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Lineare Optimierung und Mathematische Optimierung

Shortcuts: Differenzen, Gemeinsamkeiten, Jaccard Ähnlichkeit Koeffizient, Referenzen.

Unterschied zwischen Lineare Optimierung und Mathematische Optimierung

Lineare Optimierung vs. Mathematische Optimierung

Bei linearen Optimierungsproblemen ist die Menge der zulässigen Punkte (braun) durch lineare Ungleichungen (Halbräume, definiert durch Hyperebenen) eingeschränkt. Die lineare Optimierung oder lineare Programmierung ist eines der Hauptverfahren des Operations Research und beschäftigt sich mit der Optimierung linearer Zielfunktionen über einer Menge, die durch lineare Gleichungen und Ungleichungen eingeschränkt ist. Die mathematische Optimierung ist ein Teilgebiet der angewandten Mathematik, welches sich mit dem Lösen von Optimierungsproblemen beschäftigt.

Ähnlichkeiten zwischen Lineare Optimierung und Mathematische Optimierung

Lineare Optimierung und Mathematische Optimierung haben 20 Dinge gemeinsam (in Unionpedia): Branch-and-Cut, Ganzzahlige lineare Optimierung, George Dantzig, Innere-Punkte-Verfahren, Konvexe Optimierung, Leonid Gendrichowitsch Chatschijan, Leonid Witaljewitsch Kantorowitsch, Lineares Gleichungssystem, Narendra Karmarkar, Nichtlineare Optimierung, Operations Research, Optimierungsproblem, Pivotverfahren, Quadratische Optimierung, Robert Bixby, Schnittebenenverfahren, Simplex-Verfahren, Transportproblem, United States Air Force, Wirtschaftswissenschaft.

Branch-and-Cut

Branch-and-Cut bzw.

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Ganzzahlige lineare Optimierung

Die ganzzahlige lineare Optimierung (auch ganzzahlige Optimierung) ist ein Teilgebiet der angewandten Mathematik.

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George Dantzig

George B. Dantzig mit Gerald Ford bei der Verleihung der National Medal of Science 1976 George Bernard Dantzig (* 8. November 1914 in Portland, Oregon; † 13. Mai 2005 in Stanford, Kalifornien) war ein US-amerikanischer Mathematiker.

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Innere-Punkte-Verfahren

Innere-Punkte-Verfahren nähern sich einer Optimallösung durch das Innere des Polyeders. Innere-Punkte-Verfahren sind in der Optimierung eine Klasse von Algorithmen zur Lösung von Optimierungsaufgaben.

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Konvexe Optimierung

Die konvexe Optimierung ist ein Teilgebiet der mathematischen Optimierung.

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Leonid Gendrichowitsch Chatschijan

Leonid Gendrichowitsch Chatschijan (armenisch: Լեոնիդ Գենրիխովիչ Խաչիյան; russisch Леонид Генрихович Хачиян; englisch: Leonid Khachiyan; * 3. Mai 1952 in Leningrad; † 29. April 2005 in South Brunswick, New Jersey, USA) war ein Mathematiker, der zuletzt an der Rutgers University in New Jersey lehrte.

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Leonid Witaljewitsch Kantorowitsch

Leonid Kantorowitsch (1975) Leonid Witaljewitsch Kantorowitsch (* in Sankt Petersburg; † 7. April 1986 in Moskau) war ein sowjetischer Mathematiker und Ökonom.

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Lineares Gleichungssystem

Ein lineares Gleichungssystem (kurz LGS) ist in der linearen Algebra eine Menge linearer Gleichungen mit einer oder mehreren Unbekannten, die alle gleichzeitig erfüllt sein sollen.

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Narendra Karmarkar

Narendra B. Karmarkar (* 1957) ist ein indischer Mathematiker.

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Nichtlineare Optimierung

Nichtlineares Programm mit zulässigem Bereich und Optimum Die nichtlineare Optimierung (engl.: nonlinear programming, kurz: NLP) beschäftigt sich mit der Lösung nichtlinearer Optimierungsprobleme, also mit Optimierungsproblemen, deren Zielfunktion nichtlinear ist und/oder deren Nebenbedingungen durch nichtlineare Funktionen beschrieben werden.

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Operations Research

Unter Operations Research (US-engl.) oder Operational Research (GB-engl.), kurz OR, im Deutschen gelegentlich auch Operationsforschung, Unternehmensplanung oder Optimierungsrechnung, wird allgemein die Entwicklung und der Einsatz quantitativer Modelle und Methoden zur Entscheidungsunterstützung verstanden.

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Optimierungsproblem

Ein Optimierungsproblem ist ein mathematisches Problem.

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Pivotverfahren

Pivotverfahren (auch Basisaustauschverfahren) sind Algorithmen der mathematischen Optimierung, insbesondere der linearen Optimierung.

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Quadratische Optimierung

Die quadratische Optimierung oder quadratische Programmierung und der damit eng verbundene Begriff des quadratischen Programms mit quadratischen Restriktionen ist ein spezielles Problem in der mathematischen Optimierung, das sich durch die Einfachheit der auftretenden Funktionen auszeichnet.

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Robert Bixby

Robert Bixby in Oberwolfach (2004) Robert E. Bixby (* 14. September 1945) ist ein US-amerikanischer Mathematiker, dessen Spezialgebiet die lineare und ganzzahlige Optimierung ist.

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Schnittebenenverfahren

Ein Schnittebenenverfahren (engl. cutting plane algorithm) ist in der angewandten Mathematik ein Algorithmus zur Lösung ganzzahliger linearer Optimierungsprobleme.

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Simplex-Verfahren

LP-Polyeders zur nächsten, bis keine Verbesserung mehr möglich ist Ein Simplex-Verfahren (auch Simplex-Algorithmus) ist ein Optimierungsverfahren der Numerik zur Lösung linearer Optimierungsprobleme, auch als Lineare Programme (LP) bezeichnet.

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Transportproblem

Das Transportproblem (auch Transportmodell) ist ein Optimierungsproblem und eine Fragestellung aus dem Operations Research: Zum Transport einheitlicher Objekte von mehreren Angebots- zu mehreren Nachfrageorten ist ein optimaler, d. h.

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United States Air Force

Die 1947 gegründete United States Air Force (USAF) ist die Luftstreitkraft der Streitkräfte der Vereinigten Staaten von Amerika.

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Wirtschaftswissenschaft

Angebot und Nachfrage. Es erklärt, wie sich Preise auf Märkten bilden können und welche Größen dabei eine Rolle spielen. Die Wirtschaftswissenschaft, auch Ökonomie oder Ökonomik, ist eine Sozialwissenschaft, welche die Produktion, die Verteilung und den Konsum von Gütern und Dienstleistungen untersucht.

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Die obige Liste beantwortet die folgenden Fragen

Vergleich zwischen Lineare Optimierung und Mathematische Optimierung

Lineare Optimierung verfügt über 76 Beziehungen, während Mathematische Optimierung hat 112. Als sie gemeinsam 20 haben, ist der Jaccard Index 10.64% = 20 / (76 + 112).

Referenzen

Dieser Artikel zeigt die Beziehung zwischen Lineare Optimierung und Mathematische Optimierung. Um jeden Artikel, aus dem die Daten extrahiert ist abrufbar unter:

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