Conţinutul numărului revistei |
Articolul precedent |
Articolul urmator |
753 16 |
Ultima descărcare din IBN: 2020-02-05 18:34 |
Căutarea după subiecte similare conform CZU |
330.46+330.47 (2) |
Economie matematică (127) |
SM ISO690:2012 GÂRLĂ, Eugeniu. Algoritm optimal pentru probleme de optimizare cu restricţii speciale. In: Economica, 2016, nr. 3(97), pp. 126-140. ISSN 1810-9136. |
EXPORT metadate: Google Scholar Crossref CERIF DataCite Dublin Core |
Economica | |||||||
Numărul 3(97) / 2016 / ISSN 1810-9136 | |||||||
|
|||||||
CZU: 330.46+330.47 | |||||||
JEL: C0, C6 | |||||||
Pag. 126-140 | |||||||
|
|||||||
Descarcă PDF | |||||||
Rezumat | |||||||
În acest articol, este analizată o clasă de probleme de optimizare neliniară cu restricţii speciale, se propune o metodă directă de rezolvare pentru problema auxiliară, pentru care este calculată complexitatea, se evaluea-ză numărul maxim de operaţii elementare, este descris algoritmul optimal pentru efectuarea calculelor numerice. În studiu, se construieşte un algoritm optimal de rezolvare a problemei auxiliare a modelului PG, complexitatea acestui algoritm este O(nm2, N), numărul de operaţii elementare este minimal. Matricea supusă inversării nu depinde de dimensiunea problemei n şi are permanent dimensiunea constantă – m × m, m << n. Astfel, modelul PG este absolut funcţional şi, practic, „imun” la dimensiunea problemei de optimizare. |
|||||||
Cuvinte-cheie complexitatea algoritmului, metode de optimizare |
|||||||
|
DataCite XML Export
<?xml version='1.0' encoding='utf-8'?> <resource xmlns:xsi='http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance' xmlns='http://datacite.org/schema/kernel-3' xsi:schemaLocation='http://datacite.org/schema/kernel-3 http://schema.datacite.org/meta/kernel-3/metadata.xsd'> <creators> <creator> <creatorName>Gârlă, E.N.</creatorName> <affiliation>Academia de Studii Economice din Moldova, Moldova, Republica</affiliation> </creator> </creators> <titles> <title xml:lang='ro,en'>Algoritm optimal pentru probleme de optimizare cu restricţii speciale</title> </titles> <publisher>Instrumentul Bibliometric National</publisher> <publicationYear>2016</publicationYear> <relatedIdentifier relatedIdentifierType='ISSN' relationType='IsPartOf'>1810-9136</relatedIdentifier> <subjects> <subject>complexitatea algoritmului</subject> <subject>metode de optimizare</subject> <subject schemeURI='http://udcdata.info/' subjectScheme='UDC'>330.46+330.47</subject> </subjects> <dates> <date dateType='Issued'>2016-10-07</date> </dates> <resourceType resourceTypeGeneral='Text'>Journal article</resourceType> <descriptions> <description xml:lang='ro' descriptionType='Abstract'>În acest articol, este analizată o clasă de probleme de optimizare neliniară cu restricţii speciale, se propune o metodă directă de rezolvare pentru problema auxiliară, pentru care este calculată complexitatea, se evaluea-ză numărul maxim de operaţii elementare, este descris algoritmul optimal pentru efectuarea calculelor numerice. În studiu, se construieşte un algoritm optimal de rezolvare a problemei auxiliare a modelului PG, complexitatea acestui algoritm este O(nm2, N), numărul de operaţii elementare este minimal. Matricea supusă inversării nu depinde de dimensiunea problemei n şi are permanent dimensiunea constantă – m × m, m << n. Astfel, modelul PG este absolut funcţional şi, practic, „imun” la dimensiunea problemei de optimizare. </description> <description xml:lang='en' descriptionType='Abstract'>The present paper analyses a class of nonlinear optimization problems with special restrictions, we propose a direct method for solving the auxiliary problem, for which we calculate complexity, we also assesses the maximum number of elementary operations and describe the optimal algorithm for per-forming numerical calculations. The study builds an optimal algorithm for solving the auxiliary problem of PG model; the com-plexity of this algorithm is O(nm2, N), the number of elementary operations is minimal. Matrix inversion does not depend on the size of problem n and always has constant size - m × m, m << n. Thus, the model PG is fully functional and practically “immune” to the size of the optimization problem. </description> </descriptions> <formats> <format>application/pdf</format> </formats> </resource>