Tối ưu hóa giáo trình cho ngành Tin học và Công nghệ thông tin

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

giáo trình

2006

187
0
0

Phí lưu trữ

30.000 VNĐ

Mục lục chi tiết

MỞ ĐẦU

1. CHƯƠNG I. BÀI TOÁN TỐI ƯU TỔNG QUÁT VÀ ỨNG DỤNG

1.1. BÀI TOÁN TỐI ƯU TỔNG QUÁT VÀ PHÂN LOẠI

1.1.1. Bài toán tối ưu tổng quát

1.1.2. Phân loại các bài toán tối ưu

1.2. ỨNG DỤNG BÀI TOÁN TỐI ƯU GIẢI QUYẾT CÁC VẤN ĐỀ THỰC TẾ

1.2.1. Phương pháp mô hình hóa toán học

1.2.2. Một số ứng dụng của bài toán tối ưu

2. CHƯƠNG II. PHƯƠNG PHÁP ĐƠN HÌNH GIẢI BÀI TOÁN QUY HOẠCH TUYẾN TÍNH

2.1. MÔ HÌNH QUY HOẠCH TUYẾN TÍNH

2.1.1. Phát biểu mô hình

2.1.2. Phương pháp đồ thị

2.2. PHƯƠNG PHÁP ĐƠN HÌNH

2.2.1. Tìm hiểu quy trình tính toán

2.2.2. Khung thuật toán đơn hình

2.3. CƠ SỞ TOÁN HỌC CỦA PHƯƠNG PHÁP ĐƠN HÌNH

2.3.1. Phát biểu bài toán quy hoạch tuyến tính dạng chính tắc

2.3.2. Công thức số gia hàm mục tiêu

2.3.3. Tiêu chuẩn tối ưu

2.3.4. Thuật toán đơn hình cho bài toán quy hoạch tuyến tính dạng chính tắc

2.4. BỔ SUNG THÊM VỀ PHƯƠNG PHÁP ĐƠN HÌNH

2.4.1. Đưa bài toán quy hoạch tuyến tính về dạng chính tắc

2.4.2. Phương pháp đơn hình mở rộng

2.4.3. Phương pháp đơn hình hai pha

2.4.4. Phương pháp đơn hình cải biên

2.5. BÀI TẬP CHƯƠNG II

3. CHƯƠNG III. BÀI TOÁN ĐỐI NGẪU VÀ MỘT SỐ ỨNG DỤNG

3.1. PHÁT BIỂU BÀI TOÁN ĐỐI NGẪU

3.1.1. Phát biểu bài toán

3.1.2. Ý nghĩa của bài toán đối ngẫu

3.1.3. Quy tắc viết bài toán đối ngẫu

3.1.4. Các tính chất và ý nghĩa kinh tế của cặp bài toán đối ngẫu

3.2. CHỨNG MINH MỘT SỐ TÍNH CHẤT CỦA CẶP BÀI TOÁN ĐỐI NGẪU

3.2.1. Định lý đối ngẫu yếu

3.2.2. Định lý đối ngẫu mạnh

3.2.3. Định lý độ lệch bù

3.3. THUẬT TOÁN ĐƠN HÌNH ĐỐI NGẪU

3.3.1. Quy trình tính toán và phát biểu thuật toán

3.3.2. Cơ sở của phương pháp đơn hình đối ngẫu

3.4. Phát biểu bài toán vận tải

3.5. Các tính chất của bài toán vận tải

3.6. Phương pháp phân phối giải bài toán vận tải

3.7. Phương pháp thế vị giải bài toán vận tải

3.8. Cơ sở của phương pháp phân phối và phương pháp thế vị

3.9. BÀI TẬP CHƯƠNG III

4. CHƯƠNG IV. QUY HOẠCH NGUYÊN

4.1. PHƯƠNG PHÁP CẮT GOMORY GIẢI BÀI TOÁN QUY HOẠCH TUYẾN TÍNH NGUYÊN

4.1.1. Phát biểu bài toán quy hoạch tuyến tính nguyên

4.1.2. Minh họa phương pháp Gomory bằng đồ thị

4.1.3. Giải bài toán quy hoạch tuyến tính nguyên bằng bảng

4.1.4. Khung thuật toán cắt Gomory

4.2. PHƯƠNG PHÁP NHÁNH CẬN LAND – DOIG GIẢI BÀI TOÁN QUY HOẠCH TUYẾN TÍNH NGUYÊN

4.2.1. Minh họa phương pháp nhánh cận bằng đồ thị

4.2.2. Nội dung cơ bản của phương pháp nhánh cận

4.2.3. Khung thuật toán nhánh cận Land – Doig

4.3. GIẢI BÀI TOÁN QUY HOẠCH TUYẾN TÍNH NGUYÊN BẰNG QUY HOẠCH ĐỘNG

4.3.1. Bài toán người du lịch

4.3.2. Quy trình tính toán tổng quát

4.3.3. Áp dụng quy hoạch động giải bài toán quy hoạch tuyến tính nguyên

4.3.4. Hợp nhất hóa các ràng buộc của bài toán quy hoạch tuyến tính nguyên

4.4. BÀI TẬP CHƯƠNG IV

5. CHƯƠNG V. MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP QUY HOẠCH PHI TUYẾN

5.1. CÁC KHÁI NIỆM CƠ BẢN CỦA BÀI TOÁN TỐI ƯU PHI TUYẾN

5.1.1. Phát biểu bài toán tối ưu phi tuyến

5.1.2. Phân loại các bài toán tối ưu phi tuyến toàn cục

5.1.3. Bài toán quy hoạch lồi

5.1.4. Hàm nhiều biến khả vi cấp một và cấp hai

5.2. MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP GIẢI BÀI TOÁN QUY HOẠCH PHI TUYẾN KHÔNG RÀNG BUỘC

5.2.1. Phương pháp đường dốc nhất

5.2.2. Phương pháp Newton

5.2.3. Phương pháp hướng liên hợp

5.3. THIẾT LẬP ĐIỀU KIỆN TỐI ƯU KUHN – TUCKER CHO CÁC BÀI TOÁN QUY HOẠCH PHI TUYẾN CÓ RÀNG BUỘC

5.3.1. Thiết lập điều kiện Kuhn – Tucker

5.4. MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP GIẢI QUY HOẠCH TOÀN PHƯƠNG

5.4.1. Bài toán quy hoạch toàn phương

5.4.2. Phát biểu điều kiện Kuhn – Tucker cho bài toán quy hoạch toàn phương

5.4.3. Phương pháp Wolfe giải bài toán quy hoạch toàn phương

5.4.4. Giải bài toán quy hoạch toàn phương bằng bài toán bù

5.5. QUY HOẠCH TÁCH VÀ QUY HOẠCH HÌNH HỌC

5.5.1. Quy hoạch tách

5.5.2. Quy hoạch hình học

5.6. BÀI TẬP CHƯƠNG V

6. CHƯƠNG VI. MỘT SỐ VẤN ĐỀ CƠ SỞ CỦA LÝ THUYẾT QUY HOẠCH LỒI VÀ QUY HOẠCH PHI TUYẾN

6.1. Bao đóng và miền trong của tập lồi

6.2. Siêu phẳng tách và siêu phẳng tựa của tập lồi

6.3. Nón lồi và nón đối cực

6.4. ỨNG DỤNG GIẢI TÍCH LỒI VÀO BÀI TOÁN QUY HOẠCH TUYẾN TÍNH

6.4.1. Điểm cực biên và hướng cực biên

6.4.2. Biểu diễn tập lồi đa diện qua điểm cực biên và hướng cực biên

6.4.3. Điều kiện tối ưu trong phương pháp đơn hình giải bài toán quy hoạch tuyến tính

6.5. CÁC TÍNH CHẤT CỦA HÀM LỒI

6.5.1. Các định nghĩa và tính chất cơ bản

6.5.2. Dưới vi phân của hàm lồi

6.5.3. Hàm lồi khả vi

6.5.4. Cực đại và cực tiểu của hàm lồi

6.6. CÁC ĐIỀU KIỆN TỐI ƯU FRITZ – JOHN VÀ KUHN – TUCKER

6.6.1. Bài toán tối ưu không ràng buộc

6.6.2. Bài toán tối ưu có ràng buộc

6.6.3. Điều kiện tối ưu Fritz – John

6.6.4. Điều kiện tối ưu Kuhn – Tucker

6.7. MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP HƯỚNG CHẤP NHẬN GIẢI BÀI TOÁN QUY HOẠCH PHI TUYẾN

6.7.1. Phương pháp hướng chấp nhận

6.7.2. Thuật toán Frank – Wolfe giải bài toán quy hoạch lồi có miền ràng buộc là tập lồi đa diện

6.7.3. Phương pháp gradient rút gọn

6.7.4. Phương pháp đơn hình lồi Zangwill

6.8. GIỚI THIỆU PHƯƠNG PHÁP ĐIỂM TRONG GIẢI BÀI TOÁN QUY HOẠCH TUYẾN TÍNH

6.8.1. Bài toán ellipsoid xấp xỉ

6.8.2. Một số thuật toán điểm trong

6.9. BÀI TẬP CHƯƠNG VI

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tối ưu hóa giáo trình cho ngành tin học và công nghệ thông tin

Bạn đang xem trước tài liệu:

Tối ưu hóa giáo trình cho ngành tin học và công nghệ thông tin

Tài liệu "Tối ưu hóa giáo trình ngành Tin học và Công nghệ thông tin" cung cấp cái nhìn sâu sắc về cách thức tối ưu hóa nội dung giảng dạy trong lĩnh vực công nghệ thông tin. Nó nhấn mạnh tầm quan trọng của việc cập nhật và cải tiến giáo trình để đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của thị trường lao động. Bằng cách áp dụng các phương pháp tối ưu hóa, tài liệu này không chỉ giúp giảng viên nâng cao chất lượng giảng dạy mà còn tạo điều kiện cho sinh viên phát triển kỹ năng cần thiết để thành công trong ngành.

Để mở rộng thêm kiến thức về các phương pháp tối ưu hóa trong lĩnh vực này, bạn có thể tham khảo các tài liệu liên quan như Luận văn giải thuật di truyền và phương pháp lập luận xấp xỉ dựa trên đại số gia tử giải bài toán mô hình đa điều kiện, nơi bạn sẽ tìm thấy các ứng dụng của thuật toán di truyền trong tối ưu hóa. Ngoài ra, Luận văn thạc sĩ giải thuật di truyền và bài toán lập thời khóa biểu cũng cung cấp cái nhìn thú vị về cách áp dụng các thuật toán này trong việc lập kế hoạch. Cuối cùng, Luận văn tối ưu hóa các thông số hệ mờ sử dụng phân cụm dữ liệu trừ và giải thuật di truyền sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về việc tối ưu hóa dữ liệu trong giáo dục. Những tài liệu này sẽ là cơ hội tuyệt vời để bạn khám phá sâu hơn về các khía cạnh khác nhau của tối ưu hóa trong giáo dục công nghệ thông tin.