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La programmazione lineare integer ottimizzatore genetica matematica può essere utilizzata per risolvere i problemi con un massimo di 12 variabili e fino a 11 vincoli. Il risolutore si basa sull'algoritmo genetico evolutivo e sulla ricerca neauristica del vicino che funziona in collaborazione per trovare valori massimi o minimi a una funzione obiettivo soggetta a una serie di vincoli. I problemi tipici possono essere trovati nella maggior parte della matematica con le applicazioni nei libri di livello universitario, capitolo di programmazione lineare. Dove di solito risolvono i problemi applicando il metodo grafico o simplex. Le aree in cui questo tipo di problemi varia da scienze sociali, affari, scienze naturali, finanze, manifatturiera e trasporti, tra gli altri. L'app è stata concepita per risolvere i problemi di programmazione lineare integra ma con una leggera modifica al modello matematico può essere utilizzato per risolvere problemi di programmazione lineare con un numero ragionevole di luoghi decimali. L'out Put è un elenco di soluzioni con la migliore soluzione nella parte superiore dell'elenco. L'app viene eseguita in modo progressivo che significa se dopo che un elenco di output è stato ottenuto facendo nuovamente clic sul pulsante Trova soluzione di soluzione continuerà a trovare per Optima utilizzando i risultati della corsa precedente.
I risultati devono essere interpretati di conseguenza. L'utente è il suo unico responsabile di qualsiasi decisione relativa per quanto riguarda l'output fornito da questa app.
L'algoritmo genetico non è l'algoritmo più veloce per risolvere questo tipo di problemi, quindi ci saranno problemi in cui richiede più momenti richiesti più a lungo È ora di assicurarsi che se non ottimale sia ottimale una buona approssimazione.
L'app è stata testata utilizzando problemi dai libri di matematica a livello universitario ed è stato in grado di risolvere i problemi in tempi che vanno da meno di un secondo per 2 e 3 Variabili e meno di 50 secondi nei peggiori casi di problemi con 4 variabili. Il tempo per ottenere una soluzione dipende molto dall'impostazione dei parametri e fortunatamente perché la maggior parte del meccanismo è basato su caso. Ciò significa che potrebbero esserci problemi in cui si trovano soluzioni in pochi secondi, ma alcune altre volte potrebbero diventare molto più alti che richiedono più corse.
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