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: Nghiên cứu sự biến đổi một số cytokin ở bệnh nhân xơ cứng bì hệ thốngNghiên cứu sự hình thành lớp bảo vệ và khả năng chống ăn mòn của thép bền thời tiết trong điều kiện khí hậu nhiệt đới việt namGiáo 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 carôtenôitGiáo án Sinh học 11 bài 13: Thực hành phát hiện diệp lục và carôtenôitĐỒ ÁN NGHIÊN CỨU CÔNG NGHỆ KẾT NỐI VÔ TUYẾN CỰ LY XA, CÔNG SUẤT THẤP LPWANQuản 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 ninhNghiên cứu tổng hợp các oxit hỗn hợp kích thƣớc nanomet ce 0 75 zr0 25o2 , ce 0 5 zr0 5o2 và khảo sát hoạt tính quang xúc tác của chúngĐịnh tội danh từ thực tiễn huyện Cần Giuộc, tỉnh Long An (Luận văn thạc sĩ)Tìm hiểu công cụ đánh giá hệ thống đảm bảo an toàn hệ thống thông tinChuong 2 nhận dạng rui roTổ chức và hoạt động của Phòng Tư pháp từ thực tiễn tỉnh Phú Thọ (Luận văn thạc sĩ)Quản lý nợ xấu tại Agribank chi nhánh huyện Phù Yên, tỉnh Sơn La (Luận văn thạc sĩ)Tranh tụng tại phiên tòa hình sự sơ thẩm theo pháp luật tố tụng hình sự Việt Nam từ thực tiễn xét xử của các Tòa án quân sự Quân khu (Luận văn thạc sĩ)Giáo 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 vậtBÀI HOÀN CHỈNH TỔNG QUAN VỀ MẠNG XÃ HỘIChiến lược marketing tại ngân hàng Agribank chi nhánh Sài Gòn từ 2013-2015HIỆU QUẢ CỦA MÔ HÌNH XỬ LÝ BÙN HOẠT TÍNH BẰNG KIỀMQUẢN LÝ VÀ TÁI CHẾ NHỰA Ở HOA KỲ