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Titlebook: Innere-Punkte-Verfahren mit Redundanzerkennung für die Quadratische Optimierung; Philipp Schade Book 2008 Gabler Verlag | Springer Fachmed

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樓主
發(fā)表于 2025-3-21 17:22:14 | 只看該作者 |倒序?yàn)g覽 |閱讀模式
書(shū)目名稱(chēng)Innere-Punkte-Verfahren mit Redundanzerkennung für die Quadratische Optimierung
編輯Philipp Schade
視頻videohttp://file.papertrans.cn/467/466653/466653.mp4
圖書(shū)封面Titlebook: Innere-Punkte-Verfahren mit Redundanzerkennung für die Quadratische Optimierung;  Philipp Schade Book 2008 Gabler Verlag | Springer Fachmed
描述Die mathematische Modellformulierung aktueller, praxisrelevanter Entscheidungsprobleme resultiert schnell in quadratischen Optimierungsproblemen mit einigen tausend entscheidungsrelevanten Variablen und linearen Nebenbedingungen. Derzeitige L?sungsverfahren beziehen alle gegebenen Nebenbedingungen zur L?sungsbestimmung mit ein und verarbeiten so regelm??ig überflüssige Informationen. Für die Beschreibung und Bestimmung des Optimums genügt allerdings die Betrachtung einer Teilmenge der Nebenbedingungen. ..Philipp Schade stellt Kriterien für quadratische Optimierungsprobleme vor, die es erlauben, überflüssige Nebenbedingungen frühzeitig zu identifizieren. Er integriert diese Kriterien in eine Klasse führender L?sungsverfahren und stellt damit ein modifiziertes Innere-Punkte-Verfahren vor. Der Autor eliminiertüberflüssige Nebenbedingungen und reduziert sukzessiv die Problemgr??e, die Iterationszahl und die L?sungszeit bis zum Auffinden einer optimalen L?sung. Dabei veranschaulicht er die Besonderheiten für den Begriff des Zentralen Pfades. ..
出版日期Book 2008
關(guān)鍵詞Innere-Punkte-Verfahren; L?sungsverfahren; Nebenbedinungen; Optimierung; Optimierungsproblem; Optimierung
版次1
doihttps://doi.org/10.1007/978-3-8349-8130-1
isbn_softcover978-3-8349-1019-6
isbn_ebook978-3-8349-8130-1
copyrightGabler Verlag | Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, Wiesbaden 2008
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書(shū)目名稱(chēng)Innere-Punkte-Verfahren mit Redundanzerkennung für die Quadratische Optimierung影響因子(影響力)




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書(shū)目名稱(chēng)Innere-Punkte-Verfahren mit Redundanzerkennung für die Quadratische Optimierung網(wǎng)絡(luò)公開(kāi)度




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沙發(fā)
發(fā)表于 2025-3-21 20:15:59 | 只看該作者
Innere-Punkte-Verfahren mit Redundanzerkennung für die Quadratische Optimierung978-3-8349-8130-1
板凳
發(fā)表于 2025-3-22 03:17:34 | 只看該作者
地板
發(fā)表于 2025-3-22 07:26:17 | 只看該作者
5#
發(fā)表于 2025-3-22 10:15:09 | 只看該作者
ellt damit ein modifiziertes Innere-Punkte-Verfahren vor. Der Autor eliminiertüberflüssige Nebenbedingungen und reduziert sukzessiv die Problemgr??e, die Iterationszahl und die L?sungszeit bis zum Auffinden einer optimalen L?sung. Dabei veranschaulicht er die Besonderheiten für den Begriff des Zentralen Pfades. ..978-3-8349-1019-6978-3-8349-8130-1
6#
發(fā)表于 2025-3-22 15:47:06 | 只看該作者
employs them as first class citizens in the data cube. Further, new OLAP constructs to help define, manipulate, query and analyze spatial data have also been presented. Overall, the aim of this paper is to leverage support for spatial data in OLAP cubes and pave the way for the development of a use
7#
發(fā)表于 2025-3-22 19:34:44 | 只看該作者
8#
發(fā)表于 2025-3-22 21:22:38 | 只看該作者
K-means based classifiers. The experimental results show that IBC significantly outperforms the companion methods in execution efficiency for dataset with categorical attributes of sparse distribution while attaining approximately the same classification accuracies. Consequently, IBC is considered
9#
發(fā)表于 2025-3-23 03:14:49 | 只看該作者
10#
發(fā)表于 2025-3-23 05:59:41 | 只看該作者
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