phát biểu bài toán. Ví dụ: Giải bài toán quy hoạch tuyến tính sau. Phát biểu và giải bài toán.