Trang chủ
- Giảm 10% phí tải tài liệu khi like và share website
- Tặng 1 bộ slide thuyết trình khi tải tài liệu
- Giảm 5% dịch vụ viết thuê luận văn thạc sĩ của Luận Văn A-Z
- Giảm 2% dịch vụ viết thuê luận án tiến sĩ của Luận Văn A-Z
Giải Thuật Tối Ưu So Sánh Hai Tập Hợp Và Ứng Dụng Trong Các Mô Hình Thực Tế
Giá gốc là: 100.000 VNĐ.0 VNĐGiá hiện tại là: 0 VNĐ.
Nghiên cứu này tập trung vào việc xây dựng giải thuật so sánh hai tập hợp cùng với liên hệ vận dụng vào các mô hình kinh tế, xã hội trong thực tế. Các quan hệ thứ tự tập dùng trong bài toán tối ưu tập đóng vai trò quan trọng trong áp dụng vào các bài toán trong thực tế. Việc xây dựng giải thuật nhằm so sánh các tập hợp theo các quan hệ thứ tự tập là thiết thực và là tiền đề cho việc đi sâu nghiên cứu về giải thuật cho lớp bài toán tối ưu tập. Nghiên cứu này tập trung vào việc xây dựng giải thuật so sánh hai tập hợp cùng với liên hệ vận dụng vào các mô hình kinh tế, xã hội trong thực tế. Bằng cách sử dụng các kết quả trong lĩnh vực tối ưu hóa cùng các tính chất của các loại quan hệ thứ tự giữa các tập hợp, giải thuật tối ưu được đề xuất để so sánh hai tập hợp theo các loại quan hệ thứ tự tập.
1. Thông tin bài báo
- Tên bài báo: GIẢI THUẬT TỐI ƯU SO SÁNH HAI TẬP HỢP VÀ ỨNG DỤNG TRONG CÁC MÔ HÌNH THỰC TẾ
- Tác giả: Trương Ngọc Hiện, Lâm Thị Vân Khánh, Thạch Tấn Phong, Trương Thị Thu Ngân và Phạm Thị Vui
- Số trang: 70-75
- Năm: 2024
- Nơi xuất bản: Tạp chí Khoa học Đại học Cần Thơ
- Từ khoá: Bài toán tối ưu tập, giải thuật tối ưu, mô hình thực tế, quan hệ thứ tự tập
2. Nội dung chính
Bài báo này tập trung vào việc xây dựng các giải thuật để so sánh hai tập hợp dựa trên các quan hệ thứ tự tập, một vấn đề quan trọng trong lĩnh vực tối ưu hóa tập hợp. Các tác giả nhận thấy rằng, trong thực tế, việc so sánh các đối tượng phức tạp không chỉ dựa trên một tiêu chí duy nhất mà thường liên quan đến nhiều tiêu chí khác nhau. Do đó, việc phát triển các phương pháp để so sánh các tập hợp một cách toàn diện là rất cần thiết. Bài báo khởi đầu bằng việc giới thiệu các khái niệm cơ bản về bài toán tối ưu vô hướng, tối ưu vectơ và tối ưu tập, sau đó đi sâu vào các quan hệ thứ tự tập, bao gồm quan hệ thứ tự trên (u), quan hệ thứ tự dưới (l), và quan hệ thứ tự kết hợp (s). Các quan hệ này cho phép so sánh trực tiếp các tập hợp dựa trên các tính chất của chúng, thay vì chỉ so sánh các giá trị hàm mục tiêu đơn lẻ.
Các tác giả đề xuất các thuật toán cụ thể để giải quyết vấn đề so sánh hai tập hợp. Thuật toán bao gồm việc kiểm tra xem một phần tử có trội hơn phần tử khác không, sử dụng tổng trọng số để vô hướng hóa bài toán tối ưu đa mục tiêu, áp dụng nón từ điển để xác định thứ tự ưu tiên giữa các tiêu chí, và so sánh trực tiếp hai tập hợp thông qua các quan hệ thứ tự tập. Điểm đặc biệt của các thuật toán này là chúng không chỉ được áp dụng cho các bài toán lý thuyết mà còn có thể sử dụng trong các mô hình thực tế. Các thuật toán tận dụng các tính chất của quan hệ thứ tự tập và các kỹ thuật tính toán sử dụng thư viện numpy trong Python, cho phép xử lý hiệu quả các bài toán có số chiều và kích thước lớn.
Bài báo cũng trình bày một số ứng dụng cụ thể của các giải thuật này trong các mô hình thực tế. Các mô hình này bao gồm việc so sánh kết quả của thí sinh trong kỳ tuyển sinh, lựa chọn mua hàng, so sánh các tập thể lớp, và lựa chọn nhóm để đầu tư. Trong mỗi mô hình, các tác giả đều chỉ ra cách các giải thuật đề xuất có thể được áp dụng để đưa ra quyết định tối ưu. Ví dụ, trong mô hình lựa chọn mua laptop, người mua có thể sử dụng nón từ điển để sắp xếp thứ tự ưu tiên của các tiêu chí như cấu hình, thương hiệu, pin, giá tiền và kiểu dáng, và sau đó áp dụng thuật toán để chọn ra chiếc laptop phù hợp nhất. Bài báo nhấn mạnh rằng, trong các tình huống phức tạp, khi không có một giải pháp tối ưu tuyệt đối, việc so sánh toàn diện các tập hợp là rất quan trọng. Nghiên cứu này đã tạo nền tảng cho việc nghiên cứu sâu hơn về giải thuật cho lớp bài toán tối ưu tập, một lĩnh vực đang ngày càng được quan tâm trong toán học ứng dụng.
