MathGO

Trình tối ưu hóa di truyền toán học tính toán tuyến tính nguyên có thể được sử dụng để giải quyết các vấn đề với tối đa 12 biến và tối đa 11 ràng buộc. Người giải quyết dựa trên thuật toán di truyền tiến hóa và tìm kiếm hàng xóm heuristic làm việc phối hợp để tìm các giá trị tối đa hoặc tối thiểu cho một hàm mục tiêu theo một tập hợp các ràng buộc. Các vấn đề điển hình có thể được tìm thấy trong hầu hết các toán học với các ứng dụng tại sách cấp đại học, chương lập trình tuyến tính. Nơi thường họ giải quyết các vấn đề áp dụng phương pháp đồ họa hoặc đơn giản. Các lĩnh vực mà loại vấn đề này bao gồm từ khoa học xã hội, kinh doanh, khoa học tự nhiên, tài chính, sản xuất và vận chuyển, trong số những người khác. Ứng dụng đã được hình thành để giải quyết các vấn đề về lập trình tuyến tính nguyên nhưng với một sửa đổi nhỏ cho mô hình toán học, nó có thể được sử dụng để giải quyết các vấn đề lập trình tuyến tính với số thập phân hợp lý. Việc đưa ra là một danh sách các giải pháp với giải pháp tốt nhất ở đầu danh sách. Ứng dụng chạy theo cách tiến bộ có nghĩa là nếu sau khi lấy lại danh sách đầu ra, nhấp vào nút Tìm giải pháp một lần nữa sẽ tiếp tục tìm kiếm cho Optima bằng cách sử dụng kết quả từ lần chạy trước đó.
Kết quả cần được giải thích theo sự cố và Người dùng có khả năng chịu trách nhiệm của bất kỳ quyết định nào liên quan đến đầu ra do ứng dụng này cung cấp.
Thuật toán di truyền không phải là thuật toán nhanh nhất ngoài kia để giải quyết loại vấn đề này để có vấn đề cần thiết để chạy nhiều lần nữa Thời gian để đảm bảo rằng nếu không tối ưu hóa một xấp xỉ tốt.
Ứng dụng đã được thử nghiệm bằng cách sử dụng các vấn đề từ sách toán học ở cấp đại học và nó có thể giải quyết các vấn đề trong thời gian từ ít hơn 2 và 3 Các biến và ít hơn 50 giây trong các trường hợp xấu nhất của các vấn đề với 4 biến. Thời gian để có được một giải pháp phụ thuộc nhiều vào cài đặt tham số và may mắn vì hầu hết các cơ chế dựa trên ngẫu nhiên. Điều này có nghĩa là có thể có vấn đề trong đó các giải pháp được tìm thấy trong vài giây nhưng một số lần khác có thể đi cao hơn nhiều yêu cầu nhiều lần chạy.
Hỗ trợ của bạn giúp chúng tôi tiếp tục nghiên cứu và phát triển để cải thiện ứng dụng này.