Algoritmos de la optimizacin

1) cubierta y particin de junto:

La cubierta de una totalidad es una totalidad constituida de sottosets tal cubierta toda con de salida, si estos sottosets no tienen cierta interseccin en medio que tienen una particin.

 

2) diferencia entre la manera y la distancia:

Una manera est al ollow s mismo de preocupaciones a nosotros y las conexiones, son distinguidas de la distancia en cunto para esta ltima cada lata del pice se cruce solamente una vez.

 

3) Grafo conectado:

Todos los apoyos de usted tratan estn conectados por lo menos de una distancia.

 

4) al establo de usted trate y coloracin a nosotros:

Al establo de usted trate es una totalidad constituida de usted preocupacin a nosotros que no tienen cierta conexin en medio ellos. La coloracin es una particin en los sottosets estables.

 

5) diferencia directa e indirecta entre el grafo:

En un grafo dirigido le referirse a las conexiones a nosotros sea unidireccional mientras que en el grafo indirecto ellas son bidireccionales.

 

6) matriz de la incidencia:

Es la matriz que se obtiene de un grafo que pone en las lneas preocupaciones y en las columnas las conexiones a nosotros, en las intersecciones coloca un 1 si la conexin entra en el pice, un "1 si sale y 0 si no llega a usted.

 

7) matriz de la adyacencia y matriz de los pesos:

Es una matriz cuadrada que obtiene de un grafo que pone las preocupaciones adentro se ordena que en abscisa y la colocacin despus de un 1 o de un 0 en la travesa al segunda que entre los datos que usted tratan a nosotros es una conexin o menos, si en lugar de otro el grafo l se pesa, puso los pesos correspondientes en las intersecciones.

 

8) problema decisional:

Es un problema que uno admite la solucin binaria, verdad o falso.

 

9) problema de la optimizacin:

Es un problema que medida de la solucin en trminos de una funcin cost o el objetivo que al segundo del problema debe ser maximizado o ser disminuido, el problema viene generalmente reducido a una secuencia de problemas decisional.

 

10) algoritmo y su tipologie:

Es un procedimiento del computazionale que tiene con de las rentas y los escapes, un nmero terminado de instrucciones y viene ejecutado en un nmero terminado de pasos, basado en la precisin de la solucin tiene los tipos siguientes de algoritmos:

a) esatto del algoritmo provee siempre la solucin exacta

b) el euristico del algoritmo provee una solucin siguiente la ptima en el caso es una complejidad excesiva del computazionale del problema

 

11) complejidad de un algoritmo:

Lleva a cabo la cuenta de las dimensiones de la memoria necesaria para realizar las operaciones y del tiempo que se emplea para alcanzar la solucin, viene expresado en trminos de O[f(n) ] donde est la dimensin n l del problema, en algoritmos buenos del polinomiali que son ms factibles que los algoritmos del esponenziali sin embargo no son necesarios llevar a cabo la cuenta de un moltiplicativa constante que podra como ribaltare del ejemplo la situacin para n pequea. El algoritmo ptimo tiene complejidad de O[n ].

 

12) clasificacin de los algoritmos basados en las caractersticas del espacio de las soluciones:

El subordinado de los lazos lineares se habla sobre LP de programacin linear en el caso debe s mismo ser optimizado una funcin linear, tiene en lugar de otro ILP entero de programacin linear en el caso que de icgnito el portador pertenece con de los nmeros enteros, en tales alcances del caso la solucin que redondea de la solucin obtenible por medio de la programacin linear. Un un sottocaso ms ulterior de entero la programacin linear es ZOLP binario de programacin linear en el cual el portador de la solucin es binario.

13) clases de los algoritmos de la optimizacin:

Los algoritmos de la optimizacin se subdividen en las tres clases de siguiente:

a) las bsquedas enumerativas tcnicas la solucin en todo el dominio de la funcin, el problema se pueden resolver subdividindolo en problemas ms simples.

se arresta b 1) que el indirette numrico tcnico intenta el mnimo del iterativamente de la funcin que resuelve las ecuaciones no lineares, el algoritmo cuando el gradiente est cancelado.

intento numrico tcnico del dirette de b 2) el mnimo de la funcin que deja para dirigir del gradiente.

) el probabilistiche tcnico numrico es enumerativo tcnico que utiliza para la informacin de la bsqueda las agrega, un ejemplo es el recocido y los algoritmos simulados genticos.

 

14) problema de la manera mnima y mxima:

Es un problema tpico que se puede representar por medio de un haber conectado directo del grafo y haber pesado, tiene una fuente del pice y la distancia mnima en el grafo debe ser intentada que puerta a una cualquiera de las otras usted se refiere a nosotros. La complejidad del problema es O[n²] y en clase el algoritmo de Bellman-Ford que consiste en inizializzare la manera mnima con los pesos de las conexiones de la fuente del iterativamente del pice y en el amanecer los pesos durante la manera se utiliza.

 

15) problema de la coloracin:

Viene representado por medio de un grafo en el cual las conexiones representen del incompatibilit entre los procesos nos representen a usted de la preocupacin por ellas como contemporneo del uso del ejemplo del mismo recurso. El alcance es encontrar el nmero mnimo de los colores que concurren la coloracin del diagrama o en otras palabras como ejemplo para encontrar el nmero mnimo de recursos que concurre la ejecucin de todos los procesos.

 

16) algoritmo del gradiente:

La bsqueda de un mnimo del coste de la funcin no es un problema simple en cunto es cunto el capitare de la lata que el mnimo encontrado es solamente un mnimo local, sucede con este algoritmo, en hecho que el mnimo local viene comenzando de buscado un punto x₀ en el cual la funcin valga y₀ , nosotros un P se mueve a la izquierda y un P a la derecha, si en uno de los dos apunta el coste es inferior, tal punto se convierte en el nuevo mnimo y el algoritmo contina, si no el mnimo absoluto se ha caracterizado que como afirmado previamente podra en lugar de otro ser solamente un mnimo local y el algoritmo no est en una posicin a notar alguno. Los algoritmos siguientes para la bsqueda de la mejor disposicin pertenecen a esta categora que un nmero seguro de objetos:

a) La colocacin inicial constructiva un objeto basado en el nmero de otros objetos viene elegido que deba l est conectado, venga colocado para para disminuir la longitud total de las conexiones con respecto la colocacin anterior.

b) En parejas intercambie el posiziona todos los objetos accidentalmente, entonces selecciona dos los intercambia y si la longitud de las conexiones no disminuye las substituye para colocar.

c) El intercambio de Neighboorhood es como en parejas el intercambio pero stavolta que los objetos intercambian a usted son adyacentes.

d) Algoritmo de s de Steinberg el ' selecciona con de los objetos que no tienen conexiones comunes y las quita

y) la fuerza dirigi la relajacin a cada objeto viene asoci un portador que las fuerzas basadas en la distancia de los objetos que debe ser puesto, se procuran al posizionare el objeto en un punto en el cual la fuerza que en l acta l sea nula.

 

17) algoritmo del recocido simulado:

Es un algoritmo que concurre la bsqueda del mnimo absoluto tambin en la presencia de mnimos locales, en prctico si la diferencia del coste Dc, entre del punto el candidato mnimos anteriores y a ser el nuevo mnimo, es negativa entonces el candidato se convierte en el nuevo mnimo de otra manera si el candidato es positivo tiene igualmente una probabilidad no nula de ser aceptado, en uso particular las funciones de la distribucin de Boltzmanno Dirac en qu T es la temperatura que viene inicialmente la alta opcin para aceptar muchos estados en orden entonces a la disminucin del paso del paso en segundo lugar ley con a abarcado entre 0.95 y 0.8.

18) reglas genticas:

Bosquejo de reglas dibujado de la gentica y se se consideran a la base de la evolucin humana, ellas son:

)       la evolucin acta en los cromosomas y no en los seres vivos que codifica.

b)       los cromosomas se reproducen con mayor probabilidad que codifican las estructuras que mejor se adaptan a la atmsfera.

c)       la evolucin se concentra en la reproduccin donde la mutacin y la recombinacin alteran los cromosomas de los hijos con respecto a los de los padres

d)       la nueva generacin viene comenzando de creado que uno los ejecuta independientemente y de su patrimonio gentico de la distancia evolutiva.

 

19) algoritmo gentico:

En el primer lugar es necesario codificar los cromosomas, en clase vienen codifican a usted en ferrocarril y por medio de gris de modo que cerca de soluciones tenga numricamente rappresentazioni con la distancia mnima de Hamming, viene por lo tanto inizializzata la poblacin y estimado para todo el coste de la funcin, pasan el mejor rastro de despus de lo cual la nueva poblacin a la generacin de una, en particular elegido dos cromosomas con criterios del probabilistici estn las herencias guardadas a la calidad de su solucin, vienen los cortes a usted de manera del probabilistica y con tales pedazos el proceso de la recombinacin genera a 2 hijos, la mutacin despus concurre cambiar de manera accidental pero con punto bajo probabilidad sin embargo del pedacito de los hijos del cromosoma. La poblacin debe seguir siendo constante por lo tanto es necesaria eliminar un apoyo de los cromosomas que pertenecen a la generacin anterior, a tal puntera todava utiliza un criterio del probabilistico de modo que los individuos con una solucin mejor tengan mayor probabilidad que para sobrevivir. Al extremo de cada ciclo que viene entonces estimaba la solucin mejor a la puntera que verificar si la condicin de la detencin del proceso se ha cogido para arriba.