बड़ी अनुकूलन समस्याओं को हल करने के लिए अपघटन विधियाँ


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मैं सोच रहा था कि अगर किसी के पास अपघटन विधियों पर ग्रंथों या सर्वेक्षण लेखों के लिए कोई सुझाव था (जैसे कि मौलिक, दोहरे, दंत्जीग-वोल्फ डिकम्पोजिशन) बड़ी गणितीय प्रोग्रामिंग समस्याओं को हल करने के लिए।

मुझे स्टीफन बोयड के "नोट्स ऑन डिसकम्पोज़िशन मेथड्स" पसंद थे , और उदाहरण के लिए एक पाठ्यपुस्तक ढूंढना बहुत अच्छा होगा जो इस विषय को अधिक विस्तार से कवर करता है।

जवाबों:


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हाल ही में मैं गणितीय प्रोग्रामिंग में अपघटन तकनीक के साथ काम कर रहा हूं: कोंजो, कैस्टिलो, मिंगुएज़ और गार्सिया-बर्ट्रेंड द्वारा इंजीनियरिंग और विज्ञान अनुप्रयोग (http://www.springer.com/engineering/computational+intelligence-and+complexity/book/ 978-3-540-27685-2)।

यह कई अलग-अलग तकनीकों को शामिल करता है और जब वे लागू होते हैं, जिसमें डेंटज़िग-वोल्फ और बेंडर्स शामिल होते हैं, और मुझे लगता है कि इसमें सिद्धांत और अनुप्रयोग का अच्छा संतुलन है। मैं विशेष रूप से उदाहरणों को पसंद करता हूं, क्योंकि मुझे लगता है कि वे वास्तविक समस्याओं से मिलते-जुलते हैं जिन्हें मैं तैयार करना और हल करना चाहता हूं।


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विधि द्वारा कि बाधा मैट्रिक्स वेक्टर में परिवर्तित हो जाती है, आजकल, अपघटन विधियों का उपयोग अक्सर बड़े अनुकूलन समस्याओं को हल करने के लिए नहीं किया जाता है।


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क्या आप "द्वारा विधि का मतलब है कि बाधा मैट्रिक्स वेक्टर में बदल"?
अमेलियो वाज़केज़-रीना
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