Рихтер К. Динамические задачи дискретной оптимизации

Нижний Новгород, Нижегородский гос. университет им. Н. И. Лобачевского. , 2007. - 85 с. Учебно-методический материал по программе повышения квалификации «Информационные технологии и компьютерное моделирование в прикладной математике». Излагаются основы новой информационной технологии, позволяющей сводить классические задачи дискретной оптимизации, такие как комбинаторные задачи о ранце, коммивояжере, покрытии и разбиении, к задаче поиска на дискр...

В книге дано систематическое изложение прикладных и теоретических проблем, связанных с применением разработанного авторами общего метода решения задач дискретной оптимизации. Этот метод оказался достаточно мощным средством решения широкого класса задач планирования и управления. С его помощью успешно решен ряд практических задач оптимального отраслевого планирования, а также задач оптимизации производственного планирования в АСУ. Книга будет поле...

В книге изложены основные положения теории дискретной оптимизации (разрешимость, агрегация и приведение к каноническому виду систем уравнений в целых числах, групповой подход к задачам целочисленной оптимизации, условия целочисленности многогранных множеств). Описаны методы последовательного анализа вариантов, динамического программирования, ветвей и границ, приближённые. Рассмотрены модели задач покрытия, стандартизации, размещения производства,...

URSS, 2003. -224с. Настоящая книга содержит основные положения теории матроидов — теории, приобретающей повышенный интерес у специалистов различных областей науки и техники. Обобщены результаты по применению матроидов в дискретной оптимизации для анализа эффективности эвристических и приближенных методов. Содержатся результаты по дискретному выпуклому анализу и матроидным структурам. Значительное внимание уделяется экстремальным задачам на графа...

СибГиу. Введение в оптимизацию. Характеристика задач оптимизации. Обозначения и терминология. Основные этапы решения задач оптимизации. Методы решения задач безусловной оптимизации. Методы безусловной одномерной оптимизации. Поисковые методы. Методы с использованием производных. Методы многомерной безусловной оптимизации. Постановка задачи и её анализ. Поисковые методы. Методы с использованием производных. Методы решения задач статической условно...

Рассмотрена теория и вычислительные методы решения задачи минимизации нелинейных функций. Введение и основные понятия. Условия оптимальности. Методы безусловной оптимизации. Методы решения задач с ограничениями. Практика решений задач оптимизации на ЭВМ. Специальные экстремальные задачи и методы их решения. Приложение. Рекомендуемая литература. Тестовые и экзаменационные задачи. Типовые вопросы на экзамене. Благодарности.

Раздел об основах теории оптимизации, примеры задач и их решений. Постановка задачи оптимизации. Виды математического программирования. Общий вид задачи линейного программирования. Решение задачи ЛП. Симплекс-метод. Понятие об М-методе. Двойственность в решении задач ЛП.

Учеб. пособие. Первое издание- М.: ФИЗМАТЛИТ, 2002, 240 с. Излагаются современные комбинаторные алгоритмы для решения задач дискретной оптимизации с применением компьютерных средств. Рассматриваются: особенности задач дискретной оптимизации и их общие свойства; алгоритмы гарантированного функционирования; алгоритмы типа «greedy»; комбинированные алгоритмы различных типов для приближенного и точного решения задач; задачи большой размерности парам...

Книга написана на основе курсов лекций по оптимизации, которые на протяжении ряда лет читались авторами на факультете вычислительной математики и кибернетики МГУ. Оглавление: Введение в оптимизацию. Методы одномерной оптимизации. Основы выпуклого анализа. Теория необходимых и достаточных условий оптимальности. Численные методы безусловной оптимизации. Численные методы условной оптимизации. Методы дискретной оптимизации. Элементы теории оптимальн...

Москва, Издательство "Наука" Главная редакция физико-математической литературы 1983 г. 256 страниц Излагается разработанный автором эффективный и оригинальный метод решения задач оптимизации. Метод позволяет получать оптимальные значения для широкого класса функций и функционалов. Эти функции и функционалы, а так же ограничения, накладываемые на задачи могут быть как линейными, так и нелинейными, в частности, недифференцируемыми, невыпуклыми и мн...