TÀI LIỆU TỐI ƯU HÓA TUYẾN TÍNH

Tìm thấy 10,000 tài liệu liên quan tới từ khóa "TÀI LIỆU TỐI ƯU HÓA TUYẾN TÍNH":

TỐI ƯU HÓA HÀM TUYẾN TÍNH TRÊN TẬP HỮU HIỆU CỦA BÀI TOÁN QUY HOẠCH ĐA MỤC TIÊU,

TỐI ƯU HÓA HÀM TUYẾN TÍNH TRÊN TẬP HỮU HIỆU CỦA BÀI TOÁN QUY HOẠCH ĐA MỤC TIÊU,

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT. ................................................................ vCHƯƠNG 1: BÀI TOÁN TỐI ƯU TRÊN TẬP PARETO .......................................... 11.1 Bài toán quy hoạch tuyến tính đa mục tiêu ......................................................... 11.1.1 Phát biểu bài toán ......................................................................................... 11.1.2 Cấu trúc tập nghiệm ..................................................................................... 81.1.3 Biểu diễn diện hữu hiệu thông qua tập mô tả .............................................. 101.2 Bài toán tối ưu trên tập Pareto .......................................................................... 12CHƯƠNG 2: BÀI TOÁN QUY HOẠCH SONG TUYẾN TÍNH .............................. 142.1 Phát biểu bài toán ............................................................................................. 142.2 Bài toán tương đương ....................................................................................... 142.3 Thuật toán giải bài toán song tuyến tính ........................................................... 182.4 Ví dụ minh họa ................................................................................................. 22CHƯƠNG 3: THUẬT TOÁN SONG TUYẾN TÍNH GIẢI BÀI TOÁN (Q) ............. 253.1 Cơ sở lý thuyết của thuật toán .......................................................................... 263.2 Thuật toán ........................................................................................................ 283.3 Sự hội tụ ........................................................................................................... 303.4 Ví dụ minh họa ................................................................................................. 31KẾT LUẬN CHUNG ................................................................................................ 35TÀI LIỆU THAM KHẢO ......................................................................................... 36iiLỜI MỞ ĐẦUBài toán quy hoạch tuyến tính đa mục tiêu là bài toán tối ưu đồng thời p ≥ 2hàm mục tiêu tuyến tính , trong đó 〈 , 〉 , trong đóvới nhau trên một tập lồi đa diện khác rỗng∈
Xem thêm

Đọc thêm

TÀI LIỆU BÀI TOÁN TỐI ƯU VÀ QUY HOẠCH TUYẾN TÍNH PPT

TÀI LIỆU BÀI TOÁN TỐI ƯU VÀ QUY HOẠCH TUYẾN TÍNH PPT

B1. Tổ chức dữ liệu trên bảng tính Ỉ Biến quyết đònh: là số lượng sản phẩm mỗi loại cần sản xuất nhập tại các ô B3 và C3. Cho các giá trò khởi động là 0. Ỉ Hàm mục tiêu: là hàm lợi nhuận được tính căn cứ trên các giá trò khởi động của X1, X2 và lợi nhuận đơn vò. Công thức tại ô D4 xem hình 6.1. Ỉ Các ràng buộc: nhập các hệ số của các quan hệ ràng buộc tại các ô B7:C9. Tính lượng tài nguyên đã sử dụng tại các ô D7, D8 và D9 theo công thức ở hình 6.1. Nhập các giá trò ở vế phải các các quan hệ ràng buộc tại các ô E7, E8 và E9. Chương trình Giảng dạy Kinh tế Fulbright Bài 6.Bài toán tối ưu và qui hoạch tuyến tính Trần Thanh Phong 53 Ứng dụng Microsoft Excel trong kinh tế Hình 6.1. Lập mô hình trên bảng tính B2. Chọn ô D4 và chọn Tools Ỉ Solver, sau đó khai báo các thông số cho Solver Ỉ Đòa chỉ hàm mục tiêu D4 được đưa vào Set Target Cell Ỉ Chọn Max tại Equal To để cho Solver tìm lời giải cực đại chohàm mục tiêu, nghóa là tối đa hóa lợi nhuận. Hình 6.2. Khai báo hàm mục tiêu B3. Nhập B3:C3 tại By Changing Cells: là vùng đòa chỉ các biến quyết đònh (tượng trưng lượng sản phẩm X1 và X2 cần phải sản xuất). Chương trình Giảng dạy Kinh tế Fulbright Bài 6.Bài toán tối ưu và qui hoạch tuyến tính
Xem thêm

11 Đọc thêm

ĐỀ THI MÔN TỐI ƯU HÓA( QUY HOẠCH TUYẾN TÍNH )

ĐỀ THI MÔN TỐI ƯU HÓA( QUY HOẠCH TUYẾN TÍNH )

Đại học kinh Tế TPHCM
Khoa Toán thống kê
Đề thi môn Tối Ưu Hóa( Quy Hoạch Tuyến Tính )
Thời gian làm bài 75 phút
Nộp lại đề kèm giấy thi
Câu 1 Giải bài toán quy hoahcj tuyến tính Tìm phương án tối ưu
Câu 2 Giải bài toán vận tải

1 Đọc thêm

TÍNH ỔN ĐỊNH CỦA BÀI TOÁN ĐIỀU KHIỂN TỐI ƯU MÔ TẢ BỞI HỆ TUYẾN TÍNH RỜI RẠC (LV01743)

TÍNH ỔN ĐỊNH CỦA BÀI TOÁN ĐIỀU KHIỂN TỐI ƯU MÔ TẢ BỞI HỆ TUYẾN TÍNH RỜI RẠC (LV01743)

bày công thức tính dưới vi phân Fréchet và dưới vi phân Mordukhovichlàm công cụ thiết lập tính chất Aubin của ánh xạ nghiệm.4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứuLý thuyết quy hoạch toán học, điều khiển tối ưu tuyến tính rời rạc;dưới vi phân Fréchet và dưới vi phân Mordukhovich.5. Phương pháp nghiên cứuSử dụng phương pháp nghiên cứu trong giải tích biến phân và đạohàm suy rộng, giải tích đa trị, đại số tuyến tính và lý thuyết tối ưu.6. Dự kiến đóng góp của luận vănNội dung của luận văn trình bày công thức tính dưới vi phân Fréchetvà dưới vi phân Mordukhovich của hàm giá trị tối ưu trong điều khiểntối ưu tuyến tính rời rạc; sử dụng kết quả đạt được như là công cụ đểthiết lập điều kiện đủ cho tính chất Aubin của ánh xạ nghiệm.4Chương 1Kiến thức chuẩn bị1.1.Nón pháp tuyếnTrong toàn bộ luận văn chúng ta sẽ sử dụng các khái niệm, kí hiệucủa giải tích biến phân và đạo hàm suy rộng; chi tiết đọc giả có thể thamkhảo bộ sách của Mordukhovich [6, 10]. Trừ khi phát biểu khác, tất cảcác không gian được xét là các không gian Banach với chuẩn kí hiệu bởi
Xem thêm

67 Đọc thêm

NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG LÝ THUYẾT ĐIỀU KHIỂN HIỆN ĐẠI XÂY DỰNG MÔ HÌNH TRONG ĐIỀU KHIỂN DỰ BÁO PHI TUYẾN

NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG LÝ THUYẾT ĐIỀU KHIỂN HIỆN ĐẠI XÂY DỰNG MÔ HÌNH TRONG ĐIỀU KHIỂN DỰ BÁO PHI TUYẾN

CHƢƠNG 1TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨUEquation Chapter (Next) Section 11.1. Giới thiệu tổng quan về điều khiển dự báo theo mô hình1.1.1. Khái niệmĐiều khiển dự báo theo mô hình còn gọi là điều khiển dịch dần về tƣơng lai(Receding Horizon Control) là một xu hƣớng điều khiển đƣợc xuất hiện từ cuốinhững năm 1970 [52], [74]. MPC là một trong những phƣơng pháp điều khiển tìmra tín hiệu điều khiển một cách lặp lại dựa vào việc giải một bài toán điều khiển tốiƣu với một hàm mục tiêu cụ thể. So sánh với các phƣơng pháp điều khiển khác,MPC có một số những ƣu điểm nổi trội khi áp dụng với các hệ thống có trễ, có quátrình động học chậm và cho phép thỏa mãn các điều kiện có tính chất ràng buộc, cácyêu cầu về điều kiện vận hành với các chỉ tiêu chất lƣợng điều khiển cao. Trong haithập kỷ trở lại đây, điều khiển dự báo mô hình đã có những bƣớc phát triển rất đángkể, đã đóng góp đƣợc khá nhiều các phƣơng pháp về mặt học thuật cũng nhƣ đẩymạnh khả năng ứng dụng của MPC trong thực tế, những điều đó đƣợc thể hiệntrong các tài liệu [15], [17], [31].Điều khiển dự báo theo mô hình là phƣơng pháp điều khiển hệ thống dựatrên cơ sở tín hiệu đầu ra của đối tƣợng đƣợc dự báo thông qua một mô hình toánnào đó. Dựa vào tín hiệu dự báo đầu ra của đối tƣợng, sử dụng thuật toán tối ƣu đểtìm tín hiệu điều khiển tối ƣu cho hệ thống sao cho đầu ra của đối tƣợng ở tƣơng laibám theo giá trị mong muốn. Nhƣ vậy tín hiệu điều khiển tối ƣu này sẽ phụ thuộcvào độ chính xác của tín hiệu dự báo đầu ra của đối tƣợng và thuật toán tìm nghiệmtối ƣu. Độ chính xác của tín hiệu dự báo phụ thuộc vào mô hình toán của đối tƣợng.Trong thực tế mô hình toán của đối tƣợng thƣờng đƣợc xây dựng dựa trên cơ sở cácđịnh luật vật lý, rất phức tạp và thƣờng là không chính xác. Do đó việc đƣa ra mộtphƣơng pháp để nhận dạng hay xây dựng đƣợc chính xác mô hình đối tƣợng đang làvấn đề thu hút đƣợc rất nhiều sự quan tâm của các nhà nghiên cứu khoa học.
Xem thêm

133 Đọc thêm

ĐỒ án môn học Tối ưu hóa tuyến tính 9.5đ cuối học phần

ĐỒ ÁN MÔN HỌC TỐI ƯU HÓA TUYẾN TÍNH 9.5Đ CUỐI HỌC PHẦN

Tối ưu hóa còn gọi là qui họach toán học, là một bộ phận quan trọng của toán học nói chung và của toán học ứng dụng nói riêng. Nó là một công cụ hết sức sắc bén để giải quyết một lọai bài toán trong các họat động kinh tế, kỹ thuật. Vì l‎ý do đó mà tối ưu hóa cũng là một phần kiến thức không thể thiếu được đối với những người làm công tác kỹ thuật nói chung và chế biến gỗ nói riêng.
Mục đích chính là gợi cho chúng ta phương pháp tư duy về cách phát hiện các vấn đề có thể tối ưu hóa được trong các mắt xích họat động sản xuất và kinh doanh. Trong trường hợp này phương pháp toán học chỉ được xem như là công cụ để giải quyết các vấn đề đó.
Các bước giải bài toán:
 Bước 1: Mô hình hóa các mối quan hệ “ nhân – qủa ” để thu thập các số liệu cần thiết
 Bước 2: Thiết lập các mô hình toán học diễn tả các mối quan hệ “ nhân –> quả “ đó trong những điều kiện nhất định (nếu có ): y = f(x), với x= (x1, x2, x3, …..xn) là các nguyên nhân và y là kết quả.
 Bước 3: Xác định nghiệm tối ưu (phương án tối ưu)x sao cho f(x) =min f(x) hoặc f(x) = max f(x).
Xem thêm

50 Đọc thêm

HƯỚNG DẪN TRÌNH KHỞI ĐỘNG TỐI ƯU HOÁ CÔNG CỤ TÌM KIẾM CỦA GOOGLE

HƯỚNG DẪN TRÌNH KHỞI ĐỘNG TỐI ƯU HOÁ CÔNG CỤ TÌM KIẾM CỦA GOOGLE

Tránh: • cho phép các trang giống kết quả tìm kiếm được thu thập dữ liệu người dùng không thích rời trang kết quả tìm kiếm và vào trang kết quả tìm kiếm khác không thêm giá trị quan trọn[r]

22 Đọc thêm

Thủ thuật SEO Mobile Wap chuẩn Google

THỦ THUẬT SEO MOBILE WAP CHUẨN GOOGLE

Download tải Ebook tài liệu SEO Mobile Wap 2013 chuẩn Google, tài liệu hướng dẫn tối ưu hóa website dành cho mobile..Tài liệu được viết băng tiếng anh nên các bác chịu khó ngồi dịch và làm theo nhé.Hy vọng nó sẽ giúp ích cho các bạn nhé

177 Đọc thêm

TUYẾN TÍNH HÓA CỦA PHƯƠNG TRÌNH ĐỘNG LỰC TRÊN THANG THỜI GIAN

TUYẾN TÍNH HÓA CỦA PHƯƠNG TRÌNH ĐỘNG LỰC TRÊN THANG THỜI GIAN

12Giới thiệu bài toán . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12Định lí tuyến tính hóa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 163 Tuyến tính hóa hệ tuần hoàn trên thang thời gian293.1 Thang thời gian tuần hoàn . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 293.2 Tuyến tính hóa trong trường hợp tuần hoàn . . . . . . . . . . . . . 30Kết luận . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33Tài liệu tham khảo34iLời cảm ơnĐể hoàn thành được chương trình đào tạo và hoàn thiện luận văn này, trongthời gian vừa qua tôi đã nhận được rất nhiều sự giúp đỡ quí báu của gia đình,thầy cô và bạn bè. Vì vậy, nhân dịp này, tôi muốn được gửi lời cảm ơn tới mọingười.Lời đầu tiên, tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới TS. Lê Huy Tiễn, thầyđã rất nhiệt tình hướng dẫn và chỉ bảo tôi trong quá trình hoàn thành luận văn.Tôi cũng xin gửi lời cảm ơn chân thành tới tất cả các thầy cô trong khoa, nhữngngười đã trực tiếp truyền thụ kiến thức, giảng dạy tôi trong quá trình học caohọc.Tôi xin cảm ơn Ban chủ nhiệm khoa Toán - Cơ - Tin học, phòng Sau Đại
Xem thêm

11 Đọc thêm

UNG DUNG EXCEL GIAI TOAN QUY HOACH TUYEN TINH

UNG DUNG EXCEL GIAI TOAN QUY HOACH TUYEN TINH

2.1 NHẮC LẠI BÀI TOÁN QUY HOẠCH TUYẾN TÍNH 2.1.1 BÀI TOÁN QHTT DẠNG TỔNG QUÁT Bài toán QHTT dạng tổng quát là bài toán tối ưu hoá hay bài toán tìm cực trị cực tiểu hoặc cực đại của một h[r]

26 Đọc thêm

NGHIÊN CỨU MÔ HÌNH TỐI ƯU HÓA THỐNG KẾ ĐÁNH GIÁ ĐỘ ỔN ĐỊNH CỦA NGUYÊN LIỆU ARTESUNAT

NGHIÊN CỨU MÔ HÌNH TỐI ƯU HÓA THỐNG KẾ ĐÁNH GIÁ ĐỘ ỔN ĐỊNH CỦA NGUYÊN LIỆU ARTESUNAT

Nghiên cứu mô hình tối ưu hóa thống kế đánh giá độ ổn định của nguyên liệu artesunat Nghiên cứu mô hình tối ưu hóa thống kế đánh giá độ ổn định của nguyên liệu artesunat Nghiên cứu mô hình tối ưu hóa thống kế đánh giá độ ổn định của nguyên liệu artesunat Nghiên cứu mô hình tối ưu hóa thống kế đánh giá độ ổn định của nguyên liệu artesunat Nghiên cứu mô hình tối ưu hóa thống kế đánh giá độ ổn định của nguyên liệu artesunat Nghiên cứu mô hình tối ưu hóa thống kế đánh giá độ ổn định của nguyên liệu artesunat Nghiên cứu mô hình tối ưu hóa thống kế đánh giá độ ổn định của nguyên liệu artesunat Nghiên cứu mô hình tối ưu hóa thống kế đánh giá độ ổn định của nguyên liệu artesunat Nghiên cứu mô hình tối ưu hóa thống kế đánh giá độ ổn định của nguyên liệu artesunat Nghiên cứu mô hình tối ưu hóa thống kế đánh giá độ ổn định của nguyên liệu artesunat Nghiên cứu mô hình tối ưu hóa thống kế đánh giá độ ổn định của nguyên liệu artesunat Nghiên cứu mô hình tối ưu hóa thống kế đánh giá độ ổn định của nguyên liệu artesunat Nghiên cứu mô hình tối ưu hóa thống kế đánh giá độ ổn định của nguyên liệu artesunat Nghiên cứu mô hình tối ưu hóa thống kế đánh giá độ ổn định của nguyên liệu artesunat Nghiên cứu mô hình tối ưu hóa thống kế đánh giá độ ổn định của nguyên liệu artesunat Nghiên cứu mô hình tối ưu hóa thống kế đánh giá độ ổn định của nguyên liệu artesunat Nghiên cứu mô hình tối ưu hóa thống kế đánh giá độ ổn định của nguyên liệu artesunat Nghiên cứu mô hình tối ưu hóa thống kế đánh giá độ ổn định của nguyên liệu artesunat
Xem thêm

79 Đọc thêm

TIỂU LUẬN ĐỀ TÀI : QUY HOẠCH TUYẾN TÍNH

TIỂU LUẬN ĐỀ TÀI : QUY HOẠCH TUYẾN TÍNH

Trong thực tế ta thường hay gặp các tình huống là phải lựa chọn một trong số những quyết định quan trọng đê đưa ra những phương án hoặc chiến lược tốt nhất trong sản xuất kinh doanh hay trong một trò chơi mà đối thủ là một kẻ thông minh và nguy hiêm...Khi đó ta cần phải lập mô hình toán học quy hoạch tuyến tính đê có được phương án tối ưu cần thiết. Trong đó phương pháp đơn hình được George Bemanrd Dantzig đưa ra năm 1947 cùng lúc với việc khai sinh ra quy hoạch tuyến tính, phương pháp này thực sựcó hiệu quảđê giải những bài toán quy hoạch tuyến tính cỡlớn trong thực tếmà ta thường gặp, như đếvận chuyển hàng hóa đầy đủnhưng có tong chi phí là nhởnhất đây chính là bài toán vận tải. Hoặc trong kinh doanh phải lập kếhoạch sản xuất đối với các nguyên liệu và sản phẩm đê thu được tổng lợi nhuận là lớn nhất... Kiến thức sau khi học quy hoạch tuyến tính rất cần thiết, đây là những kiến thức rất quan trọng đê xây dựng một mô hình toán học cho bất kỳbài toán phức tạp nào trong thực tế, chỉcần xây dựng các thuật toán đã mô hình hóa ngôn ngữnhờviệc lập trình trên máy tính ta có thê giải quy hoạch tuyến tính một cách dê dàng nhanh chóng và chính xác. Nhưvậy việc học quy hoạch tuyến tính rất quan trọng, nó đem lại những hiệu quảkinh tếrất lớn nếu biết lập các mô hình và tính toán đúng quy cách. 2. Đối tượng nghiên cứu và phương pháp nghiên cứu. Trong thực tếta thường hay gặp các tình huống là phải lựa chọn một trong sốnhững quyết định quan trọng đê đưa ra những phương án hoặc chiến lược tốt nhất trong sản xuất kinh doanh hay trong một trò chơi mà đối thủlà một kẻthông minh và nguy hiêm...Khi đó ta cần phải lập mô hình toán học quy hoạch tuyến tính đê có được phương án tối ưu cần thiết. Trong đó phương pháp đơn hình được George Bemanrd Dantzig đưa ra năm 1947 cùng lúc với việc khai sinh ra quy hoạch tuyến tính, phương pháp này thực sựcó hiệu quảđê giải những bài toán quy hoạch tuyến tính cỡlớn trong thực tếmà ta thường gặp, như đếvận chuyển hàng hóa đầy đủnhưng có tong chi phí là nhởnhất đây chính là bài toán vận tải. Hoặc trong kinh doanh phải lập kếhoạch sản xuất đối với các nguyên liệu và sản phẩm đê thu được tổng lợi nhuận là lớn nhất... Kiến thức sau khi học quy hoạch tuyến tính rất cần thiết, đây là những kiến thức rất quan trọng đê xây dựng một mô hình toán học cho bất kỳbài toán phức tạp nào trong thực tế, chỉcần xây dựng các thuật toán đã mô hình hóa ngôn ngữnhờviệc lập trình trên máy tính ta có thê giải quy hoạch tuyến tính một cách dê dàng nhanh chóng và chính xác. Nhưvậy việc học quy hoạch tuyến tính rất quan trọng, nó đem lại những hiệu quảkinh tếrất lớn nếu biết lập các mô hình và tính toán đúng quy cách. 2. Đối tượng nghiên cứu và phương pháp nghiên cứu.
Xem thêm

105 Đọc thêm

Tính ổn định nghiệm trong tối ưu đa mục tiêu tuyến tính

TÍNH ỔN ĐỊNH NGHIỆM TRONG TỐI ƯU ĐA MỤC TIÊU TUYẾN TÍNH

Tính ổn định nghiệm trong tối ưu đa mục tiêu tuyến tính Tính ổn định nghiệm trong tối ưu đa mục tiêu tuyến tính Tính ổn định nghiệm trong tối ưu đa mục tiêu tuyến tính Tính ổn định nghiệm trong tối ưu đa mục tiêu tuyến tính Tính ổn định nghiệm trong tối ưu đa mục tiêu tuyến tính Tính ổn định nghiệm trong tối ưu đa mục tiêu tuyến tính Tính ổn định nghiệm trong tối ưu đa mục tiêu tuyến tính Tính ổn định nghiệm trong tối ưu đa mục tiêu tuyến tính Tính ổn định nghiệm trong tối ưu đa mục tiêu tuyến tính Tính ổn định nghiệm trong tối ưu đa mục tiêu tuyến tính Tính ổn định nghiệm trong tối ưu đa mục tiêu tuyến tính Tính ổn định nghiệm trong tối ưu đa mục tiêu tuyến tính Tính ổn định nghiệm trong tối ưu đa mục tiêu tuyến tính Tính ổn định nghiệm trong tối ưu đa mục tiêu tuyến tính Tính ổn định nghiệm trong tối ưu đa mục tiêu tuyến tính Tính ổn định nghiệm trong tối ưu đa mục tiêu tuyến tính Tính ổn định nghiệm trong tối ưu đa mục tiêu tuyến tính Tính ổn định nghiệm trong tối ưu đa mục tiêu tuyến tính Tính ổn định nghiệm trong tối ưu đa mục tiêu tuyến tính Tính ổn định nghiệm trong tối ưu đa mục tiêu tuyến tính Tính ổn định nghiệm trong tối ưu đa mục tiêu tuyến tính Tính ổn định nghiệm trong tối ưu đa mục tiêu tuyến tính Tính ổn định nghiệm trong tối ưu đa mục tiêu tuyến tính Tính ổn định nghiệm trong tối ưu đa mục tiêu tuyến tính Tính ổn định nghiệm trong tối ưu đa mục tiêu tuyến tính Tính ổn định nghiệm trong tối ưu đa mục tiêu tuyến tính Tính ổn định nghiệm trong tối ưu đa mục tiêu tuyến tính Tính ổn định nghiệm trong tối ưu đa mục tiêu tuyến tính Tính ổn định nghiệm trong tối ưu đa mục tiêu tuyến tính Tính ổn định nghiệm trong tối ưu đa mục tiêu tuyến tính
Xem thêm

55 Đọc thêm

ĐỀ THI MÔN TỐI ƯU HÓA (QUY HOẠCH TUYẾN TÍNH)

ĐỀ THI MÔN TỐI ƯU HÓA (QUY HOẠCH TUYẾN TÍNH)

Trường đại học knh tế TPHCM
Khoa Toán Thống Kê
Thời gian làm bài 75 phút
Thí sinh nộp lại đề thi
Trường đại học knh tế TPHCM
Khoa Toán Thống Kê
Thời gian làm bài 75 phút
Thí sinh nộp lại đề thi
Giải bài toán quy hoạch, bài toán vận tai BT tối uw

1 Đọc thêm

ĐỀ THI MÔN TỐI ƯU HÓA ( QUY HOẠCH TUYẾN TÍNH)

ĐỀ THI MÔN TỐI ƯU HÓA ( QUY HOẠCH TUYẾN TÍNH)

Trường đại học knh tế TPHCM
Khoa Toán Thống Kê
Thời gian làm bài 75 phút
Thí sinh nộp lại đề thi
Trường đại học knh tế TPHCM
Khoa Toán Thống Kê
Thời gian làm bài 75 phút
Thí sinh nộp lại đề thi
Giải bài toán quy hoạch, bài toán vận tai

1 Đọc thêm

NGÂN HÀNG CÂU HỎI TRẮC NGHIỆM TOÁN A2 – C2 DÙNG CHO HỆ ĐẠI HỌC

NGÂN HÀNG CÂU HỎI TRẮC NGHIỆM TOÁN A2 – C2 DÙNG CHO HỆ ĐẠI HỌC

x x x    . Bằng cách đặt 2 1 3 1 3 21 1 2 2 1 3 3 1 21 1 1 1 2 2, , ,, ,, , ,x y x y x yy x y x y y x y yy y y y y y               (ký hiệu , là tích vô hướng). Hệ véctơ đã cho có thể trực giao hóa thành hệ: a)  1 2 31 1(1;0; 1), ; 1; , 1;1;12 2y y y 

38 Đọc thêm

XÂY DỰNG BỘ ĐIỀU KHIỂN VỊ TRÍ CỦA ĐỘNG CƠ MỘT CHIỀU KÍCH TỪ ĐỘC LẬP CÓ BÙ LƯỢNG ĐIỀU KHIỂN ĐỂ NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG

XÂY DỰNG BỘ ĐIỀU KHIỂN VỊ TRÍ CỦA ĐỘNG CƠ MỘT CHIỀU KÍCH TỪ ĐỘC LẬP CÓ BÙ LƯỢNG ĐIỀU KHIỂN ĐỂ NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG

Động cơ điện một chiều kích từ hỗn hợp1.2.Phương pháp tổng hợp bộ điều khiển động cơ điện một chiềuĐối với các phương pháp điều khiển kinh điển, do cấu trúc đơn giản vàbền vững nên các bộ điều khiển PID (tỷ lệ, tích phân, đạo hàm) được phổ biếntrong các hệ điều khiển công nghiệp. Chất lượng của hệ thống phụ thuộc vào cáctham số KP, TI, TD của bộ điều khiển PID. Nhưng vì các hệ số của bộ điều khiểnPID chỉ được tính toán cho một chế độ làm việc cụ thể của hệ thống, do vậytrong quá trình vận hành luôn phải chỉnh định các hệ số này cho phù hợp vớithực tế để phát huy tốt hiệu quả của bộ điều khiển thì ta phải biết chính xác cácthông số và kiểu của đối tượng cần điều khiển. Hơn nữa, bộ điều khiển này chỉchính xác trong giai đoạn tuyến tính còn trong giai đoạn phi tuyến thì cácphương pháp điều khiển kinh điển không thực hiện được.1.2.1.Khái quát về bộ điều khiển PIDCấu trúc của bộ điều khiển PID gồm có ba thành phần là khâu khuếch đại(P), khâu tích phân (I) và khâu vi phân (D). Khi sử dụng thuật toán PID nhấtthiết phải lựa chọn chế độ làm việc là P,I hay D và sau đó là đặt tham số cho cácchế độ đã chọn. Một cách tổng quát, có ba thuật toán cơ bản được sử dụng là P,PI và PID.7Hình 1.8: Cấu trúc bộ điều khiển PIDBộ điều khiển PID có cấu trúc đơn giản, dễ sử dụng nên được sử dụngrộng rãi trong điều khiển các đối tượng SISO theo nguyên lý hồi tiếp. Bộ PID cónhiệm vụ đưa sai lệch e(t) của hệ thống về 0 sao cho quá trình quá độ thỏa mãncác yêu cầu cơ bản về chất lượng:-
Xem thêm

39 Đọc thêm

TỐI ƯU HÓA LÊN MEN SINH TỔNG HỢP KHÁNG SINH TỪ CHỦNG MICROMONOSPORA N 0 9

TỐI ƯU HÓA LÊN MEN SINH TỔNG HỢP KHÁNG SINH TỪ CHỦNG MICROMONOSPORA N 0 9

Tối ưu hóa lên men sinh tổng hợp kháng sinh từ chủng micromonospora n 0 9 Tối ưu hóa lên men sinh tổng hợp kháng sinh từ chủng micromonospora n 0 9 Tối ưu hóa lên men sinh tổng hợp kháng sinh từ chủng micromonospora n 0 9 Tối ưu hóa lên men sinh tổng hợp kháng sinh từ chủng micromonospora n 0 9 Tối ưu hóa lên men sinh tổng hợp kháng sinh từ chủng micromonospora n 0 9 Tối ưu hóa lên men sinh tổng hợp kháng sinh từ chủng micromonospora n 0 9 Tối ưu hóa lên men sinh tổng hợp kháng sinh từ chủng micromonospora n 0 9 Tối ưu hóa lên men sinh tổng hợp kháng sinh từ chủng micromonospora n 0 9 Tối ưu hóa lên men sinh tổng hợp kháng sinh từ chủng micromonospora n 0 9 Tối ưu hóa lên men sinh tổng hợp kháng sinh từ chủng micromonospora n 0 9 Tối ưu hóa lên men sinh tổng hợp kháng sinh từ chủng micromonospora n 0 9 Tối ưu hóa lên men sinh tổng hợp kháng sinh từ chủng micromonospora n 0 9 Tối ưu hóa lên men sinh tổng hợp kháng sinh từ chủng micromonospora n 0 9 Tối ưu hóa lên men sinh tổng hợp kháng sinh từ chủng micromonospora n 0 9 Tối ưu hóa lên men sinh tổng hợp kháng sinh từ chủng micromonospora n 0 9 Tối ưu hóa lên men sinh tổng hợp kháng sinh từ chủng micromonospora n 0 9 Tối ưu hóa lên men sinh tổng hợp kháng sinh từ chủng micromonospora n 0 9 Tối ưu hóa lên men sinh tổng hợp kháng sinh từ chủng micromonospora n 0 9 Tối ưu hóa lên men sinh tổng hợp kháng sinh từ chủng micromonospora n 0 9 Tối ưu hóa lên men sinh tổng hợp kháng sinh từ chủng micromonospora n 0 9 Tối ưu hóa lên men sinh tổng hợp kháng sinh từ chủng micromonospora n 0 9 Tối ưu hóa lên men sinh tổng hợp kháng sinh từ chủng micromonospora n 0 9 Tối ưu hóa lên men sinh tổng hợp kháng sinh từ chủng micromonospora n 0 9 Tối ưu hóa lên men sinh tổng hợp kháng sinh từ chủng micromonospora n 0 9 Tối ưu hóa lên men sinh tổng hợp kháng sinh từ chủng micromonospora n 0 9 Tối ưu hóa lên men sinh tổng hợp kháng sinh từ chủng micromonospora n 0 9 Tối ưu hóa lên men sinh tổng hợp kháng sinh từ chủng micromonospora n 0 9 Tối ưu hóa lên men sinh tổng hợp kháng sinh từ chủng micromonospora n 0 9 Tối ưu hóa lên men sinh tổng hợp kháng sinh từ chủng micromonospora n 0 9 Tối ưu hóa lên men sinh tổng hợp kháng sinh từ chủng micromonospora n 0 9 Tối ưu hóa lên men sinh tổng hợp kháng sinh từ chủng micromonospora n 0 9 Tối ưu hóa lên men sinh tổng hợp kháng sinh từ chủng micromonospora n 0 9 Tối ưu hóa lên men sinh tổng hợp kháng sinh từ chủng micromonospora n 0 9 Tối ưu hóa lên men sinh tổng hợp kháng sinh từ chủng micromonospora n 0 9 Tối ưu hóa lên men sinh tổng hợp kháng sinh từ chủng micromonospora n 0 9 Tối ưu hóa lên men sinh tổng hợp kháng sinh từ chủng micromonospora n 0 9 Tối ưu hóa lên men sinh tổng hợp kháng sinh từ chủng micromonospora n 0 9 Tối ưu hóa lên men sinh tổng hợp kháng sinh từ chủng micromonospora n 0 9 Tối ưu hóa lên men sinh tổng hợp kháng sinh từ chủng micromonospora n 0 9 Tối ưu hóa lên men sinh tổng hợp kháng sinh từ chủng micromonospora n 0 9 Tối ưu hóa lên men sinh tổng hợp kháng sinh từ chủng micromonospora n 0 9
Xem thêm

71 Đọc thêm