МЕТОД ПОСТРОЕНИЯ ПРИБЛИЖЁННОГО РЕШЕНИЯ ИНТЕРВАЛЬНОЙ ЗАДАЧИ ЧАСТИЧНО-ЦЕЛОЧИСЛЕННОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ (29-36)

DOI: 10.31618/ESU.2413-9335.2019.1.61.2

Дата публикации статьи в журнале: 2019/05/23

Название журнала: Евразийский Союз Ученых — публикация научных статей в ежемесячном научном журнале, Выпуск: 61, Том: 1, Страницы в выпуске: 29-36

Автор: Мамедов Князь Шираслан
Доктор физико-математических наук ,профессор , Бакинский Государственный Университет,

Автор: Мамедли Нигяр Октай
Докторант , Институт Системных Управлений ,

Анотация: В работе разработан новый подход для построения субоптимистического и субпессимиситического решений интервальной задачи частично-целочисленного программирования. Этот подход основан на понятии нелинейно-возрастающего штрафа. Исходя из этого, разработаны два метода для построения решений. Эти методы запрограммированы и проведён ряд вычислительных экспериментов. Проведённые эксперименты ещё раз подтверждали высокую эффективность разработанных методов.

Ключевые слова: интервальная задача частично-целочисленного программирования, нелинейновозрастающий штраф,допустимое,оптимистическое,пессимистическое,субоптимистическое и субпессимистическое решения,вычислительные эксперименты,погрешности,

Данные для цитирования: Мамедов Князь Шираслан Мамедли Нигяр Октай . МЕТОД ПОСТРОЕНИЯ ПРИБЛИЖЁННОГО РЕШЕНИЯ ИНТЕРВАЛЬНОЙ ЗАДАЧИ ЧАСТИЧНО-ЦЕЛОЧИСЛЕННОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ (29-36) // Евразийский Союз Ученых — публикация научных статей в ежемесячном научном журнале. Физико-математические науки. 2019/05/23; 61(1):29-36. 10.31618/ESU.2413-9335.2019.1.61.2

Скачать в формате PDF

Список литературы: 1. Алефельд Г., Херцбергер Ю. Введение в интервальные вычисления:учебное пособие. Пер. с англ. М, « Мир »:1987. 2. Девятерикова М.В., Колоколов А.А. Алгоритмы перебора L-классов для задачи о рюкзаке с интервальными данными // Преринт. Омск: Ом ГУ. —2001 . — 20 с. 3. Девятерикова М.В., Колоколов А.А., Колосов А.П. Алгоритмы перебора L-классов для булевой задачи о рюкзаке с интервальными данными // Материалы III Всероссийской конференции “Проблемы оптимизации и экономическое приложение”. — Омск: Изд-во Ом ГТУ, 2006. — C. 87. 4. Emelichev V.A., Podkopaev D.P., Quantitative stability analysis for vector problems of 0-1 programming // Discrete Optimitation. — 2010. — № 7 . —P.48-63. 5. Hladik M. On strong optimality of interval linear programming // Optim.Lett . —2017. —11(7).— P.1459-1468 6. Li W., Liu X., Li H., Generalized solutions to interval linear programs and related necessary and sufficient optimality conditions // Optim. Methods Softw . 2015.—30(3) . —P.516-530. 7. Libura M. Integer programming problems with inexact objective function // Control And Cybernetics.— 1980. — Vol. 9, № 4. — P.189-202. 8. Мамедов К.Ш., Мамедова А.Г. Понятия субоптимистического и субпессимистического решений и построение их в интервальной задаче Булевого программирования // Радиоэлектроника, Информатика, Управление. — 2016. — №3(38), C.99- 107. 9. Mamedov K.Sh., Mammadli N.O. Two methods for construction of suboptimistic and subpessimistic solutions of the interval problem of mixed-Boolean programming // Radio Elektronics, Computer Science, Control. — 2018, №3(46). —P.57-67. 10. Mostafaee A., Hladik M., Cerny M. Inverse linear programming with interval coefficients // J.Comput. Appl.Math. —2016. —292:591-608.