دانلود کتاب روش سیمپلکس: یک تحلیل احتمالی بعد از پرداخت مقدور خواهد بود
توضیحات کتاب در بخش جزئیات آمده است و می توانید موارد را مشاهده فرمایید
نام کتاب : The Simplex Method: A Probabilistic Analysis
ویرایش : 1
عنوان ترجمه شده به فارسی : روش سیمپلکس: یک تحلیل احتمالی
سری : Algorithms and Combinatorics 1
نویسندگان : Prof. Dr. Karl Heinz Borgwardt (auth.)
ناشر : Springer-Verlag Berlin Heidelberg
سال نشر : 1987
تعداد صفحات : 278
ISBN (شابک) : 9783540170969 , 9783642615788
زبان کتاب : English
فرمت کتاب : pdf
حجم کتاب : 5 مگابایت
بعد از تکمیل فرایند پرداخت لینک دانلود کتاب ارائه خواهد شد. درصورت ثبت نام و ورود به حساب کاربری خود قادر خواهید بود لیست کتاب های خریداری شده را مشاهده فرمایید.
اکنون بیش از 35 سال است که روش سیمپلکس جورج بی. دانتسیگ کارآمدترین ابزار ریاضی برای حل مسائل برنامه ریزی خطی بوده است. احتمالاً این الگوریتم ریاضی است که بیشترین زمان محاسباتی را روی رایانه ها برای آن صرف می کند. این واقعیت علاقه زیاد متخصصان و عموم مردم به درک روش و کارایی آن را توضیح می دهد. اما مسائل برنامه ریزی خطی وجود دارد که با یک نوع معین از روش سیمپلکس در زمان قابل قبولی حل نمی شوند. اختلاف بین این نتیجه نظری (منفی) و رفتار عملی خوب روش، سالها جذابیت زیادی ایجاد کرده است. در حالی که "تحلیل بدترین حالت" برخی از انواع روش نشان می دهد که این یک الگوریتم "خوب" به معنای معمول نظریه پیچیدگی نیست، به نظر می رسد استفاده از معیارهای دیگر برای قضاوت در مورد کیفیت الگوریتم مفید باشد. . یکی از این معیارها میانگین زمان محاسبات است که معادل یک تحلیل مقعدی از میانگین تعداد محاسبات ریاضی ابتدایی و تعداد مراحل محوری است. تجزیه و تحلیل سفت و سخت از رفتار متوسط ممکن است برای تصمیم گیری که کدام الگوریتم و کدام نوع باید در کاربردهای عملی استفاده شود بسیار مفید باشد. موضوع و هدف این کتاب تبیین کارایی زیاد در عمل با فرض توزیعهای معین بر روی مسائل «دنیای واقعی» است. سایر مدل های تصادفی نیز واقع بینانه هستند و بنابراین این تحلیل باید به عنوان یکی از بسیاری از احتمالات در نظر گرفته شود.
For more than 35 years now, George B. Dantzig's Simplex-Method has been the most efficient mathematical tool for solving linear programming problems. It is proba bly that mathematical algorithm for which the most computation time on computers is spent. This fact explains the great interest of experts and of the public to understand the method and its efficiency. But there are linear programming problems which will not be solved by a given variant of the Simplex-Method in an acceptable time. The discrepancy between this (negative) theoretical result and the good practical behaviour of the method has caused a great fascination for many years. While the "worst-case analysis" of some variants of the method shows that this is not a "good" algorithm in the usual sense of complexity theory, it seems to be useful to apply other criteria for a judgement concerning the quality of the algorithm. One of these criteria is the average computation time, which amounts to an anal ysis of the average number of elementary arithmetic computations and of the number of pivot steps. A rigid analysis of the average behaviour may be very helpful for the decision which algorithm and which variant shall be used in practical applications. The subject and purpose of this book is to explain the great efficiency in prac tice by assuming certain distributions on the "real-world" -problems. Other stochastic models are realistic as well and so this analysis should be considered as one of many possibilities.