منو
پاورپوینت تابع جریمه > شرح کلی :
penalty Function
در این پاورپوینت، درباره : ” توابع چند متغیره و تابع جریمه و تابع مانع و همچنین الگوریتم های آن و تمامی توضیحات و مثال های کاربری ” صحبت شده است.
این پروژه قابل استفاده برای افرادی است که در رشته های : ” ریاضی ، حسابداری ، … ” و سایر رشته های مرتبط درحال تحصیل هستند و یا در ارتباط با این موضوع تحقیق می نمایند.
پس از خریداری، فایل های پاورپوینت و pdf آن در دسترس شما خواهند بود.
سرفصل های این پاورپوینت و خلاصه ای از متن پاورپوینت را که در قسمت توضیحات ذکر شده است ، مطالعه نمایید.
مناسب جهت : ارائه کنفرانس
همراه با تصاویر متعدد مرتبط جذاب
دارای افکت نمایش متن اسلایدها و افکت تغییر اسلایدها
قیمت اصلی ۴۸.۰۰۰ تومان بود.۲۹.۷۰۰ تومانقیمت فعلی ۲۹.۷۰۰ تومان است.
پاورپوینت تابع جریمه > شرح جزئیات :
.
.
خلاصه و نمونه ای از متون داخل پاورپوینت :
روش های بهینه‌یابی مسائل برنامه ریزی غیرخطی با محدودیت برابر و نابرابر بررسی میشوند.
این روشها مسائل با محدودیت را به مسائل جدید بدون محدودیت متناظر با آن مسائل تبدیل می کنند. به طور کلی، در این فصل سه روش «تابع جریمه»، «تابع مانع» و روش «دنباله ای» مطالعه میشوند.
الگوی بهینه یابی این روش ها در واقع تبدیل مسائل با محدودیت به مسائل بدون محدودیت جدید با پارامترهای کمکی γ است. اولین روش «روش تابع جریمه» است. واژه جریمه برای پیوند دادن رابطه ریاضی محدودیت به تابع هدف به کار میرود. این روش، تالی نقاط غیر قابل قبولی به وجود می آورد که حد آنها پاسخ بهینه مسأله اولیه است.
در روش جریمه، پارامتر γ عامل پیوند رابطه ریاضی محدودیت به تابع هدف و بیانگر هزینه بالای تخطی تابع از محدودیت در فرایند بهینه یابی است.
روش دوم روش تابع مانع است که در آن پارامتر مانع (γ) عاملی برای پیوند رابطه ریاضی محدودیت به تابع هدف است و به منظور جلوگیری از تولید نقاط در خارج از ناحیه قابل قبول به کار می رود.
در این روش، با افزودن پارامتر γ نقطه داخلی به مرز ناحیۀ امکانپذیر میل میکند؛ لذا تالی نقاط قابل قبولی به وجود می آید که حد آنها پاسخ بهینه مسأله اولیه است (شکل ۱-۹). از این روش، صرفاً می توان برای مسائلی با محدودیتهای نابرابر استفاده کرد.
برای تبدیل مسأله با محدودیت به یک مسأله بدون محدودیت یا به یک سری مسائل بدون محدودیت از توابع جریمه استفاده می.شود محدودیتها به کمک پارامتر جریمه به تابع هدف متصل می.شوند از این رو توابع جریمه عواملی برای جلوگیری از نقص محدودیت ها هستند.
به طور کلی اکثر مباحث مدیریت که در قلمرو فنون کمی قرار می گیرند مفروضات و شرایط را در چهارچوب محدودیت پیش روی تصمیم گیران و برنامه ریزان قرار مبدهند.
اساساً برنامه ریزی فعالیتها و عملیات سازمانها همواره در انطباق پذیری با دنیای واقعی با محدودیتها روبه رو میشوند و یکی از جلوه های هنر مدیران تبدیل مفروضات و شرایط به روابط کمی است تا بهینه سازی مسائل برنامه ریزی به کمک فنون کمی امکانپذیر شود.
در صورتی که محدودیت مساله g(X)≤0 باشد حداکثر مقدار داخل آکولاد صفر می شود یعنی {0 و g(X)}=0 حداکثر. در این صورت دیگر نیازی به جریمه نیست.
حال اگر محدودیت مساله g(X)>0 باشد حداکثر مقدار داخل آکولاد عددی بزرگتر از صفر می شود یعنی {0 و g(X)}>0 حداکثر در این صورت لازم است از ضریب جریمه γg(X) استفاده شود. به طور کلی، در روش تابع جریمه زمانی که نقاط غیر قابل قبول هستند باید جریمه مثبت منظور شود. در صورتی که نقاط قابل قبول وجود داشته باشند دیگر نیازی به استفاده از جریمه نخواهد بود.
بنابراین تابع جریمه مناسب p(x) به صورت رابطه 5-9 تعریف می شود.
.
این مطالب تنها قسمتی از محتوی اصلی است ، برای بهره مندی از محتوی کامل و اسلاید ها :
قیمت اصلی ۴۸.۰۰۰ تومان بود.۲۹.۷۰۰ تومانقیمت فعلی ۲۹.۷۰۰ تومان است.افزودن به سبد خرید
.
در این قسمت الگوریتمی ارائه میشود مه در آن از تابع جریمه به عنوان ابزاری برای حل مسائل با محدودیت استفاده می شود. مساله اولیه زیر در نظر گرفته شود.
حداقل کردن
با شرط
g تابع برد ( با اجزای 〖 g〗_1,g_2,…,g_n) و h تابع بردار ( با اجزای 〖 h〗_1,h_2,…,h_n) است. ضمنا توابع 〖 h〗_i ,〖 g〗_i , f و x مجموعه غیر تهی در فضای n بعدی اقلیدسی 〖 E〗_n هستند. مجموعه x محدودیتهای اولیه مساله را نشان می دهد که به سادگی به صورت کرانه های بالا و پایینی متغیرها معرفی می شود.
حال الگوریتم حداقل کردن یک مساله برنامه ریزی غیر خطی با محدودیت نابرابر با استفاده از تابع مانع 21-9 مطرح می شود:
حداقل کردن
با شرط
1.انتخاب نقطه و آغازین X_1∈X با رعایت محدودیت g(X_1)<0
.
این مطالب تنها قسمتی از محتوی اصلی است ، برای بهره مندی از محتوی کامل و اسلاید ها :
قیمت اصلی ۴۸.۰۰۰ تومان بود.۲۹.۷۰۰ تومانقیمت فعلی ۲۹.۷۰۰ تومان است.افزودن به سبد خرید
.
با شرط
در صورتی که X_K)<0 g( باشد هنگام میل تابع مانع به سمت بینهایت جواب بهینه به مرز ناحیه G={X:g(X)<0} نزدیک میشود. در این صورت محدودیت {g(X)<0} حذف میشود و از فن بهینه سازی بدون محدودیت برای به دست آوردن نقطه بهینه X_(K+1)∈G استفاده می شود.در اکثر روشهای کاوش مستقیم که از گامهای گسسته استفاده می کنند اگر به مرز ناحیه قابل قبول نزدیک شویم زمانی که مقدار تابع مانع b عدد منفی بزرگی باشد اتخاذ یک گام ممکن است نقطه را خارج از ناحیه قابل قبول قرار دهد. لذا با دقت بیشتر در حفظ ناحیه قابل قبول مساله بدون محدودیت بهینه می شود.
حداقل کردن
با شرط
حل تابع مانع هدف کمکی تشکیل می شود:
الف نمودار γB(X) برای مقادیر مختلف γ>0 ارائه شده است. زمانی که γ به سمت صفر میل میکند. γB(X) به سمت تابعی میل می کند که در X>3 مقدار صفر و در X=3 مقدار بینهایت دارد. در شکل 9-7 ب منحنی تابع هدف کمکی F_B ترسیم شده است برای هر مقدار معین γ>0 تابع مانع محدب X+γ/(X-3) را در ناحیه X>3 حداقل می کند. از هر روشی که برای حداقل کردن X+γ/(X-3) با نقطه آغازین داخلی X>3 استفاده شود نقطه بهینه X=3+√γ به دست می آید.
.
.
پاورپوینت تابع جریمه
توجه : آدرس و لوگو سایت بر روی تصاویر فوق ، صرفا در سایت نمایش داده می شود و هیچ گونه تبلیغاتی در فایل پاورپوینت وجود ندارد.
.
.
>>> آموزش خرید فایل از فروشگاه داده پردازان مدرن(کلیک نمایید)
هشدار :
در صورتی که پس از خرید ، فونت نوشته های پاورپوینت بهم ریخته است و یا مانند تصاویر روی سایت نیست ، دانلود و نصب پکیج زیر ضروری است:
دانلود مجموعه فونت فارسی جهت باز شدن کامل و زیبای فونت های به کاررفته در پاورپوینت
مقالات بیشتر درباره : ” تابع جریمه ” : Penalty function
پشتیبانی : در صورت وجود هرگونه سوال و یا ابهام در ارتباط با توضیحات فوق ، می توانید از قسمت نظرات همین پست و یا فرم ارتباط با ما و همچنین شماره تماس های پشتیبانی استفاده نمایید.
محصولات مرتبط
نقد و بررسی‌ها
هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.