PHƯƠNG ÁN TỐI ƯU DUY NHẤT CỦA BÀI TOÁN ĐỐI NGẪU

 Cả hai bài toán đều có phương án, khi đó cả hai cùng có phương án tối ưu và giá trị tối ưu của hai hàm mục tiêu là bằng nhau.. Tìm phương án tối ưu của bài toán đối ngẫu.[r]

¯, λ)thi của (VD) và giá trị mục tiêu của chúng thì giống nhau. Hơn nữa, Nếu (f, g)¯ làlà Pseudo-Type-I Univex chặt yếu đối với η, b0 , b1 , ∅0 và ∅1 , khi đó (¯x, µ¯, λ)một phương án hữu hiệu yếu của (VD).3.10Đối ngẫu cho bài toán tối ưu vector (P) trongkhông gian Banach[r]

Chƣơng 2. ĐIỀU KIỆN CHÍNH QUY VÀ ĐỐI NGẪULAGRANGE 40 2.1. CÁC ĐỊNH NGHĨA VÀ KHÁI NIỆM 40 2.2. CÁC ĐIỀU KIỆN CHÍNH QUY VÀ ĐỐI NGẪU MẠNH 43 2.3. ĐẶC TRƯNG CỦA ĐỐI NGẪU MIN – MAX 50 KẾT LUẬN 59 TÀI LIỆU THAM KHẢO 60 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.[r]

nhau trong các bài toán khôi phục tín hiệu, chúng ta có thể tìm thấy điều này trong cácbài báo [3, 5, 8, 10, 18, 20, 22, 23, 24, 25, 39]. Những khía cạnh khác của lí thuyết đốingẫu trong xử lí ảnh đã được nghiên cứu trong [6]. Dạng đối ngẫu thích hợp nhất đốivới các bài toán biế[r]

. max ↔ min - Biến đối ngẫu : . Mỗi ràng buộc ↔ một biến đối ngẫu - Chi phí đối ngẫu và giới hạn ràng buộc : . Chi phí đối ngẫu ↔ giới hạn ràng buộc - Ma trận ràng buộc đối ngẫu : . Ma trận chuyển vị - Chiều của ràng buộc và dấu của biến : . Ràng buộc trong bà[r]

3.2 Phương pháp giải . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 343.2.1 Phép tính cận theo đối ngẫu Lagrange . . . . . . . . 353.2.2 Phép chia đôi đơn hình . . . . . . . . . . . . . . . . . 39ii3.2.3 Thuật toán dựa trên cách tính cận Lagrange (Thuậttoán LB) . . . . . . . . . . . . . .[r]

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.Lrc-tnu.edu.vn ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC ------------------------------------- ĐỖ THÙY NINH TOÁN TỬ OWA TRONG MỘT SỐ BÀI TOÁN TỐI ƯU Chuyên ngành : Toán Ứng Dụng Mã số : 60.46.36 LUẬN VĂN T[r]

3.2 Phương pháp giải . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 343.2.1 Phép tính cận theo đối ngẫu Lagrange . . . . . . . . 353.2.2 Phép chia đôi đơn hình . . . . . . . . . . . . . . . . . 39ii3.2.3 Thuật toán dựa trên cách tính cận Lagrange (Thuậttoán LB) . . . . . . . . . . . . . .[r]

PHÂN TÍCH ĐỘ NHẠY TRONG CÁC BÀI TOÁN TỐI ƯU SENSITIVITY ANALYSIS IN OPTIMALITY PROBLEMS LÊ DÂN Trường Đại học Kinh tế, Đại học Đà Nẵng TÓM TẮT Những mô hình tối ưu ngày càng được sử dụng phổ biến trong phân tích kinh tế. Bài viết này trình bày việc phân tích độ nhạy được sử dụ[r]

Mục tiêu và nội dung nghiên cứu Luận văn khảo cứu một số kết quả đối ngẫu mới trong vòng 10 năm trở lại đây cho một số bài toán tối ưu vector lồi mở rộng.. Phương pháp nghiên cứu TRANG 3[r]

+++=(P) Ðối với cặp bài toán đối ngẫu (P) và (D) chỉ xảy ra một trong ba trường hợp sau : - Cả hai bài toán đều không có phương án tối ưu . - Cả hai bài toán đều có phương án, lúc đó chúng đều có phương án tối ưu và giá trị hàm mục tiêu[r]

Những kết quả mới đó chứng minh được trong luận án

1. Lớp các hàm tựa lừm, nửa liên tục trờn và đơn điệu tăng trên thỏa mãn tính đối xứng qua phộp biến đổi tựa liên hợp.

2. Điều kiện cần và đủ tối ưu dưới dạng mở rộng của nguyên lý Fermat và đối ngẫu mạnh, đối xứng cho bài toán[r]

sự tách nón cho bài toán tối ưu vector, quan hệ hai ngôi và quan hệ thứ tự, điểm hữu hiệu, sự tồn tại của điểm hữu hiệu, bài toán tối ưu vector, đối ngẫu Lagrange, sự tách nón trong không gian ảnh, sự tách nón của các tập,

YÊU CẦU DỮ LIỆU ĐẦU VÀO CỦA BÀI TOÁN :_ Chọn kích thước của bệ móng theo kinh nghiệm từ các điều kiện đã cho : ban đầu +Tiết diện cho trước với các cạnh a b có trị số thay đổi trong khoả[r]

N

[r]

TRANG 2 2 Với những yêu cầu của đề tài, tôi sử dụng các giáo trình về Quy hoạch tuyến tính để tiếp cận với các thuật toán của những bài toán trên, sau đó sử dụng ngôn ngữ lập trình Maple[r]

biết ơn sâu sắc tới GS.TSKH. Lê Dũng Mưu người đã tận tình hướng dẫnvà giúp đỡ em trong suốt quá trình học tập và nghiên cứu để em có thểhoàn thành khóa luận này.Em cũng xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành tới quý thầy, cô giáo ViệnToán học - Viện Khoa học và Công nghệ Việt Nam đã giảng dạy và giúpđỡ[r]

= 9000(1) Với xij>=0, i=1,2; j=1,7Như vậy hàm mục tiêu thay đổi so với bài toán ở câu a, do đó kết quả sẽ có sự thay đổi.Nếu giải theo công cụ solve ta có được kết quả tối ưu làTrong đó: Tại ô I3 được tính : =SUM (B3:H3)Ô I5: =SUMPRODUCT($B$2:$H$2,B5:H5)I6: =SUMPRODUCT($B$2:$H$2[r]

ñịnh hay giá bóng Shadow Prices). 2. MÔ HÌNH QUY HOẠCH TUYẾN TÍNH ðA MỤC TIÊU 2.1. Các khái niệm cơ bản Trong các bài toán kĩ thuật, công nghệ, quản lí, kinh tế nông nghiệp v.v nảy sinh từ thực tế, chúng ta thường phải xem xét ñể tối ưu hóa ñồng thời một lúc nhiều mục tiêu. Các mục tiê[r]