Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://dspace.opu.ua/jspui/handle/123456789/1494
Название: ОБОБЩЕНИЕ АЛГОРИТМОВ МЕТОДА ВЕТВЕЙ И ГРАНИЦ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ЛИНЕЙНОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ С БУЛЕВЫМИ ПЕРЕМЕННЫМИ
Другие названия: УЗАГАЛЬНЕННЯ АЛГОРИТМІВ МЕТОДУ ГІЛОК І МЕЖ ДЛЯ РІШЕННЯ ЗАДАЧ ЛІНІЙНОГО ПРОГРАМУВАННЯ З БУЛЕВИМИ ЗМІННИМИ
GENERALIZED BRANCH AND BOUND ALGORITHM FOR SOLVING LINEAR BOOLEAN PROGRAMMING PROBLEMS
Авторы: Юхименко, Б. И.
Юхименко, Б. І.
Yukhimenko, Birute I.
Ключевые слова: целочисленное линейное программирование
метод ветвей и границ
функция предпочтения
цілочисельне лінійне програмування
метод гілок і меж
функція переваг
integer linear programming
branch and bound
preference function
Дата публикации: 2012
Библиографическое описание: Юхименко, Б. И. Обобщение алгоритмов метода ветвей и границ для решения задач линейного программирования с булевыми переменными / Б. И. Юхименко // Інформатика та математичні методи в моделюванні. - 2012. - Т. 2, № 2. - С. 173-179.
Краткий осмотр (реферат): В работе проведен анализ и предложен способ увеличения скорости сходимости алгоритмов метода ветвей и границ путем расширения атрибутики метода за счет введения понятия функции предпочтения. Рассмотрены два типа функций предпочтения: обычные и рандомизированные. Показано, что рандомизированные функции предпочтения приводят к лучшему результату в смысле вычислительной сложности, особенно с учётом длины частичного решения.
В роботі проведено аналіз та запропоновано спосіб збільшення швидкості збіжності алгоритмів методу гілок і меж шляхом розширення атрибутики методу за рахунок введення поняття функції переваги. Розглянуто два типи функцій переваги: звичайні та рандомізовані. Показано, що рандомізовані функції переваги приводять до кращого результату в сенсі обчислювальної складності, особливо з урахуванням довжини часткового рішення.
Proposed method for increasing the convergence speed of the branch-and-bound algorithm by introducing the concept of preference functions. Described two types of preference functions – common and randomized. According to factual evidence randomized preference functions lead to a better result in sense of computational complexity, especially considering the length of the partial solution.
URI (Унифицированный идентификатор ресурса): http://dspace.opu.ua/xmlui/handle/123456789/1494
ISSN: 2223-5744
2226-1923
Располагается в коллекциях:Статті каф. ПМІТ
ІНФОРМАТИКА ТА МАТЕМАТИЧНІ МЕТОДИ В МОДЕЛЮВАННІ. Том 2, номер 2, 2012

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
173-179.pdf186.32 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.