Điều kiện tối ưu và đối ngẫu cho bài toán quy hoạch thương đa mục tiêu không trơ

Tìm hiểu điều kiện tối ưu và đối ngẫu cho bài toán quy hoạch thương mại. Nâng cao hiệu quả giải quyết vấn đề, tối đa hóa lợi nhuận.

Chuyên ngành
Toán Ứng Dụng
Tác giả

Luan An

Thể loại

Luận án tiến sĩ

Năm xuất bản

Số trang

107

Thời gian đọc

17 phút

Lượt xem

1

Lượt tải

0

Phí lưu trữ

40 Point

Tổng quan nhanh

Chủ đề:
Khám phá quy hoạch thương đa mục tiêu không trơn
Số trang:
107 trang
Trường:
Học viện Khoa học và Công nghệ
Chuyên ngành:
Toán Ứng Dụng
Tác giả:
Năm:

Tóm tắt nội dung luận án

I.Khám phá quy hoạch thương đa mục tiêu không trơn

Bài toán quy hoạch thương là lĩnh vực tối ưu hóa quan trọng. Chúng xuất hiện trong nhiều bối cảnh thực tế. Ví dụ điển hình bao gồm việc tối đa hóa lợi nhuận trên chi phí hoặc hiệu suất trên thời gian. Các bài toán này đặc biệt thách thức khi liên quan đến nhiều mục tiêu cùng lúc và hàm số không trơn. Việc giải quyết chúng đòi hỏi các phương pháp toán học tiên tiến. Nghiên cứu này tập trung vào các điều kiện tối ưu và đối ngẫu cho loại bài toán phức tạp này. Nó mở ra hướng tiếp cận mới cho các vấn đề quy hoạch phi tuyến. Mục tiêu là cung cấp một khung lý thuyết vững chắc. Khung này hỗ trợ giải quyết các bài toán tối ưu trong nhiều ngành nghề khác nhau.

1.1. Giới thiệu bài toán quy hoạch thương

Bài toán quy hoạch thương được nghiên cứu rộng rãi từ những năm 1960. Charnes và Cooper là những người tiên phong trong lĩnh vực này. Chúng liên quan đến việc tối ưu hóa tỷ số của hai hàm số. Các ứng dụng đa dạng từ kinh tế (tỷ lệ lợi nhuận, hiệu quả) đến vật lý (tỷ lệ tín hiệu trên tạp âm). Tài liệu này đặc biệt quan tâm đến phiên bản đa mục tiêu và không trơn. Đây là một dạng bài toán quy hoạch phi tuyến phức tạp. Việc tìm kiếm các giải pháp tối ưu đòi hỏi lý thuyết chuyên sâu. Nền tảng này giúp giải quyết các thách thức tối ưu hóa trong môi trường thực tiễn.

1.2. Nền tảng toán học cho quy hoạch phi tuyến

Để giải quyết các bài toán quy hoạch thương không trơn, cần có các công cụ toán học vững chắc. Tài liệu này cung cấp các kiến thức cơ bản về quy hoạch phi tuyến. Nó giới thiệu khái niệm dưới vi phân suy rộng. Đây là công cụ thiết yếu để xử lý các hàm số không khả vi. Việc vô hướng hóa là một kỹ thuật quan trọng. Nó giúp biến bài toán đa mục tiêu thành bài toán đơn mục tiêu dễ giải quyết hơn. Nắm vững các khái niệm này là bước đầu tiên để hiểu sâu hơn về điều kiện tối ưu và lý thuyết đối ngẫu.

II.Điều kiện tối ưu cho quy hoạch thương phi tuyến

Việc xác định các điều kiện tối ưu là trọng tâm của mọi bài toán quy hoạch. Đối với quy hoạch thương đa mục tiêu không trơn, điều này càng trở nên phức tạp. Các điều kiện này giúp nhận diện các điểm cực trị tiềm năng. Chúng là cơ sở để kiểm tra và chứng minh tính tối ưu của các giải pháp. Nghiên cứu này khám phá cả điều kiện cần và đủ. Chúng áp dụng cho cả nghiệm hữu hiệu yếu và tựa nghiệm hữu hiệu yếu. Việc phát triển các điều kiện này là một đóng góp quan trọng. Nó mở rộng hiểu biết về quy hoạch tối ưu trong môi trường không trơn.

2.1. Điều kiện cần Karush Kuhn Tucker KKT

Điều kiện KKT là một công cụ mạnh mẽ trong quy hoạch phi tuyến. Chúng cung cấp các tiêu chí cần thiết để một điểm là nghiệm tối ưu. Tài liệu này mở rộng điều kiện KKT cho bài toán quy hoạch thương đa mục tiêu không trơn. Việc này đòi hỏi sử dụng dưới vi phân thay vì đạo hàm truyền thống. Các điều kiện KKT được trình bày cho cả nghiệm hữu hiệu yếu. Chúng cũng được áp dụng cho tựa nghiệm hữu hiệu yếu. Đây là yếu tố then chốt để xác định các giải pháp tối ưu tiềm năng. Nó liên quan mật thiết đến khái niệm quy hoạch lồi và quy hoạch tuyến tính.

2.2. Điều kiện cần Fritz John và ý nghĩa

Điều kiện Fritz John là một điều kiện cần tổng quát hơn KKT. Nó không yêu cầu các điều kiện ràng buộc đủ mạnh như KKT. Điều kiện này đặc biệt hữu ích khi các ràng buộc không thỏa mãn một số tiêu chuẩn nhất định. Trong bài toán quy hoạch thương không trơn, Fritz John cung cấp một cách tiếp cận linh hoạt. Nó giúp tìm kiếm các điểm cực trị tiềm năng. Việc phân tích điều kiện Fritz John làm sâu sắc thêm hiểu biết về cấu trúc của bài toán. Nó là một phần không thể thiếu của lý thuyết quy hoạch tối ưu.

III.Lý thuyết đối ngẫu Giải pháp quy hoạch tối ưu

Lý thuyết đối ngẫu là một nhánh quan trọng của quy hoạch tối ưu. Nó cung cấp một cách khác để xem xét và giải quyết bài toán gốc (nguyên thủy). Bằng cách xây dựng bài toán đối ngẫu, có thể thu được các cận cho giá trị tối ưu. Nó cũng giúp hiểu rõ hơn về tính nhạy cảm của các giải pháp. Tài liệu này tập trung vào các mô hình đối ngẫu kiểu Mond-Weir và Wolfe. Chúng được phát triển đặc biệt cho quy hoạch thương đa mục tiêu không trơn. Việc này giúp tìm kiếm các giải pháp tối ưu và cung cấp cái nhìn sâu sắc về bài toán. Nó còn có ứng dụng trong việc xác định giá bóng (shadow prices) trong kinh tế.

3.1. Xây dựng bài toán đối ngẫu kiểu Mond Weir

Mô hình đối ngẫu kiểu Mond-Weir là một phương pháp phổ biến. Nó được sử dụng để thiết lập bài toán đối ngẫu cho bài toán quy hoạch gốc. Trong nghiên cứu này, các bài toán đối ngẫu Mond-Weir được xây dựng. Chúng áp dụng cho bài toán quy hoạch thương đa mục tiêu không trơn. Việc này được thực hiện cho cả nghiệm hữu hiệu yếu và tựa nghiệm hữu hiệu yếu. Các tính chất đối ngẫu yếu và đối ngẫu mạnh được chứng minh. Điều này cung cấp một khung lý thuyết vững chắc. Nó cho phép phân tích mối quan hệ giữa bài toán gốc và bài toán đối ngẫu.

3.2. Bài toán đối ngẫu kiểu Wolfe và quan hệ

Mô hình đối ngẫu kiểu Wolfe là một dạng đối ngẫu cổ điển khác. Nó dựa trên Hàm Lagrange của bài toán gốc. Tài liệu này cũng phát triển các bài toán đối ngẫu kiểu Wolfe. Chúng được thiết kế cho quy hoạch thương đa mục tiêu không trơn. Mối liên hệ giữa đối ngẫu Wolfe và đối ngẫu Mond-Weir được thảo luận. Việc này giúp mở rộng các công cụ lý thuyết đối ngẫu. Chúng áp dụng cho các bài toán quy hoạch phi tuyến phức tạp. Lý thuyết đối ngẫu cung cấp cái nhìn sâu sắc về cấu trúc bài toán và các giải pháp tối ưu.

IV.Tóm tắt kết quả chính và hướng nghiên cứu

Nghiên cứu này đã đạt được nhiều kết quả quan trọng. Nó mở rộng hiểu biết về điều kiện tối ưu và đối ngẫu. Các đóng góp này áp dụng cho bài toán quy hoạch thương đa mục tiêu không trơn. Việc phát triển các điều kiện Fritz John và KKT là một bước tiến lớn. Chúng xử lý hiệu quả tính không trơn của các hàm mục tiêu và ràng buộc. Đồng thời, việc xây dựng các mô hình đối ngẫu kiểu Mond-Weir và Wolfe cung cấp công cụ phân tích mạnh mẽ. Những kết quả này không chỉ có giá trị lý thuyết. Chúng còn mở ra nhiều hướng nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn trong tương lai. Điều này khẳng định tầm quan trọng của quy hoạch tối ưu.

4.1. Đóng góp chính của luận án

Luận án đã đóng góp vào lý thuyết quy hoạch tối ưu. Nó đưa ra các điều kiện cần và đủ cho nghiệm hữu hiệu yếu. Luận án cũng phát triển các điều kiện tương tự cho tựa nghiệm hữu hiệu yếu. Điều này áp dụng cho bài toán quy hoạch thương đa mục tiêu không trơn. Các mô hình đối ngẫu kiểu Mond-Weir và Wolfe cũng được xây dựng. Chúng giúp hiểu sâu hơn về tính chất đối ngẫu của bài toán. Đây là những đóng góp có ý nghĩa. Chúng cung cấp các công cụ mới để phân tích và giải quyết các bài toán tối ưu phức tạp.

4.2. Triển vọng và các hướng nghiên cứu tiếp theo

Các kết quả của luận án mở ra nhiều hướng nghiên cứu mới. Có thể mở rộng sang các loại quy hoạch thương khác. Ví dụ, bài toán với tính lồi suy rộng hoặc các hàm số phức tạp hơn. Việc phát triển các thuật toán số hiệu quả dựa trên các điều kiện tối ưu này là cần thiết. Các ứng dụng trong các lĩnh vực cụ thể như kinh tế lượng hoặc kỹ thuật cũng là tiềm năng. Nhu cầu về các phương pháp giải quyết quy hoạch tối ưu ngày càng tăng. Điều này đảm bảo tầm quan trọng của những nghiên cứu tiếp theo.

Mục lục chi tiết luận án

Lời cam đoan
Lời cảm ơn
Danh mục các ký hiệu và chữ viết tắt
MỞ ĐẦU
1. CHƯƠNG 1: MỘT SỐ KIẾN THỨC CHUẨN BỊ
1.1. Một số khái niệm cơ bản
1.2. Một số kết quả vô hướng hóa của Gong
1.3. Dưới vi phân suy rộng
1.4. Kết luận Chương 1
2. CHƯƠNG 2: ĐIỀU KIỆN CẦN VÀ ĐIỀU KIỆN ĐỦ CHO NGHIỆM HỮU HIỆU YẾU CỦA BÀI TOÁN QUY HOẠCH THƯƠNG ĐA MỤC TIÊU
2.1. Điều kiện cần
2.1.1. Điều kiện cần Fritz John
2.1.2. Điều kiện cần Kuhn-Tucker
2.2. Kết luận Chương 2
3. CHƯƠNG 3: ĐIỀU KIỆN CẦN VÀ ĐIỀU KIỆN ĐỦ CHO TỰA NGHIỆM HỮU HIỆU YẾU CỦA BÀI TOÁN QUY HOẠCH THƯƠNG ĐA MỤC TIÊU
3.1. Điều kiện cần
3.1.1. Điều kiện cần Fritz John
3.1.2. Điều kiện cần Kuhn-Tucker
3.2. Kết luận Chương 3
4. CHƯƠNG 4: ĐỐI NGẪU CHO BÀI TOÁN QUY HOẠCH THƯƠNG ĐA MỤC TIÊU VỚI NGHIỆM HỮU HIỆU YẾU
4.1. Bài toán đối ngẫu kiểu Mond-Weir
4.2. Bài toán đối ngẫu kiểu Wolfe
4.3. Kết luận Chương 4
5. CHƯƠNG 5: ĐỐI NGẪU CHO BÀI TOÁN QUY HOẠCH THƯƠNG ĐA MỤC TIÊU VỚI TỰA NGHIỆM HỮU HIỆU YẾU
5.1. Bài toán đối ngẫu kiểu Mond-Weir
5.2. Bài toán đối ngẫu kiểu Wolfe
5.3. Kết luận Chương 5
KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO
Danh mục công trình của tác giả
Tài liệu tham khảo
Xem trước tài liệu
Tải đầy đủ để xem toàn bộ nội dung
Điều kiện tối ưu và đối ngẫu cho bài toán quy hoạch thương đa mục tiêu không trơn

Tải xuống file đầy đủ để xem toàn bộ nội dung

Tải đầy đủ (107 trang)

Trích đoạn nội dung luận án

Tải xuống để đọc toàn bộ

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO VIỆN HÀN LÂM KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ VIỆT NAM HỌC VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ———————————– Phạm Thị Linh ĐIỀU KIỆN TỐI ƯU VÀ ĐỐI NGẪU CHO BÀI TOÁN QUY HOẠCH THƯƠNG ĐA MỤC TIÊU KHÔNG TRƠN LUẬN ÁN TIẾN SĨ TOÁN HỌC Hà Nội – 2022 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO VIỆN HÀN LÂM KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ VIỆT NAM HỌC VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ———————————– Phạm Thị Linh ĐIỀU KIỆN TỐI ƯU VÀ ĐỐI NGẪU CHO BÀI TOÁN QUY HOẠCH THƯƠNG ĐA MỤC TIÊU KHÔNG TRƠN LUẬN ÁN TIẾN SĨ TOÁN HỌC Chuyên ngành: Toán ứng dụng Mã số chuyên ngành: 9.12 NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC : 1. Nguyễn Công Điều Hà Nội – 2022 Lời cam đoan Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của tôi. Các kết quả viết chung với các tác giả khác đã được sự nhất trí của các đồng tác giả đưa vào Luận án. Các kết quả được nêu trong Luận án này là trung thực và chưa từng được ai công bố trong bất kỳ một công trình nào khác.

Tôi xin chịu trách nhiệm với những lời cam đoan của mình. Tác giả Phạm Thị Linh ii Lời cảm ơn Luận án được hoàn thành tại Viện Công nghệ Thông tin, Học viện Khoa học và Công nghệ thuộc Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam dưới sự hướng dẫn tận tình của GS. Nguyễn Công Điều. Tác giả xin bày tỏ sự kính trọng và lòng biết ơn sâu sắc nhất tới hai Thầy.

Tác giả cũng xin bày tỏ lòng biết ơn tới các thầy giáo, cô giáo của Viện Công nghệ Thông tin, Học viện Khoa học và Công nghệ thuộc Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam đã tạo điều kiện, giúp đỡ tác giả trong quá trình học tập và nghiên cứu. Trong quá trình học tập, nghiên cứu tác giả đã được tham gia Seminar của Viện Toán học và Khoa học ứng dụng Thăng Long, Trường Đại học Thăng Long Hà Nội. Tác giả xin chân thành cảm ơn. Tác giả xin chân thành cảm ơn Ban giám hiệu, Khoa Khoa học Cơ bản và Bộ môn Toán - Tin của Trường Đại học Kinh tế và Quản trị Kinh doanh, nơi tác giả đang công tác đã tạo điều kiện thuận lợi trong suốt quá trình học tập và nghiên cứu.

Cuối cùng, tác giả xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới những người thân trong gia đình đã động viên, chia sẻ và khích lệ tác giả để tác giả có thể hoàn thành Luận án tiến sĩ của mình. Tác giả Phạm Thị Linh iii Mục lục Lời cam đoan ii Lời cảm ơn iii Mục lục iv Danh mục các ký hiệu và chữ viết tắt vi Mở đầu 1 Chương 1. Một số kiến thức chuẩn bị 18 1.1 Một số khái niệm cơ bản .2 Một số kết quả vô hướng hóa của Gong .3 Dưới vi phân suy rộng .4 Kết luận Chương 1. Điều kiện cần và điều kiện đủ cho nghiệm hữu hiệu yếu của bài toán quy hoạch thương đa mục tiêu 25 2.1 Điều kiện cần .1 Điều kiện cần Fritz John .2 Điều kiện cần Kuhn-Tucker .3 Kết luận Chương 2.

Điều kiện cần và điều kiện đủ cho tựa nghiệm hữu hiệu yếu của bài toán quy hoạch thương đa mục iv tiêu 41 3.1 Điều kiện cần .1 Điều kiện cần Fritz John .2 Điều kiện cần Kuhn-Tucker .3 Kết luận Chương 3. Đối ngẫu cho bài toán quy hoạch thương đa mục tiêu với nghiệm hữu hiệu yếu 57 4.1 Bài toán đối ngẫu kiểu Mond-Weir .2 Bài toán đối ngẫu kiểu Wolfe .3 Kết luận Chương 4. Đối ngẫu cho bài toán quy hoạch thương đa mục tiêu với tựa nghiệm hữu hiệu yếu 73 5.1 Bài toán đối ngẫu kiểu Mond-Weir .2 Bài toán đối ngẫu kiểu Wolfe .3 Kết luận Chương 5. 86 Kết luận và hướng nghiên cứu tiếp theo 88 Danh mục công trình của tác giả 90 Tài liệu tham khảo 91 v Danh mục các ký hiệu và chữ viết tắt X∗ Không gian tôpô đối ngẫu của X hx∗ , xi Giá trị của phiếm hàm x∗ ∈ X ∗ tại x ∈ X cl Bao đóng ∗ yếu conv Bao lồi intD Phần trong của D d(x, Q) Khoảng cách từ x ∈ X đến Q B(x; δ) Hình cầu mở tâm x bán kính δ f − (x; υ) Đạo hàm theo phương Dini dưới của f tại x theo phương v f + (x; υ) Đạo hàm theo phương Dini trên của f tại x theo phương v ∇f (x) Đạo hàm Fréchet của f tại x ∇G f (x) Đạo hàm Gâteaux của f tại x ∂ C f (x) Dưới vi phân Clarke của f tại x ∂ M P f (x) Dưới vi phân Michel-Penot của f tại x ∂ ∗ f (x) Dưới vi phân suy rộng của f tại x T (D; x) Nón tiếp tuyến Clarke của D tại x ∈ D N (D; x) Nón pháp tuyến Clarke của D tại x (MFP) Bài toán quy hoạch thương đa mục tiêu vi Mở đầu Các bài toán tối ưu có hàm mục tiêu là các hàm thương được gọi là bài toán quy hoạch thương.

Bài toán quy hoạch thương được nảy sinh từ các vấn đề kinh tế hoặc phi kinh tế. Đó chính là Bài toán cực đại lợi nhuận trên chi phí, Bài toán cực đại giá trên thời gian, Bài toán cực đại đầu ra trên đầu vào, Bài toán cực tiểu chi phí trên thời gian, Bài toán cực đại tỷ lệ tín hiệu trên tạp âm của bộ lọc quang phổ trong vật lý, Bài toán lên kế hoạch, Bài toán lập trình quy mô lớn,. Năm 1962, Charnes và Cooper [1] đã đưa ra bài toán quy hoạch thương. Từ đó, bài toán quy hoạch thương thu hút được sự chú ý và quan tâm của rất nhiều nhà nghiên cứu.

Tuy nhiên phần lớn các kết quả mang tính lý thuyết và xét trên tập chấp nhận được là tập lồi tùy ý hay khối đa điện lồi tùy ý [2] – [14]. Giả sử f, g, hk (k = 1, 2, · · · , m) là các hàm trên tập D của không gian Euclide n chiều Rn. Xét hàm f (x) q(x) = (1) g(x) trên tập S = {x ∈ D : hk (x) 6 0, k = 1, · · · , m}, (2) trong đó, g(x) dương trên D. Ta có, Bài toán quy hoạch phi tuyến: (P ) : sup{q(x) : x ∈ S} (3) được gọi là Bài toán quy hoạch thương một mục tiêu.

Ta có một số dạng khác của Bài toán quy hoạch thương một mục tiêu như: sup{ min qi (x) : x ∈ S} (4) 16i6p 1 và p nX o sup qi (x) : x ∈ S , (5) i=1 trong đó, qi (x) = fi (x)/gi (x), gi (x) > 0. (6) Nếu f, g là các hàm affine và S là đa diện lồi thì (P) được gọi là bài toán quy hoạch thương tuyến tính. Bài toán này có dạng n cT x + α o sup T : Ax 6 b, x > 0 , (7) d x+β trong đó, c, d ∈ Rn , α, β ∈ R, T là ký hiệu phép chuyển vị, A là ma trận cấp m × n và b ∈ Rm. Bài toán (P) được gọi là bài toán quy hoạch thương bậc hai nếu f, g là các hàm bậc hai và S là đa diện lồi.

Bài toán (P) được gọi là bài toán quy hoạch thương lõm nếu f là hàm lõm trên D và g, hk là các hàm lồi trên D, D là một tập lồi. Nếu giảm bớt các giả thiết về tính lồi hoặc tính lõm thì bài toán quy hoạch thương một mục tiêu được gọi là bài toán không lõm suy rộng và được nhiều tác giả quan tâm trong tối ưu toàn cục. Xét Bài toán (3): Bài toán này nảy sinh từ các vấn đề kinh tế hoặc phi kinh tế. Sau đây, ta sẽ trình bày một số ứng dụng của bài toán này trong các lĩnh vực kinh tế, phi kinh tế và một số lĩnh vực khác.

Gilmore và Gomory đã phân tích bài toán chia cổ phần trong ngành công nghiệp giấy [16]. Nhóm nghiên cứu này đã chỉ ra rằng việc giảm tỷ lệ nguyên liệu thô được thực hiện là tối ưu hơn việc giảm thiểu lượng nguyên liệu bị hao hụt. Bài toán chia cổ phần này là bài toán quy hoạch thương tuyến tính. Hoskins và Blom [17] đã sử dụng bài toán quy hoạch thương một mục tiêu để phân tích giảm chi phí lao động.

2 Bài toán quy hoạch thương phi tuyến bậc hai lõm xuất phát từ bài toán lựa chọn danh mục đầu tư được đề xuất bởi Ziemba, Parkan và Brooks-Hill [18]. Ohlson và Ziemba [19] đã xét bài toán n cT x o max :x∈S , (8) (xT Cx)γ trongđó, c ∈ Rn dương, C là ma trận xác định dương cấp n × n và 1 γ ∈ 0,. Ở đây c và C được xác định bởi vectơ lợi nhuận kỳ vọng 2  1 e và ma trận phương sai-hiệp phương sai V. Với γ ∈ 0, thì tử số 2 không phải là hàm lồi và do đó Bài toán (8) không phải là bài toán quy hoạch thương lõm [20]–[22].

Mao [23], Faaland và Jacobs [24] đã sử dụng bài toán quy hoạch thương tuyến tính trong việc lựa chọn các danh mục đầu tư. Những ứng dụng khác của bài toán quy hoạch thương một mục tiêu trong kế hoạch tài chính được đề xuất bởi Uberti [25] với bài toán cho thuê. Konno và Inori [26] đã tối ưu hóa kỳ hạn trung bình hoặc năng suất trung bình trong giao dịch trái phiếu bằng bài toán quy hoạch thương một mục tiêu. Dantzig, Blattner và Rao [27] đã phân tích bài toán thương một mục tiêu để xác định hành trình cho các con tàu hoặc máy bay trong đó một chu trình trong mạng lưới sẽ được xác định trước để giảm thiểu tỷ lệ chi phí theo thời gian.

Kydland [28] đã nghiên cứu về bài toán vận chuyển hàng hóa với việc tối ưu hóa lợi nhuận trên mỗi đơn vị thời gian. Cả bài toán chi phí và bài toán thời gian đều phụ thuộc vào lượng hàng hóa. Nếu doanh thu là hàm tuyến tính cũng như chi phí và thời gian là các hàm tuyến tính thì đã có kết quả nghiên cứu đối với bài toán quy hoạch thương tuyến tính. Derman [29], Klein [30] đã nghiên cứu về quy trình ngẫu nhiên để cực tiểu chi phí/thời gian.

Charnes, Cooper và Rhodes [31] đã sử dụng bài toán quy hoạch thương tuyến tính để đánh giá hoạt động của các tổ chức phi lợi nhuận 3 trong các bài toán công cộng và đưa ra một loạt các quyết định. Các quyết định này được chọn dựa vào cực đại tỷ số của đầu ra/đầu vào. Một ví dụ khác về cực đại đầu ra/đầu vào được đưa ra bởi Stancu- Minasian [32].

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ

Trích dẫn luận án này

Phạm Thị Linh (2022). Điều kiện tối ưu và đối ngẫu cho bài toán quy hoạch thương đ [Luận án tiến sĩ, Học viện Khoa học và Công nghệ]. LuanAn.net. https://luanan.net/toan-hoc/toan-ung-dung/dieu-kien-toi-uu-va-doi-ngau-cho-bai-toan-quy-hoach-thuong-da-muc-tieu-khong

Câu hỏi thường gặp

Luận án "Điều kiện tối ưu và đối ngẫu cho bài toán quy hoạch thương đ" nghiên cứu về vấn đề gì?

Tìm hiểu điều kiện tối ưu và đối ngẫu cho bài toán quy hoạch thương mại. Nâng cao hiệu quả giải quyết vấn đề, tối đa hóa lợi nhuận.

Luận án "Điều kiện tối ưu và đối ngẫu cho bài toán quy hoạch thương đ" được bảo vệ tại trường nào?

Luận án này được bảo vệ tại Học viện Khoa học và Công nghệ. Năm bảo vệ: 2022.

Luận án "Điều kiện tối ưu và đối ngẫu cho bài toán quy hoạch thương đ" thuộc chuyên ngành gì?

Luận án "Điều kiện tối ưu và đối ngẫu cho bài toán quy hoạch thương đ" thuộc chuyên ngành Toán ứng dụng. Danh mục: Toán Ứng Dụng.

Luận án "Điều kiện tối ưu và đối ngẫu cho bài toán quy hoạch thương đ" có bao nhiêu trang?

Luận án "Điều kiện tối ưu và đối ngẫu cho bài toán quy hoạch thương đ" có 107 trang. Bạn có thể xem trước một phần tài liệu ngay trên trang web trước khi tải về.

Cách tải luận án "Điều kiện tối ưu và đối ngẫu cho bài toán quy hoạch thương đ" về máy như thế nào?

Để tải luận án về máy, bạn nhấn nút "Tải xuống ngay" trên trang này, sau đó hoàn tất thanh toán phí lưu trữ. File sẽ được tải xuống ngay sau khi thanh toán thành công. Hỗ trợ qua Zalo: 0559 297 239.

Luận án liên quan

Chia sẻ tài liệu: Facebook Twitter