Teoria i praktyka rozwiązywania zadań optymalizacji z przykładami zastosowań technicznych, Jacek Stadnicki, rok: 2006, ISBN: 83-204-3140-9, liczba stron: 294, format: B5, Wydawnictwo Naukowo-Techniczne WNT
W książce omówiono podstawy teoretyczne zadań optymalizacji, rodzaje tych zadań oraz metody ich rozwiązywania. Szczególny nacisk położono na formułowanie problemu i jego zapis, które są tak samo ważne jak wybór odpowiedniego algorytmu rozwiązania. Tematyka książki obejmuje: programowanie liniowe (programowanie w zbiorach dyskretnych, zadanie transportowe, przepływy w sieciach), programowanie nieliniowe (programowanie dynamiczne, algorytmy genetyczne, programowanie wielokryterialne), a także przykłady praktycznego stosowania metod optymalizacji w projektowaniu i konstrukcji.Książka jest adresowana głównie do studentów uczelni technicznych na kierunkach mechanicznych i budowy maszyn oraz do inżynierów-projektantów, korzystających z metod optymalizacji w pracy zawodowej.
Spis treści:
Wykaz ważniejszych oznaczeń Przedmowa Wstęp Część I Wybrane zagadnienia programowania liniowego 1. Programowanie liniowe 1.1. Wprowadzenie do programowania liniowego 1.1.1. Przestrzenie liniowe, zbiory wypukłe 1.1.2. Ekstremum warunkowe funkcji liniowej 1.1.3. Sprzeczności i niejednoznaczności rozwiązań zadania poszukiwania ekstremum warunkowego 1.2. Postać ogólna, standardowa i kanoniczna zadania programowania liniowego 1.2.1. Postać ogólna zadania programowania liniowego 1.2.2. Postać standardowa zadania programowania liniowego 1.2.3. Postać kanoniczna zadania programowania liniowego 1.3. Rozwiązywanie zadania programowania liniowego 1.4. Układy równań liniowych 1.5. Algorytm sympleks 1.6. Dualne zadanie programowania liniowego 1.7. Przykłady zadań programowania liniowego 1.8. Zasada dekompozycji 2. Programowanie liniowe w zbiorach dyskretnych 2.1. Zadanie programowania zero-jedynkowego 2.2. Przykłady zadań programowania zero-jedynkowego 2.3. Zadanie programowania całkowitoliczbowego 2.3.1. Algorytm odcięć podstawowych Gomory’ego 2.3.2. Algorytm odcięć podstawowych dla niepełnego zadania całkowitoliczbowego 2.4. Przykłady zadań programowania całkowitoliczbowego 3. Zadanie transportowe 3.1. Sformułowanie zadania transportowego 3.2. Zadanie transportowe zamknięte 3.3. Zadanie transportowe otwarte 3.4. Algorytm transportowy 3.5. Przykłady zastosowań zadania transportowego 4. Przepływy w sieciach 4.1. Grafy 4.2. Zadanie wyznaczania najkrótszej drogi w grafie 4.3. Zadanie planowania trasy w grafie 4.4. Problem chińskiego listonosza (komiwojażera) Część II Wybrane zagadnienia programowania nieliniowego 5. Programowanie nieliniowe 5.1. Analityczne rozwiązywanie zadania programowania nieliniowego 5.1.1. Zadanie programowania nieliniowego bez ograniczeń 5.1.2. Zadanie programowania nieliniowego z ograniczeniami równościowymi 5.1.3. Zadanie programowania nieliniowego z ograniczeniami nierównościowymi 5.1.4. Zadanie programowania wypukłego 5.2. Numeryczne metody rozwiązywania zadań programowania nieliniowego bez ograniczeń 5.2.1. Minimalizacja funkcji jednej zmiennej 5.2.2. Minimalizacja funkcji wielu zmiennych 5.3. Numeryczne metody rozwiązywania zadania programowania nieliniowego z ograniczeniami 5.3.1. Algorytmy bezpośrednie 5.3.2. Algorytmy pośrednie 6. Programowanie dynamiczne 6.1. Wieloetapowe zadanie programowania dynamicznego 6.2. Zasada optymalności Bellmana 6.3. Ciągłe zadanie programowania dynamicznego 6.4. Elementy rachunku wariacyjnego 7. Algorytmy genetyczne 7.1. Cele i własności algorytmów genetycznych 7.2. Etapy algorytmu genetycznego 8. Programowanie wielokryterialne 8.1. Rozwiązania niezdominowane, zbiór kompromisów 8.2. Przegląd metod programowania wielokryterialnego 8.2.1. Metoda ważonego kryterium zbiorczego 8.2.2. Metoda programowania celowego 8.2.3. Metoda leksykograficzna 8.2.4. Metoda ograniczania kryteriów Część III Przykłady praktycznego wykorzystania optymalizacji w projektowaniu maszyn 9. Przykłady wykorzystania metody elementów skończonych w inżynierskich zadaniach optymalizacji 9.1. Optymalizacja parametryczna 9.2. Optymalizacja topologiczna 10. Przykłady inżynierskich zadań optymalizacji w projektowaniu maszyn włókienniczych 10.1. Optymalizacja rozmieszczenia i przekroju wzmocnień wewnętrznych bębna głównego 10.2. Optymalizacja przekroju poprzecznego zgrzebnika 10.3. Optymalizacja w sterowaniu napędem rewersyjnym wózków układacza runa Zakończenie Bibliografia Skorowidz
Te pliki cookie są niezbędne do działania strony i nie można ich wyłączyć. Służą na przykład do utrzymania zawartości koszyka użytkownika. Możesz ustawić przeglądarkę tak, aby blokowała te pliki cookie, ale wtedy strona nie będzie działała poprawnie. Te pliki cookie pozwalają na identyfikację np. osób zalogowanych.
Zawsze aktywne
Analityczne pliki cookie
Te pliki cookie pozwalają liczyć wizyty i źródła ruchu. Dzięki tym plikom wiadomo, które strony są bardziej popularne i w jaki sposób poruszają się odwiedzający stronę. Wszystkie informacje gromadzone przez te pliki cookie są anonimowe.
Reklamowe pliki cookie
Reklamowe pliki cookie mogą być wykorzystywane za pośrednictwem naszej strony przez naszych partnerów reklamowych. Służą do budowania profilu Twoich zainteresowań na podstawie informacji o stronach, które przeglądasz, co obejmuje unikalną identyfikację Twojej przeglądarki i urządzenia końcowego. Jeśli nie zezwolisz na te pliki cookie, nadal będziesz widzieć w przeglądarce podstawowe reklamy, które nie są oparte na Twoich zainteresowaniach.
Nasza strona korzysta z usług Google, takich jak Google Analytics i Google Ads. Aby dowiedzieć się więcej o tym, jak Google wykorzystuje dane z naszej strony, zapoznaj się z polityką prywatności i warunkami Google.
Wysyłanie danych związanych z reklamami
Zgadzam się na wysyłanie danych związanych z reklamami do Google.
Reklamy spersonalizowane Google
Zgadzam się na używanie reklam spersonalizowanych. Reklamy te są dostosowywane do konkretnych preferencji, zachowań i cech użytkownika. Google zbiera dane na temat aktywności użytkownika w internecie, takie jak wyszukiwania, przeglądane strony internetowe, kliknięcia i zakupy online, aby lepiej zrozumieć jego zainteresowania i preferencje.