MathGO

설명 MathGO

정수 선형 프로그래밍 수학 유전 적 최적화 프로그램을 사용하여 최대 12 개의 변수 및 최대 11 개의 제약 조건에 문제점을 해결할 수 있습니다. 해결사는 제약 조건의 일련의 제약 조건에 따라 객관적인 기능에 최대 또는 최소한의 값을 찾기 위해 협력에서 작동하는 진화론적인 유전 적 알고리즘 및 휴리스틱 인접 검색을 기반으로합니다. 전형적인 문제는 대부분의 수학에서 대부분의 수학에서 찾을 수 있습니다. 대학 수준의 책, 선형 프로그래밍 장. 일반적으로 일반적으로 그래픽 또는 심플한 방법을 적용하는 데 문제가있는 경우. 이런 종류의 문제가 사회 과학, 비즈니스, 자연 과학, 금융, 제조 및 운송에서 다양한 지역이 있습니다. 이 앱은 정수 선형 프로그래밍 문제를 해결하기 위해 고안되었지만 수학적 모델에 약간의 수정되어 합리적인 소수 자릿수로 선형 프로그래밍 문제를 해결하는 데 사용할 수 있습니다. Out Put은 목록 상단에있는 최상의 솔루션을 갖춘 솔루션 목록입니다. 앱은 점진적 인 방식으로 실행됩니다. 즉, 솔루션 찾기 버튼을 클릭하면 이전 실행의 결과를 사용하여 Optima를 계속 찾을 수 있습니다. 결과는 문제에 따라 해석되어야합니다. 사용자는이 앱이 제공 한 출력에 관한 모든 의사 결정에 대한 책임이 있습니다. 유전자 알고리즘은 이런 종류의 문제를 해결하기 위해 가장 빠른 알고리즘이 아니므로 더 오래 걸리는 여러 번 실행 해야하는 문제가 발생할 수 있습니다. 최적의 근사치가없는 경우 좋은 근사치를 얻을 수있는 시간을 확인하십시오.
앱은 대학 수준의 수학서 도서의 문제를 사용하여 테스트를 거쳤으며 2 세 이상 3 초 이내에 두 번째 범위의 문제를 해결할 수있었습니다. 4 변수의 최악의 경우 50 초 미만의 변수. 해결책을 얻는 시간은 대부분의 메커니즘이 무작위에 기반을두기 때문에 매개 변수 설정 및 운이 좋지 않습니다. 즉, 몇 초 만에 솔루션이 발견되는 문제가있을 수 있지만 다른 시간은 여러 번 실행을 요구하는 훨씬 더 높을 수 있습니다.
지원은이 앱을 개선하기 위해서는 연구 및 개발을 계속할 수 있도록 지원합니다.