แจ้งเอกสารไม่ครบถ้วน, ไม่ตรงกับชื่อเรื่อง หรือมีข้อผิดพลาดเกี่ยวกับเอกสาร ติดต่อที่นี่ ==>
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th ติดต่อเจ้าหน้าที่เจ้าของเอกสาร กรณีเอกสารไม่ครบหรือไม่ตรง

Preceding-Jump Simplex method
วิธีซิมเพล็กซ์แบบกระโดดก่อน

Abstract: A practical linear programming solver uses the simplex method to identify the optimal solution by iteratively searching among adjacent feasible vertices. It may visit numerous vertices before finding the optimal one for a large linear programming problem taking a long time to succeed. This research proposes a heuristic method to alleviate this issue by jumping to a new vertex close to the optimal one before performing the simplex method. The new vertex is identified by first jumping from the initial vertex along the gradient vector of the objective function or alternative direction if the objective direction points out of the feasible region and stops at the first feasible point binding at one constraint. It then shifts to a neighbor feasible point preserving previous binding constraints until it reaches the feasible vertex so the simplex method can start. The algorithm is tested on synthetic problems with the origin point as the initial vertex from 100 to 2500 variable having the same number of constraints. Moreover, the preceding jump simplex method is extended to solve general synthetic linear programming problems of 100 to 1000 variables. The experimental results show that the preceding-jump simplex method significantly reduces the number of iterations and total running time.
Abstract: ซอฟต์แวร์แก้ปัญหากำหนดการเชิงเส้นในเชิงปฏิบัติใช้วิธีซิมเพล็กซ์เพื่อระบุผลเฉลยที่เหมาะที่สุดโดยการค้นแบบซ้ำจากบรรดาจุดยอดที่เป็นไปได้ที่อยู่ติดกัน วิธีนี้อาจเยี่ยมจุดยอดมากมายก่อนที่จะพบผลเฉลยที่เหมาะที่สุดสำหรับปัญหากำหนดการเชิงเส้นขนาดใหญ่ ซึ่งใช้ระยะเวลานานก่อนหยุด งานวิจัยนี้เสนอวิธีฮิวริสติกเพื่อบรรเทาประเด็นนี้โดยการกระโดดไปจุดยอดใหม่ใกล้กับจุดยอดที่เหมาะที่สุดก่อนใช้วิธีซิมเพล็กซ์ จุดยอดใหม่จะถูกระบุด้วยการ กระโดดครั้งแรกจากจุดยอดเริ่มต้นตามทิศทางของเวกเตอร์เกรเดียนต์ของฟังก์ชันจุดประสงค์หรือทิศทางเลือกอื่นในกรณีทิศทางของฟังก์ชันจุดประสงค์ชี้ออกนอกบริเวณที่เป็นไปได้ จุดยอดดังกล่าวจะหยุดที่จุดที่เป็นไปได้จุดแรกซึ่งผูกกับเงื่อนไขหนึ่งเงื่อนไข จุดที่เป็นไปได้ใหม่นั้นจะถูกเลื่อนไปยังจุดเพื่อนบ้านที่เป็นไปได้ถัดไปโดยคงเงื่อนไขที่ผูกไว้ก่อนหน้า จนกระทั่งวิธีนี้เลื่อนไปถึงจุดยอดที่เป็นไปได้เพื่อเริ่มวิธีซิมเพล็กซ์ ขั้นตอนวิธีนี้ถูกทดสอบกับปัญหาสังเคราะห์ซึ่งจุดศูนย์เป็นจุดยอดเริ่มต้นจาก 100 ถึง 2500 ตัวแปร ซึ่งมีจำนวนตัวแปรเท่ากับจำนวนเงื่อนไขบังคับ มากไปกว่านั้นวิธีซิมเพล็กซ์แบบกระโดดก่อนขยายเพื่อนำไปแก้ปัญหากำหนดการเชิงเส้นทั่วไปตั้งแต่ 100 ถึง 1000 ตัวแปร จากผลการทดลองพบว่าวิธีซิมเพล็กซ์แบบกระโดดก่อนช่วยลดจำนวนการทำซ้ำและเวลาทำงานอย่างมีนัยสำคัญ
Chulalongkorn University. Office of Academic Resources
Address: BANGKOK
Email: cuir@car.chula.ac.th
Role: advisor
Created: 2018
Modified: 2024-10-14
Issued: 2024-10-14
วิทยานิพนธ์/Thesis
application/pdf
URL: http://doi.org/10.58837/CHULA.THE.2018.332
eng
DegreeName: Master of Science
Descipline: Mathematics
©copyrights Chulalongkorn University
RightsAccess:
ลำดับที่.ชื่อแฟ้มข้อมูล ขนาดแฟ้มข้อมูลจำนวนเข้าถึง วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1 6072049323.pdf 1.45 MB
ใช้เวลา
0.024782 วินาที

Natdanai Kafakthong
Title Contributor Type
Preceding-Jump Simplex method
จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
Natdanai Kafakthong

Krung Sinapiromsaran
วิทยานิพนธ์/Thesis
Krung Sinapiromsaran
Title Creator Type and Date Create
Duplicate-sampling of difficult-to-classify sheme
จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
Chidchanok Lursinsap; Krung Sinapiromsaran
Parinya Weangsamoot
วิทยานิพนธ์/Thesis
Identifying non-binding constrints in linear programming problems using supervised learning neural networks
จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
Krung Sinapiromsaran
Wanyok Atisattapong
วิทยานิพนธ์/Thesis
Learning binary variables selections to improve the mip solution time in architectural layout design optimization
จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
Krung Sinapiromsaran
Kamol Keatruangkamala
วิทยานิพนธ์/Thesis
Attributes Scaling for K-Means Algorithm Controlled by Misclassification of All Clusters
จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
Krung Sinapiromsaran
Wacharasak Siriseriwan
วิทยานิพนธ์/Thesis
An incentive compatible mechanism for booth auction / Puchit Sariddichainunta
จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
Krung Sinapiromsaran
Puchit Sariddichainunta
วิทยานิพนธ์/Thesis
Multi-hyperplane scoring model
จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
Boonyarit Intiyot;Krung Sinapiromsaran
Wasakorn Laesanklang
วิทยานิพนธ์/Thesis
Accelerating the solving process of optimal layout design using genetic algorithm
จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
Krung Sinapiromsaran
Thitiya Theparod
วิทยานิพนธ์/Thesis
PARAMETER-FREE OUTLIER DETECTION USING ORDERED DISTANCE DIFFERENCES
จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
;Arthorn Luangsodsai;Krung Sinapiromsaran
Nattorn Buthong
วิทยานิพนธ์/Thesis
Multiple change-point autoregressive moving average model
จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
;Krung Sinapiromsaran;Phantipa Thipwiwatpotjana
Pimsiri Ponsap
วิทยานิพนธ์/Thesis
Adaptive inertia weight particle swarm algorithm
จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
;Krung Sinapiromsaran
Thakorn Chatchaisathaporn
วิทยานิพนธ์/Thesis
Mixed integer model for glass container production scheduling
จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
;Krung Sinapiromsaran
Chaowalit Bunchom
วิทยานิพนธ์/Thesis
Solving linear programming problem with uncertainty : probability interval and random set parameters
จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
;Phantipa Thipwiwatpotjana;Krung Sinapiromsaran
Peeraporn Boodgumarn
วิทยานิพนธ์/Thesis
Multikey quicksort for sorting string using predecessor and successor pivots
จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
;Krung Sinapiromsaran
Purika Borisuttinant
วิทยานิพนธ์/Thesis
The density-based minority over-sampling framework for class imbalanced problems
จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
;Krung Sinapiromsaran;Chidchanok Lursinsap
Chumphol Bunkhumpornpat
วิทยานิพนธ์/Thesis
Solving linear programming problems by the interior-point method
จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
;Wanida Hemakul;Krung Sinapiromsaran
Sa-at Moungjun
วิทยานิพนธ์/Thesis
TWO-STAGE PREDICTIVE MODEL FOR THAI STOCK RETURN PREDICTION
จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
Krung Sinapiromsaran;Thaisiri Watewai
Phattradanai Samurwong
วิทยานิพนธ์/Thesis
Median-difference window subseries score for contextual anomaly on time series
จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
Krung Sinapiromsaran
Artit Sagoolmuang
วิทยานิพนธ์/Thesis
Parameter-free outlier detection factor using weighted minimum consecutive pair
จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
Arthorn Luangsodsai;Krung Sinapiromsaran
Warunya Kiangia
วิทยานิพนธ์/Thesis
Anomaly detection on time series from furthest neighbor window subseries
จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
Krung Sinapiromsaran
Senee Kitimoon
วิทยานิพนธ์/Thesis
Multiple arima subsequences aggregate time series Model to forecast cash in ATM
จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
Krung Sinapiromsaran
Paisit Khanarsa
วิทยานิพนธ์/Thesis
Bi-orbital extreme pole clustering algorithm
จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
Krung Sinapiromsaran
Chalee Boonprasop
วิทยานิพนธ์/Thesis
Half-Orbital extreme pole clustering algorithm
จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
Boonyarit Intiyot;Krung Sinapiromsaran
Benjapun Kaveelerdpotjana
วิทยานิพนธ์/Thesis
Decision Tree-Based Learning Using Multi-Attributed Lens
จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
Krung Sinapiromsaranl
Charoenchai Sirisomboonrat
วิทยานิพนธ์/Thesis
Artificial-Variable-Free simplex method for frimal and dual linear programming models
จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
Krung Sinapiromsaran
Aua-aree Boonperm
วิทยานิพนธ์/Thesis
Simplex pivot rule emphasizing increment of nonbasic variables
จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
Boonyarit Intiyot;Krung Sinapiromsaran
Kittiphong Chankong
วิทยานิพนธ์/Thesis
Simplex Method With Objective Jump
จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
Boonyarit Intiyot;Krung Sinapiromsaran
Nutcha Yawila
วิทยานิพนธ์/Thesis
Parameter-free outlier scoring using acute angle ordered difference distance
จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
Krung Sinapiromsaran
Pollaton Pumruckthum
วิทยานิพนธ์/Thesis
Minority oversampling framework for class imbalance problem
จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
Krung Sinapiromsaran
Wacharasak Siriseriwan
วิทยานิพนธ์/Thesis
Iterative jump to binding point for simplex method
จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
Krung Sinapiromsaran;Aua-aree Boonperm
Rujira Visuthirattanamanee
วิทยานิพนธ์/Thesis
Parameter-free outlier scoring using mass ratio variance for static and streaming data
จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
Somjai Boonsiri;Krung Sinapiromsaran
Phichapop Changsakul
วิทยานิพนธ์/Thesis
Preceding-Jump Simplex method
จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
;Krung Sinapiromsaran
Natdanai Kafakthong
วิทยานิพนธ์/Thesis
Mass ratio variance majority cleansing and minority oversampling technique for class imbalanced
จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
Krung Sinapiromsaran
Piboon Polvimoltham
วิทยานิพนธ์/Thesis
Random forest of mixed decision trees and minority condensation decision trees for class imbalanced problem
จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
Krung Sinapiromsaran
Suvaporn Homjandee
วิทยานิพนธ์/Thesis
Class-level and token-level approaches for test impact analysis
จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
Arthorn Luangsodsai;Krung Sinapiromsaran
Alon Basin
วิทยานิพนธ์/Thesis
Dynamic nearest neighbor classifier using mass-ratio-variance outlier factors for class imbalance problem
จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
Krung Sinapiromsaran
Patcharasiri Fuangfoo
วิทยานิพนธ์/Thesis
Random forest algorithm using quartile-patternbootstrapping for class imbalanced problem
จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
Krung Sinapiromsaran
Worawit Jitpakdeebodin
วิทยานิพนธ์/Thesis
Copyright 2000 - 2025 ThaiLIS Digital Collection Working Group. All rights reserved.
ThaiLIS is Thailand Library Integrated System
สนับสนุนโดย สำนักงานบริหารเทคโนโลยีสารสนเทศเพื่อพัฒนาการศึกษา
กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม
328 ถ.ศรีอยุธยา แขวง ทุ่งพญาไท เขต ราชเทวี กรุงเทพ 10400 โทร. โทร. 02-232-4000
กำลัง ออน์ไลน์
ภายในเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 25
ภายนอกเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 4,005
รวม 4,030 คน

More info..
นอก ThaiLIS = 128,160 ครั้ง
มหาวิทยาลัยราชภัฏ = 58 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสังกัดทบวงเดิม = 36 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคล = 20 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสงฆ์ = 2 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเอกชน = 2 ครั้ง
สถาบันพระบรมราชชนก = 1 ครั้ง
มหาวิทยาลัยการกีฬาแห่งชาติ = 1 ครั้ง
รวม 128,280 ครั้ง
Database server :
Version 2.5 Last update 1-06-2018
Power By SUSE PHP MySQL IndexData Mambo Bootstrap
มีปัญหาในการใช้งานติดต่อผ่านระบบ UniNetHelp


Server : 8.199.134
Client : Not ThaiLIS Member
From IP : 216.73.216.124