Thuật toán đơn hình đối ngẫu và ứng dụng trong tái tối ưu hóa với ràng buộc phụ
Phương pháp đơn hình (do G. B. Dantzig đề xuất năm 1947) là phương pháp quen thuộc, có hiệu qủa để giải bài toán qui hoạch tuyến tính. Phương pháp đơn hình có nhiều biến thể khác nhau, phù hợp với các dạng cụ thể của bài toán qui hoạch tuyến tính như: đơn hình gốc, đơn hình cải biên, đơn hình đối ngẫu, đơn hình gốc - đối ngẫu ...
Trong một số tình huống thực tế, sau khi giải xong bài toán ta thấy cần bổsung thêm một số ràng buộc vào bài toán. Nếu giải lại bài toán từ đầu thì sẽ tốn nhiều thời gian và công sức. Việc tận dụng lời giải đã có để giải tiếp bài toán mới gọi là kỹ thuật tái tối ưu hóa bài toán. Để làm việc này, phương pháp đơn hình đối ngẫu rất hữu ích. Vì thế cần đi sâu tìm hiểu về phương pháp này, cùng các dạng thểhiện cụ thể và các ứng dụng của nó trong kỹ thuật tái tối ưu hóa.
Với ý nghĩa đó, chúng tôi chọn đề tài luận văn:
"Thuật toán đơn hình đối ngẫu và ứng dụng trong tái tối ưu hóa với ràng buộc phụ "
Mục đích chính của đề tài là tìm hiểu và trình bày kết quả lý thuyết về bài toán qui hoạch tuyến tính và qui hoạch tuyến tính đối ngẫu, các thuật toán khác nhau của phương pháp đơn hình đối ngẫu và ứng dụng thuật toán đơn hình đối ngẫu trong tái tối ưu hóa khi thêm ràng buộc phụ vào bài toán. Luận văn được viết dựa chủ yếu trên các tài liệu tham khảo [1] - [4].
NỘI DUNG:
Chương 1. Kiến thức về qui hoạch tuyến tính 5
1.1. Bài toán qui hoạch tuyến tính và bài toán đối ngẫu 5
1.2. Các định lý đối ngẫu 8
1.3. Phương pháp đơn hình gốc và đơn hình đối ngẫu 10
Chương 2. Thuật toán đơn hình đối ngẫu 14
2.1. Thuật toán đơn hình đối ngẫu dạng đầy đủ 14
2.2. Thuật toán đơn hình đối ngẫu dạng cải biên 19
2.3. Áp dụng giải trò chơi ma trận 24
Chương 3. Kỹ thuật tái tối ưu hóa với ràng buộc phụ 28
3.1. Vấn đề tái tối ưu hóa 28
3.2. Thuật toán đơn hình đối ngẫu trong tái tối ưu hóa 29
3.3. Ví dụ minh họa 30
KẾT LUẬN 34
TÀI LIỆU THAM KHẢO
LƯU Ý:
Tài liệu được chia sẻ bởi CTV EBOOKBKMT "Mân Trần Lê" chỉ được dùng phục vụ mục đích học tập và nghiên cứu.
Phương pháp đơn hình (do G. B. Dantzig đề xuất năm 1947) là phương pháp quen thuộc, có hiệu qủa để giải bài toán qui hoạch tuyến tính. Phương pháp đơn hình có nhiều biến thể khác nhau, phù hợp với các dạng cụ thể của bài toán qui hoạch tuyến tính như: đơn hình gốc, đơn hình cải biên, đơn hình đối ngẫu, đơn hình gốc - đối ngẫu ...
Trong một số tình huống thực tế, sau khi giải xong bài toán ta thấy cần bổsung thêm một số ràng buộc vào bài toán. Nếu giải lại bài toán từ đầu thì sẽ tốn nhiều thời gian và công sức. Việc tận dụng lời giải đã có để giải tiếp bài toán mới gọi là kỹ thuật tái tối ưu hóa bài toán. Để làm việc này, phương pháp đơn hình đối ngẫu rất hữu ích. Vì thế cần đi sâu tìm hiểu về phương pháp này, cùng các dạng thểhiện cụ thể và các ứng dụng của nó trong kỹ thuật tái tối ưu hóa.
Với ý nghĩa đó, chúng tôi chọn đề tài luận văn:
"Thuật toán đơn hình đối ngẫu và ứng dụng trong tái tối ưu hóa với ràng buộc phụ "
Mục đích chính của đề tài là tìm hiểu và trình bày kết quả lý thuyết về bài toán qui hoạch tuyến tính và qui hoạch tuyến tính đối ngẫu, các thuật toán khác nhau của phương pháp đơn hình đối ngẫu và ứng dụng thuật toán đơn hình đối ngẫu trong tái tối ưu hóa khi thêm ràng buộc phụ vào bài toán. Luận văn được viết dựa chủ yếu trên các tài liệu tham khảo [1] - [4].
NỘI DUNG:
Chương 1. Kiến thức về qui hoạch tuyến tính 5
1.1. Bài toán qui hoạch tuyến tính và bài toán đối ngẫu 5
1.2. Các định lý đối ngẫu 8
1.3. Phương pháp đơn hình gốc và đơn hình đối ngẫu 10
Chương 2. Thuật toán đơn hình đối ngẫu 14
2.1. Thuật toán đơn hình đối ngẫu dạng đầy đủ 14
2.2. Thuật toán đơn hình đối ngẫu dạng cải biên 19
2.3. Áp dụng giải trò chơi ma trận 24
Chương 3. Kỹ thuật tái tối ưu hóa với ràng buộc phụ 28
3.1. Vấn đề tái tối ưu hóa 28
3.2. Thuật toán đơn hình đối ngẫu trong tái tối ưu hóa 29
3.3. Ví dụ minh họa 30
KẾT LUẬN 34
TÀI LIỆU THAM KHẢO
LƯU Ý:
Tài liệu được chia sẻ bởi CTV EBOOKBKMT "Mân Trần Lê" chỉ được dùng phục vụ mục đích học tập và nghiên cứu.


.png)
%20(1).png)

.png)




Không có nhận xét nào: