MathGO

၏ဖော်ပြချက် MathGO

Integer Linear Programming သင်္ချာဆိုင်ရာမျိုးရိုးဗီဇဆိုင်ရာမျိုးရိုးဗီဇဆိုင်ရာမျိုးရိုးဗီဇဆိုင်ရာမျိုးရိုးဗီဇဆိုင်ရာမျိုးရိုးဗီဇဆိုင်ရာမျိုးရိုးဗီဇနှင့်အကန့်အသတ်များအထိပြ problems နာများကိုဖြေရှင်းရန်အသုံးပြုနိုင်သည်။ Solver သည် Evolutionary မျိုးရိုးဗီဇ algorithm algorithm ကိုအခြေခံသည်။ ပုံမှန်ပြ problems နာများကိုသင်္ချာအများစုတွင်တက္ကသိုလ်အဆင့်စာအုပ်များ, Linear Programming အခန်းရှိ applications application များနှင့်အတူတွေ့ရှိနိုင်သည်။ များသောအားဖြင့်သူတို့က graphical သို့မဟုတ် simplex နည်းလမ်းကိုကျင့်သုံးသောပြ problems နာများကိုဖြေရှင်းကြသည်။ ဤသို့သောပြ problems နာမျိုးစုံလူမှုသိပ္ပံ, စီးပွားရေး, သဘာဝသိပ္ပံ, ဘဏ္ finance ာရေး, ကိန်းဂဏန်းများ linear programming ပြ problems နာများကိုဖြေရှင်းရန်အက်ပလီကေးရှင်းကိုဖြေရှင်းရန်ပ ceived ိသန္ဓေသားကိုဖြေရှင်းနိုင်ရန်မှာပါ 0 င်သည်။ အဆိုပါထွက် put သည်စာရင်း၏ထိပ်တွင်အကောင်းဆုံးဖြေရှင်းနည်းပါသောဖြေရှင်းနည်းများစာရင်းဖြစ်သည်။ အဆိုပါ app သည် output list စာရင်းကိုရရှိပြီးနောက်ရှာဖွေတွေ့ရှိခြင်းခံရပါက Find Solution ခလုတ်ကိုနှိပ်ခြင်းအားယခင်ပြေးခြင်းမှရလဒ်များကို အသုံးပြု. Optima ကိုဆက်လက်ရှာဖွေပါမည်။
ရလဒ်များအရပြ problem နာနှင့်အညီအနက်ကိုဖော်ပြရန်လိုအပ်သည် အသုံးပြုသူသည်ဤအက်ပလီကေးရှင်းမှထုတ်လွှင့်မှုနှင့် ပတ်သက်. မည်သည့်ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းနှင့် ပတ်သက်. မည်သည့်ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းအတွက်တာဝန်ရှိကြောင်းဖြစ်သည်။
မျိုးရိုးဗီဇ algorithm သည်ဤပြ problems နာမျိုးကိုဖြေရှင်းရန်အလျင်အမြန်အလျင်မြန်ဆုံး algorithm မဟုတ်ပါ။ ကောင်းမွန်စွာခန့်မှန်းခြေအားဖြင့်မရရှိပါကသေချာစေရန်အချိန်သေချာစေရန်အချိန်ကိုတက္ကသိုလ်အဆင့်တွင်သင်္ချာစာအုပ်များမှပြ problems နာများကို အသုံးပြု. ပြ problems နာများကိုစမ်းသပ်နိုင်ခဲ့ပြီး 2 နှင့် 3 ထက်နည်းသောအချိန်များအထိပြ problems နာများကိုဖြေရှင်းနိုင်ခဲ့သည် variable တွေကို 4 variable 4 ခုပါသောပြ problems နာများ၏အဆိုးဆုံးကိစ္စများတွင်စက္ကန့် 50 အောက်သာရှိသည်။ ဖြေရှင်းနည်းတစ်ခုရရှိရန်အချိန်သည် Parameter setting တွင်အလွန်အမင်းမူတည်သည်။ ယန္တရားအများစုသည်ကျပန်းအပေါ်အခြေခံသည်။ ဆိုလိုသည်မှာအဖြေရှာအနည်းငယ်တွင်ဖြေရှင်းနည်းများကိုတွေ့ရှိရသည့်ပြ problems နာများရှိနိုင်သည်။ သို့သော်အခြားအချိန်များသည်များစွာသောအပြေးများလိုအပ်နေနိုင်သည်။