0
  1. Trang chủ >
  2. Công Nghệ Thông Tin >
  3. Tin học văn phòng >

ALGORITHMS FOR LINEAR OPTIMIZATION

ALGORITHMS FOR LINEAR OPTIMIZATION

ALGORITHMS FOR LINEAR OPTIMIZATION

... MODELLINGTechnical University of DenmarkDK-2800 Lyngby – DenmarkJ. No. ALO1.2.1999HBN/ms ALGORITHMS FOR LINEAR OPTIMIZATION An IntroductionHans Bruun Nielsen2nd EditionIMM ✁✂✄☎✆✂✝✞✟✠✟✡☛☞✟✠✌✟✍✟✌✍✎☞☞✟✡✏☛✍☞✞✟✠☞✑✒✟✡☞✠✎✡☞✞✟✓☛✑✍✠✟✔✕✕✖✗✘✙✚✛✜✛✢✣✚✛✤✥✣✥✦✧✣✚✣★✛✚✚✛✥✩✗✪☞☞✞✟✝✟✓✞✡✎✓✪✫✬✡✎✭✟✍✠✎☞✮☛✏✯✟✡✰✪✍✱✳✲✴☛✵✟✏✑✫✫✮✷✶☞✞✟✮✓✪✡✪✫✠☛✸✟✑✠✟✏✑✫☞☛☛☞✞✟✍✠✲✹✑✺✺✟✠☞✎☛✡✠✏☛✍✎✰✵✍☛✭✟✰✟✡☞✪✍✟✭✟✍✮✌✟✫✓☛✰✟✲✻✮✡✺✸✮✷✶✯✟✓✟✰✸✟✍✼✽✽✾✴✪✡✠✿✍✑✑✡❀✎✟✫✠✟✡✟✰✪✎✫❁❂❃❄❅❆❇❇❈❉❊❋❈❉●✑✍✫❁❂❊❊❍■❏❏▲❑❑❑❈❆❇❇❈❉❊❋❈❉●❏◆▼❂❃❄❖✪✰✺✍✪☞✟✏✑✫☞☛✵✍☛✏✟✠✠☛✍✲◗☛☛✠✏☛✍✵☛✎✡☞✎✡✺☛✑☞✠☛✰✟✟✍✍☛✍✠✶✌✞✎✓✞✞✪✭✟✸✟✟✡✓☛✍✍✟✓☞✟✒✎✡☞✞✎✠✭✟✍✠✎☛✡✷✲✻✮✡✺✸✮✷✶❘✟✸✍✑✪✍✮✼✽✽❙✲✴✪✡✠✿✍✑✑✡❀✎✟✫✠✟✡❚☛✍✟✟✍✍☛✍✠✞✪✭✟✸✟✟✡✏☛✑✡✒✪✡✒✓☛✍✍✟✓☞✟✒✎✡☞✞✎✠✠✟✓☛✡✒✟✒✎☞✎☛✡✷✲✻✮✡✺✸✮✷✶❯✪✡✑✪✍✮✼✽✽✽✲✴✪✡✠✿✍✑✑✡❀✎✟✫✠✟✡ ✁ ✂✄☎✆✝➎▼❖❙◗❙◗❘❳❖▼♣❙❖▲▼✈✂❥✈✂ r▲❘◗◆❙✈✂✮♦▲❘q♣❘◆t❱◆❙❖❙t❙❖▲▼✈①①♦❘◗◗④♣❘❖♣❱❲◗✈❢①✟❢✶✈✶ ♦t❲❲❘♣▼✕✈✂❥✩▲❲❳♣▼✈❪❜✩▲❲t❱✈✂✶s❘♣❖◗▼❙✈❪✶✈ ❢✈✶✶s❘▲q❙❚♦♣②❙▲❘✈✶❥✆♣♣❳♣❘❯❘▲t②❙✈①✈❪❪✆◗◆◆◗▼❱◗❘s♦▲❘❳✈✂✮✆▲t◆◗❚▲❲◗❘✈✮✶✆t❱◗❘✈❢❥❥❖◗❳❯▲❙◗▼❙❳♣❙❘❖➍✈✶✂➌✎✎✎◆❙♣▼♣❘✈ ❖❲❲②▲▼❖❙❖▲▼❖▼s✈①➑✈① ❖▼②▲▼◆❖◆❙◗▼❙◆③◆❙◗❳✈✮✮✈❢❢➑❖▼♦◗♣◆❖❱❲◗❯❘▲❱❲◗❳✈✂✈✮✈❪➑✈➑✶✈①❥✈ ➑✈✂➑✈✂ ❖▼❖❙❖♣❲❙❚❘◗◆❚▲❲✈✮①❖▼❙◗❘❖▲❘❯▲❖▼❙②▲▼❖❙❖▲▼✈❜❜✟❳◗❙❚▲✈❢❥✈❜①✟ ➑✈❢❥①❖▼④◗❘◆◗❳♣❙❘❖➍✈①①❖❙◗❘♣❙❖④◗◆▲❲④◗❘✈①➑✈✮✮✞♣❘❳♣❘✕♣❘✈❢❥✈ ❥✞♣❘t◆❚✈❜❜✕❖▼✕④♣❲t◗✈✮❪✈✮➑✞✞♥◆③◆❙◗❳✈❜❜✈❜①✈➑①✈①✶✞t❚▼✈❜❜❲♣❘s◗t❯♣❙◗✈➑❪❲◗♣◆❙✛◆✏t♣❘◗◆✈❜❢❲❖▼◗◆◗♣❘②❚✈✮❢❲❖▼◗♣❘❯❘▲s❘♣❳❳❖▼s✈✂✈✂❪✈✶❜❲▲s✉❱♣❘❘❖◗❘♦t▼②❙❖▲▼✈❢❢✈❜❪❳♣②❚❖▼◗♣②②t❘♣②③✈ ❳♣❘s❖▼♣❲②▲◆❙✈✶❜✔♣❘✏t♣❘❙✈✮✂❳❖▼❖❳t❳◗s❘◗◗✈①①✟▼▲❘❳◆▲❲t❙❖▲▼✈❢❢➑✔▲❘❘❖◆▲▼✈①✂✠◗q❙▲▼ ◆❳◗❙❚▲✈❜ ✈➑✂✈①✶✈✮❢✈✮✶▼▲▼❱♣◆❖②④♣❘❖♣❱❲◗✈  ▼▲▼❲❖▼◗♣❘▲❯❙❖❳❖➏♣❙❖▲▼✈❪✶✟❯❘▲❱❲◗❳✈✂①▼▲❘❳♣❲◗✏t♣❙❖▲▼◆✈❜❢✈①➑▼t❲❲◆❯♣②◗✈❜❥✈❢❢❜▼t❳◗❘❖②♣❲◆❙♣❱❖❲❖❙③✈①✂✈✂✂✈✮✶▲❱✡◗②❙❖④◗♦t▼②❙❖▲▼✈✂✈❢❜✈➑✶✈✶✂▲❯❙❖❳♣❲❯♣❘❙❖❙❖▲▼✈❪❜✈❪①✈❪ ✈✂①✈❢❥❢✟◆◗❙✈✂✈❢✂✈❪❢✈❪❪✈❪➑▲❘❙❚▲s▲▼♣❲❙❘♣▼◆♦▲❘❳♣❙❖▲▼✈❜❢▲④◗❘◗❙◗❘❳❖▼◗◆③◆❙◗❳✈❜❢❯◗▼♣❲❙③♦♣②❙▲❘✈❢✶✟♦t▼②❙❖▲▼✈✶✂❯◗❘❳t❙♣❙❖▲▼❳♣❙❘❖➍✈①①✈✂✂❯◗❘❙t❘❱◗❯❘▲❱❲◗❳✈✂❪✓❚♣◆◗❢✟❪✈✂❜✈✶❪✈❢❥❢❯❖◗②◗q❖◆◗❯▲❲③▼▲❳❖♣❲✈✂ ✈✶✶✈❢❥❥❯❖④▲❙❖▼s✈①①✈①✂❯▲❲③▼▲❳❖♣❲②▲◆❙✈➑❥❯▲❲③❙▲❯◗✈ ①❯▲◆❖❙❖④◗◗➎▼❖❙◗✈❜❜✈①❜✈✮ ❯▲❙◗▼❙❖♣❲✈ ❪❯❘◗②▲▼❖❙❖▲▼◗❘✈①➑✈✮✮❯❘◗❖②❙▲❘✛②▲❘❘◗②❙▲❘✈➑ ✈①✶❯❘◗❯❘▲②◗◆◆❖▼s✈❢✂❯❘❖②❖▼s④◗②❙▲❘✈✶❜✓❘❖❳♣❲✡t♣❲✔◗❙❚▲✈❜①✓❘❖❳♣❲✗▲s✉✄♣❘✉✔◗❙❚▲✈①✮❯❘▲✡◗②❙❖▲▼✈❜❥✈❢❥❜❯❘▲➍❖❳❖❙③✈❜✶✈➑❢✈➑➑✈➑ ❁✞✟✠✲ ✁✁✡✂♦♣②☛☞✌✍➏♣☛✍☞✎✈✮✂✏t♣✏✌✑☛✍✒✒☞✎✓✔✌✕✔✎✒✔✗✖✘✶✖✙✚✟✛✌☞✕✌✑✜✜✍✎✕✖✢✚✢✌✑✎✕✖✣✣✤✖✢✢✘✌✔✏✥✒✔✏✛✒☞✦☛✖ ✂✌✔✏✥✎✏✑✎✒✧✖✢✂✌✔★✑✒☛☞✌✍✩✑☛✍☞✎✖✶✚✖✣ ✤✖✣✶✌✔✕✥✪✑✌✍✩✑☛✍☞✎✖✢✢✙✌✔✪✑✫✔✏✛✌☞✬✪✔✜✗✖✢✶✌☞✬✥✦☛✎✔✦✦✖✙✶✌☞✥✎✏✍✎✕✔✌✌☞✌✦✖✶✚✖✣✶✌☞✭☞✛✔✌✑☛✍☞✎✖✂✶✟✦✛✑✒✔✗✖✘✚✖✢✢✘✦✑★✔☛✧✓✑✪✓✔✗✖✙✶✦✔✪★✛✏✥✑✪✛✌☞✬✪✔✜✗✖✮✘✤✖✙✶✦✔✎✦✍☛✍✓✍☛✧✖✶✘✯✰✔✌✜✑✎✖✱✂✯✍✜✛✪✔✫✖✶✖ ✱✟✶✱✖✢✚✮✖✢✚✱✦✍✎✕✥✪✑✌✜✑☛✌✍✫✖✣ ✦✕✔✭✛✦✧✜✜✔☛✌✍✒✖✮✘✦✪✑✒✕✓✑✌✍✑✬✪✔✗✖✢✙✤✖✙✢✖ ✙✦✜☞☞☛✰✑✛✛✌☞✫✍✜✑☛✍☞✎✖✶ ✤✖✢✚✚✡☛✞☞✌✖✱✶✖✂✂✦✛✑✌✦✔✜✑☛✌✍✫✖✱✙✤✖✂✂✖✣✣✦✛✍✕✔✗✖✂✶✦✛✪✍☛☛✍✎✕✖✢ ✤✖✮✘✤✖✮✱✖✱✘✤✖ ✱✖✂✱✖✶✮✖✶✣✦☛✑✪✪✍✎✕✖✂✮✦☛✑✎✏✑✌✏★☞✌✜✗✖✂✖✢✙✤✖✢✂✖✮✘✤✖✮✱✖✘✱✖ ✮✖ ✱✦☛✑✌☛✍✎✕✛☞✍✎☛✖✙✂✖✙✣✤✖✱✮✖✂✘✤✖✂✱✖✣✱✦☛✔✔✛✔✦☛✏✔✦✒✔✎☛✖✶✖✘✢✦☛☞✛✛✍✎✕✒✌✍☛✔✌✍✑✖✙✶✦☛✌✍✒☛✒☞✜✛✪✔✜✔✎☛✑✌✍☛✧✖✮✮✦✥✌✛✪✥✦✓✔✒☛☞✌✖✢✚✖✢✙✤✖✮✢✖✶ ☛✰✌✔✦✰☞✪✏✌✔✏✥✒☛✍☞✎✖✣✙✲☞✜✪✍✎✖✂✣☛✌✑✎✦★☞✌✜✑☛✍☞✎✖ ✘✤✖✂✣✲✥✒✳✔✌✖✮✘✤✖✘✘✥✎✬☞✥✎✏✔✏✛✌☞✬✪✔✜✗✖✂✖✢✚✖✮✙✤✖✙✶✖ ✙✤✖ ✂✖✂✚✖✶✙✤✖✣✮✥✛✏✑☛✍✎✕✖✂✶✖✂✣✤✖✣✘✤✖✣ ✤✖✣✶✓✔✌☛✔✫✖✢✚✖ ✱✖✢✚✢✭✑✌✜✦☛✑✌☛✖✂✱✖✶✙✭✔✑✳✏✥✑✪✍☛✧✖✮✢✴☞☞✏✬✥✌✧✖✱✂✼✽✔✕✖✝✎✖✞✠✒✟✗✘✟✒✙✚✎✝✑✡✏❆❇❈❉❊❋●✍■ ■r▲❘❙❚◗❯❘▲❱❲◗❳❖◆②t◆◆◗❖▼✎➍♣❳❯❲◗❢✉❢q◗s♣④◗♣◆❙♣▼♣❘♦▲❘❳t❲♣❙❖▲▼❖▼✎➍♣❳❯❲◗❪✉❜✉✞◆❖▼s❙❚❖◆q◗➎▼❙❚◗t♣❲❯❘▲❱❲◗❳❨✁❬❳♣➍❭✂❵❛❪✂❝❞❵❝✂❵❤❝❣✂❝✒❪✈❤✂❵✒❥✂❵❛✂❝✒❜✈✂❝✒❥❦❧♥❚◗♦◗♣◆❖❱❲◗▲❳♣❖▼✄❖◆◆❚▲q▼❱◗❲▲q✉♥❚◗◆▲❲t❙❖▲▼②♣▼❱◗♦▲t▼♣◆❖◆✛②t◆◆◗❖▼②▲▼▼◗②❙❖▲▼q❖❙❚r❖st❘◗❢✉❜✈◗➍②◗❯❙❙❚♣❙▼▲qq◗❚♣④◗♣❳♣➍❖❳❖➏♣❙❖▲▼❯❘▲❱❲◗❳✉♥❚◗◆▲❲t❙❖▲▼❖◆☛☛✇❨❜✐❥❬q❖❙❚☎✝✆❨☛☛❬✇❜✉...
  • 61
  • 282
  • 0
SEARCH ALGORITHMS FOR ENGINEERING OPTIMIZATION potx

SEARCH ALGORITHMS FOR ENGINEERING OPTIMIZATION potx

... values for each iteration [42].3.7. Hyperheuristic strategiesOver the past 50 years, the well-known meta-heuristic algorithms have been used as optimization tool for a wide range of optimization ... strategy, as well as the acceptance strategy.4. Performance metrics for heuristic algorithms evaluationAiming to quantify the performance of the heuristic algorithms in terms of stability andconvergence ... need for quality of solutionsSearch Algorithms for Engineering Optimization9 2Chapter 1Search Algorithm for Image Recognition Based onLearning Algorithm for Multivariate Data AnalysisJuan...
  • 292
  • 469
  • 0
Hamilton–Jacobi–Bellman equations and dynamic programming for power-optimization of radiative law multistage heat engine system

Hamilton–Jacobi–Bellman equations and dynamic programming for power-optimization of radiative law multistage heat engine system

... functions for the given thermodynamic system, and another is to determine the optimal thermodynamic process for the given optimization objectives. The former case belongs to a class of static optimization ... ' T , the heat flux rate 1 q for the pseudo-Newtonian heat transfer law decreases linearly, while that for the radiative heat transfer law decreases non-linearly; for the same Carnot temperature ... i for the optimal strategy is relative uniform. Calculation results show that the total power output of the system for the stage-by-stage optimization strategy is 3 3.71 10 W× , while that for...
  • 24
  • 433
  • 0
Tài liệu 26 Algorithms for Computed Tomography pptx

Tài liệu 26 Algorithms for Computed Tomography pptx

... methodology for testing for statistically significant differences between fully 3-D PETreconstruction algorithms, Phys. Med. Biol.,39, 341–354, 1994.c1999 by CRC Press LLCAlgorithmsforComputedTomographyGaborT.HermanUniversityofPennsylvania26.1Introduction26.2TheReconstructionProblem26.3TransformMethods26.4FilteredBackprojection(FBP)26.5TheLinogramMethod26.6SeriesExpansionMethods26.7AlgebraicReconstructionTechniques(ART)26.8ExpectationMaximization(EM)26.9ComparisonofthePerformanceofAlgorithmsReferences26.1 ... algorithm for aparticular task and to compare the efficacy of different algorithms for that task.An approach to evaluating an algorithm is to first start with a specification of the task for whichthe ... reconstruction algorithm, for performing that task. In thenumerical observer approach [11, 16, 17], a task-specific FOM is computed for each image. Basedon the FOMs for all the images produced...
  • 11
  • 436
  • 0
16  an interval method for linear IVPs for ODEs nedialkok

16 an interval method for linear IVPs for ODEs nedialkok

... 0.3−0.0500.050.10.150.20.250.3step 13Figure 7: QR; the blue lines denote the true solution set.1An Interval Method for Linear IVPs for ODEsNed NedialkovDepartment of Computing and SoftwareMcMaster University, Canadanedialk@mcmaster.caJoint ... 1)[e0]. For all yi∈ { b0+ Bα | α ∈ [0, 1]n},y(ti+1; ti, yi) ∈w0+nj=1αj(wj− w0) | αj∈ [0, 1], wj∈ [wj]⊆c0+ Cα + [e] | α ∈ [0, 1]n,12since for α ∈ ... 10Assume that at a point ti, for all y0∈ [y0],y(ti; t0, y0) ∈ { b0+ Bα | α ∈ [0, 1]n},where B ∈ Rn×n, and [0,...
  • 30
  • 275
  • 0
Tài liệu Báo cáo khoa học:

Tài liệu Báo cáo khoa học: "Tabular Algorithms for TAG Parsing" potx

... several tabular algorithms for Tree Adjoining Grammar parsing, creating a continuum from simple pure bottom-up algorithms to complex pre- dictive algorithms and showing what transformations must ... resenting structure. Several parsing algorithms have been proposed for this formalism, most of them based on tabular techniques, ranging from simple bottom-up algorithms (Vijay-Shanker and Joshi, ... 1997). However, it is diffi- cult to inter-relate different parsing algorithms. In this paper we study several tabular algorithms for TAG parsing, showing their common characteris- tics and how...
  • 8
  • 292
  • 0
Báo cáo khoa học:

Báo cáo khoa học: "Generalized Algorithms for Constructing Statistical Language Models" pdf

... finding all for a given is . Therefore,the total cost is . For all non-empty , we create a new state and for all we set . We create a transition, and for all such that ,we set . For all such ... size of that represen-tation makes it impractical for offline optimizations suchas those used in large-vocabulary speech recognition orgeneral information extraction systems. Most offline rep-resentations ... tech-nique for creating an exact representation of -gram lan-guage models by WFAs whose size is practical for offlineuse even in tasks with a vocabulary size of about 500,000words and for .Class-based...
  • 8
  • 389
  • 0

Xem thêm

Từ khóa: Báo cáo thực tập tại nhà thuốc tại Thành phố Hồ Chí Minh năm 2018Nghiên cứu sự biến đổi một số cytokin ở bệnh nhân xơ cứng bì hệ thốngBáo cáo quy trình mua hàng CT CP Công Nghệ NPVNghiên cứu tổ chức pha chế, đánh giá chất lượng thuốc tiêm truyền trong điều kiện dã ngoạiđề thi thử THPTQG 2019 toán THPT chuyên thái bình lần 2 có lời giảiBiện pháp quản lý hoạt động dạy hát xoan trong trường trung học cơ sở huyện lâm thao, phú thọGiáo án Sinh học 11 bài 13: Thực hành phát hiện diệp lục và carôtenôitGiáo án Sinh học 11 bài 13: Thực hành phát hiện diệp lục và carôtenôitQuản lý hoạt động học tập của học sinh theo hướng phát triển kỹ năng học tập hợp tác tại các trường phổ thông dân tộc bán trú huyện ba chẽ, tỉnh quảng ninhPhát triển mạng lưới kinh doanh nước sạch tại công ty TNHH một thành viên kinh doanh nước sạch quảng ninhPhát triển du lịch bền vững trên cơ sở bảo vệ môi trường tự nhiên vịnh hạ longNghiên cứu, xây dựng phần mềm smartscan và ứng dụng trong bảo vệ mạng máy tính chuyên dùngSở hữu ruộng đất và kinh tế nông nghiệp châu ôn (lạng sơn) nửa đầu thế kỷ XIXChuong 2 nhận dạng rui roBT Tieng anh 6 UNIT 2Tăng trưởng tín dụng hộ sản xuất nông nghiệp tại Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển nông thôn Việt Nam chi nhánh tỉnh Bắc Giang (Luận văn thạc sĩ)Giáo án Sinh học 11 bài 15: Tiêu hóa ở động vậtGiáo án Sinh học 11 bài 14: Thực hành phát hiện hô hấp ở thực vậtGiáo án Sinh học 11 bài 14: Thực hành phát hiện hô hấp ở thực vậtMÔN TRUYỀN THÔNG MARKETING TÍCH HỢP