ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

خوارزمية القطع و التفريع الجديدة لحل مسائل البرمجة الخطية الصحيحة

The new Algorithm cutting and unloading to solve Integer linear programming problems

3461   3   80   0 ( 0 )
 تاريخ النشر 2014
والبحث باللغة العربية
 تمت اﻹضافة من قبل Shamra Editor




اسأل ChatGPT حول البحث

يتناول هذا البحث طريقة جديدة لحل مسائل البرمجة الخطية الصحيحة بالاعتماد على طرق سابقة لحل مثل هذه المسائل, نذكر منها طريقة التفريع و العقد (الحدود) و طريقة قطع المستويات (خوارزمية الاقتطاع لغوماري) المعروفتين. و طريقتنا الجديدة تعتمد على عملية تركيب و ربط بين الطريقتين المذكورتين و قد اقترحنا تسميتها بطريقة القطع و التفريع الجديدة. الأسباب التي أدت إلى الربط بين طريقة التفريع و العقد و طريقة قطع المستويات, هي للتغلب على بعض مساوئ الطريقتين و خاصة عند التكرارات الكبيرة و الوقت المستغرق الكبير في الحل, و الحصول على نتائج تنحصر بين نتائج كل من الطريقتين, و يمكن القول إن طريقة القطع و التفريع الجديدة أخذت الصفات الجيدة و استبعدت الكثير من الصفات السيئة للطريقتين المذكورتين.

المراجع المستخدمة
TAHA,H.A. Operations Research An Introduction ,Pearson Precintle hall, 8th Edition ,New Jersey , USA . 2007, [5] TAHA, H.A. Operations Research, An Introduction. Seven Edition, U.S.A,2005, 381-428
TAHA, H.A. Operations Research, An Introduction. Macmillan Publishing Company, Fifth Edition U.S.A, 1992, 612
TAHA, H. A. Operations research an introduction, Macmillan, New York, USA. Chapter 8, 1979, 258
قيم البحث

اقرأ أيضاً

في هذا البحث نعرض طريقة تفاعلية جديدة لحل مسائل البرمجة الخطية متعددة الأهداف, تعتمد هذه الطريقة على تشكيل نموذج تخفيض الانحرافات النسبية لدوال الأهداف عن قيمها المعيارية, و معالجة انحرافات دوال الأهداف غير المرضية بالتفاعل مع متخذ القرار. و تم مقار نة النتائج التي حصلنا عليها مع عدة طرائق تفاعلية و منها ( طريقة STEM [6]– طريقة STEM المحسنة[7] – طريقة Matejas – peric [8]) حيث أثبتت النتائج العددية فعالية الطريقة المقترحة مقارنة مع النتائج التي حصلنا عليها باستخدام تلك الطرائق عند نقطة الحل الابتدائي و مختلف نقاط التفاعل مع متخذ القرار.
تستخدم الخوارزميات التطورية المتعددة الأهداف على نطاق واسع من المجالات في سبيل حل مسائل الأمثلة, و التي تتطلب وجود عدة أهداف متعارضة يجب أخذها بعين الاعتبار معاً. تمتلك خوارزميات الأمثلة التطورية الأساسية عدة عيوب, مثل الافتقار إلى معيار جيد لإنها ء العمل, و عدم وجود براهين تثبت التقارب الجهد. غالباً ما تستخدم خوارزمية أمثلة تطورية هجينة متعددة الأهداف للتغلب على هذه العيوب.
في هذا البحث ندرس إمكانية المساهمة في حل مسألة البائع المتجول Traveling Salesman Problem (TSP , التي هي مسألة من النوع NP-hard و لا توجد حتى الآن خوارزمية تقدم لنا الحل الأمثل لهذه المسألة ، فكل الخوارزميات المستخدمة تعطي حمولاً تقريبية .
بالنظر إلى تنوع المرشحين وتعقيد متطلبات الوظائف، ومنذ إجراء المقابلات عملية ذاتية بطبيعتها، فهي مهمة مهمة لضمان مقابلات متسقة وعيائية وفعالة وموضوعية تؤدي إلى توظيف عالي الجودة. نقترح نظام مساعد مقابلة تلقائيا، وبطريقة موضوعية، حدد مجموعة مثالية من ا لأسئلة الفنية (من بنك الأسئلة) المخصصة للمرشح. يمكن أن تساعد هذه المجموعة مقابلة بشريا في التخطيط لمقابلة قادمة في هذا المرشح. نحن نقوم بإضفاء الطابع الرسمي على مشكلة اختيار مجموعة من الأسئلة كمشكلة برمجة خطية عددا صحيحة واستخدام الحلفل القياسي للحصول على حل. نحن نستخدم الرسم البياني المعرفة كمعرفة خلفية في هذه الصيغة، واستقبال وظائفنا الموضوعية والقيود منه. نحن نستخدم السيرة الذاتية للمرشح لتخصيص اختيار الأسئلة. نقترح تقييم جوهري لمقارنة مجموعة من الأسئلة المقترحة مع أسئلة طرحت بالفعل. نحن نستخدم أيضا المقابلات الخبراء لتقييم نهجنا بشكل نسبيا مع مجموعة من خطوط الأساس المعقولة.
تم في نشرة سابقة تركيب خوارزمية استمرارية تنبؤية تصحيحية يمكنها حل مسائل أمثلة مقيدة. كان التأليف بين توابع جزائية ناعمة مع استمرارية عددية، إضافة إلى وجوب استعمال منظومة النشر اللاغرانجية من المركبات الأساسية في الخوارمية. و قد ظهر تحسين لهذه الخو ارزمية في النشرة، حيث تم تناول الجزء التصحيحي من الخوارزمية بوساطة الجبر الخطي.
التعليقات
جاري جلب التعليقات جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
mircosoft-partner

هل ترغب بارسال اشعارات عن اخر التحديثات في شمرا-اكاديميا