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Thematische Bibliographien / Linear programming / Zeitschriftenartikel

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Zeitschriftenartikel zum Thema „Linear programming“

Autor: Grafiati

Veröffentlicht am 4. Juni 2021

Zuletzt aktualisiert am 29. Juli 2024

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1

S. Mohan, S. Mohan, und Dr S. Sekar Dr. S. Sekar. „Linear Programming Problem with Homogeneous Constraints“. Indian Journal of Applied Research 4, Nr. 3 (01.10.2011): 298–307. http://dx.doi.org/10.15373/2249555x/mar2014/90.

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2

D, Sempavazhaam, Jothi K und Kamali S. Nandhini A. Princy Rebekah J. „A Study on Linear Programming Problem“. International Journal of Trend in Scientific Research and Development Volume-3, Issue-2 (28.02.2019): 903–4. http://dx.doi.org/10.31142/ijtsrd21539.

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3

Mahjoub Mohammed Hussein, Elfarazdag. „Application of Linear Programming (Transportation Problem)“. International Journal of Science and Research (IJSR) 12, Nr. 3 (05.03.2023): 452–54. http://dx.doi.org/10.21275/sr21222020051.

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4

Asquith, J., und Vasek Chvatal. „Linear Programming“. Mathematical Gazette 69, Nr. 448 (Juni 1985): 151. http://dx.doi.org/10.2307/3616957.

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5

Caoimh, C. C. O., und Howard Karloff. „Linear Programming“. Mathematical Gazette 79, Nr. 484 (März 1995): 245. http://dx.doi.org/10.2307/3620128.

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6

Dantzig, George B. „Linear Programming“. Operations Research 50, Nr. 1 (Februar 2002): 42–47. http://dx.doi.org/10.1287/opre.50.1.42.17798.

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7

Římánek, Josef. „Linear programming“. European Journal of Operational Research 21, Nr. 2 (August 1985): 277–78. http://dx.doi.org/10.1016/0377-2217(85)90046-3.

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8

Qi, Zhiquan, Yingjie Tian und Yong Shi. „Regularized Multiple Criteria Linear Programming via Linear Programming“. Procedia Computer Science 9 (2012): 1234–39. http://dx.doi.org/10.1016/j.procs.2012.04.134.

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9

Dangerfield, Janet, und B. D. Bunday. „Basic Linear Programming“. Mathematical Gazette 69, Nr. 450 (Dezember 1985): 317. http://dx.doi.org/10.2307/3617607.

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10

Megiddo, N. „Linear Programming (1986)“. Annual Review of Computer Science 2, Nr. 1 (Juni 1987): 119–45. http://dx.doi.org/10.1146/annurev.cs.02.060187.001003.

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11

Masri, Hatem, und Fouad Ben Abdelaziz. „Belief linear programming“. International Journal of Approximate Reasoning 51, Nr. 8 (Oktober 2010): 973–83. http://dx.doi.org/10.1016/j.ijar.2010.07.003.

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12

Gray, John W. „Intrinsic linear programming“. Advances in Applied Mathematics 6, Nr. 1 (März 1985): 85–112. http://dx.doi.org/10.1016/0196-8858(85)90005-3.

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13

Ciesielski, Vic. „Linear genetic programming“. Genetic Programming and Evolvable Machines 9, Nr. 1 (15.08.2007): 105–6. http://dx.doi.org/10.1007/s10710-007-9036-8.

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14

Konno, Hiroshi, und Takahito Kuno. „Linear multiplicative programming“. Mathematical Programming 56, Nr. 1-3 (August 1992): 51–64. http://dx.doi.org/10.1007/bf01580893.

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15

Chen, Zhijie, Qile Chen, Weizhen Chen und Yinao Wang. „Grey linear programming“. Kybernetes 33, Nr. 2 (Februar 2004): 238–46. http://dx.doi.org/10.1108/03684920410514166.

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16

Ignizio, James P. „Linear goal programming“. European Journal of Operational Research 20, Nr. 2 (Mai 1985): 276–77. http://dx.doi.org/10.1016/0377-2217(85)90077-3.

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17

Dror, Moshe, Peretz Shoval und Alexandra Yellin. „Multiobjective linear programming“. Decision Support Systems 7, Nr. 3 (August 1991): 221–32. http://dx.doi.org/10.1016/0167-9236(91)90039-e.

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18

Kersting, Kristian, Martin Mladenov und Pavel Tokmakov. „Relational linear programming“. Artificial Intelligence 244 (März 2017): 188–216. http://dx.doi.org/10.1016/j.artint.2015.06.009.

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19

Ben-Ayed, Omar. „Bilevel linear programming“. Computers & Operations Research 20, Nr. 5 (Juni 1993): 485–501. http://dx.doi.org/10.1016/0305-0548(93)90013-9.

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20

Zhang, Qinghong. „Understanding linear semi-infinite programming via linear programming over cones“. Optimization 59, Nr. 8 (November 2010): 1247–58. http://dx.doi.org/10.1080/02331930903395865.

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21

Sam, Mei Lee, Adi Saptari, Mohd Rizal Bin Salleh und Effendi Mohamad. „Comparison between linear programming and integer linear programming: a review“. International Journal of Mathematics in Operational Research 13, Nr. 1 (2018): 91. http://dx.doi.org/10.1504/ijmor.2018.092966.

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22

Mohamad, Effendi, Mohd Rizal Bin Salleh, Mei Lee Sam und Adi Saptari. „Comparison between linear programming and integer linear programming: a review“. International Journal of Mathematics in Operational Research 13, Nr. 1 (2018): 91. http://dx.doi.org/10.1504/ijmor.2018.10013176.

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23

Sinha, S. B., und S. Sinha. „A linear programming approach for linear multi-level programming problems“. Journal of the Operational Research Society 55, Nr. 3 (März 2004): 312–16. http://dx.doi.org/10.1057/palgrave.jors.2601701.

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24

Blair, Charles. „Linear Programming (Katta G. Murty) and Linear Programming (Vasek Chvaˇtal)“. SIAM Review 27, Nr. 1 (März 1985): 91–93. http://dx.doi.org/10.1137/1027020.

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25

Princy Flora, M. „Solving Fuzzy Linear Programming as Multi Objective Linear Programming Problem“. Asian Journal of Science and Applied Technology 5, Nr. 1 (05.05.2016): 28–32. http://dx.doi.org/10.51983/ajsat-2016.5.1.2545.

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Annotation:

The constraints and the objective function of the fuzzy linear programming problem are converted into the multi-objective optimization problem (i.e.,) into an equivalent crisp linear problem.Finally, the multi-objective linear programming problem is converted into the weighted linear programming problem to show that they are independent of weights and obtained the complete optimal solution.

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26

Walters, Helena M. J., und Roger Hartley. „Linear and Non-Linear Programming: An Introduction to Linear Methods in Mathematical Programming.“ Journal of the Operational Research Society 36, Nr. 11 (November 1985): 1071. http://dx.doi.org/10.2307/2582441.

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27

Walters, Helena M. J. „Linear and Non-Linear Programming: An Introduction to Linear Methods in Mathematical Programming“. Journal of the Operational Research Society 36, Nr. 11 (November 1985): 1071–72. http://dx.doi.org/10.1057/jors.1985.188.

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28

Kumar, N. Srujan, und Murtaza Ahmed Khan. „Linear Programming in Cloud Computing for Practical Outsourcing“. Indian Journal of Applied Research 2, Nr. 2 (01.10.2011): 75–77. http://dx.doi.org/10.15373/2249555x/nov2012/27.

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29

Gebreanenya, Haftom. „Integer Linear Programming Problem in Messebo Cement Factory“. International journal of Emerging Trends in Science and Technology 03, Nr. 12 (20.12.2016): 4858–65. http://dx.doi.org/10.18535/ijetst/v3i12.10.

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30

M.Jayalakshmi, M. Jayalakshmi, und P. Pandian P.Pandian. „Solving Fully Fuzzy Multi-Objective Linear Programming Problems“. International Journal of Scientific Research 3, Nr. 4 (01.06.2012): 1–6. http://dx.doi.org/10.15373/22778179/apr2014/174.

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31

Ghaffariyan M, R., K. Stampfer, J. Sessions, T. Durston, CH Kanzian und M. Kuehmaier. „Road network optimization using heuristic and linear programming“. Journal of Forest Science 56, No. 3 (01.04.2010): 137–45. http://dx.doi.org/10.17221/12/2009-jfs.

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Annotation:

 To minimize the cost of logging, it is necessary to optimize the road density. The aim of this study was to determine optimal road spacing (ORS) in Northern Austria. The stepwise regression method was used in modelling. The production rate of tower yarder was 10.4 m<SUP>3</SUP>/PSHo (Productive system hours) and cost of 19.71 €.m<SUP>–3</SUP>. ORS was studied by calculating road construction cost, installation cost and yarding cost per m<SUP>3</SUP> for different road spacing. The minimum total cost occurred at 39.15 €.m<SUP>–3</SUP> and ORS would be 474 m assuming uphill and downhill yarding. The optimal road density and yarding distance are 21.1 m.ha<SUP>–1</SUP> and 90 m, respectively. A sample logging area was used to plan different roads and, using network analysis, the best solution was found based on a modified shortest path algorithm. The network analysis results were very different from the optimal road spacing results that assumed roads and logging corridors could be located anywhere in the planning area at a constant cost. Mixed integer programming was also used to get a real optimal solution.

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Rushiti, Endrit, Axhi Beqiri, Egzona Iseni und Shpetim Rexhepi. „SimplexAlgo Software for Solving Problems in Linear Programming“. Mathematics, Computer Science and Education 5, Nr. 1 (20.12.2022): 9–18. http://dx.doi.org/10.54664/ygjs5089.

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Annotation:

The paper describes the development of a piece of software called “SimplexAlgo”, which calculates and solves a simplex algorithm. We have created this software for educational purposes in linear programming, which is a technique for the optimization of a linear objective function, subject to linear equality and linear inequality constraints, and as such is widely used in many fields in operation research. SimplexAlgo has been developed with the C# programming language in Visual Studio desktop. To execute an exercise, the software is manually coded according to the methods and ways studied and learned. To achieve the desired result, various attributes are used, as well as network connections from where we get the steps of a function (step -step-step). The application has a special algorithm to solve an exercise and provide solutions. Comparisons have been made regarding the speed of execution of the algorithm of this software with the existing ones, where it has been established that the execution time is faster.

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33

Xu, Zhijie, Jianqin Zhang, Zhidan Xu und Zhigang Chen. „Locally Linear Embedding by Linear Programming“. Procedia Engineering 15 (2011): 3041–45. http://dx.doi.org/10.1016/j.proeng.2011.08.570.

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34

Galperin, E. A. „Linear time algorithms for linear programming“. Computers & Mathematics with Applications 37, Nr. 4-5 (Februar 1999): 199–208. http://dx.doi.org/10.1016/s0898-1221(99)00069-3.

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35

Júdice, Joaquim J. „Linear complementarity, linear and nonlinear programming“. European Journal of Operational Research 41, Nr. 2 (Juli 1989): 251–52. http://dx.doi.org/10.1016/0377-2217(89)90393-7.

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36

Van Hulle, M. M. „A goal programming network for linear programming“. Biological Cybernetics 65, Nr. 4 (August 1991): 243–52. http://dx.doi.org/10.1007/bf00206222.

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37

Xu, Z. K., und S. C. Fang. „Unconstrained convex programming approach to linear programming“. Journal of Optimization Theory and Applications 86, Nr. 3 (September 1995): 745–52. http://dx.doi.org/10.1007/bf02192167.

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38

Rees, D. G., und Bruce R. Feiring. „Linear Programming, An Introduction.“ Statistician 36, Nr. 1 (1987): 63. http://dx.doi.org/10.2307/2988281.

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39

Hussian, Abdel-Nasser, Mai Mohamed, Mohamed Abdel-Baset und Florentin Smarandache. „Neutrosophic Linear Programming Problem“. Mathematical Sciences Letters 6, Nr. 3 (01.09.2017): 319–24. http://dx.doi.org/10.18576/msl/060315.

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Antipin, Anatoly S., und Elena V. Khoroshilova. „Linear programming and dynamics“. Ural mathematical journal, Nr. 1 (2015): 3–19. http://dx.doi.org/10.15826/umj.2015.1.001.

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41

Paschentis, Spiros N., und Saul I. Gass. „Linear Programming (5th Edition).“ Journal of the Operational Research Society 37, Nr. 1 (Januar 1986): 99. http://dx.doi.org/10.2307/2582552.

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42

Punnen, Abraham P. „K-Sum Linear Programming“. Journal of the Operational Research Society 43, Nr. 4 (April 1992): 359. http://dx.doi.org/10.2307/2583159.

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43

Wadsworth, A. M., Brain D. Bunday und Gerald R. Garside. „Linear Programming in PASCAL“. Journal of the Operational Research Society 40, Nr. 10 (Oktober 1989): 943. http://dx.doi.org/10.2307/2583407.

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44

Walker, Richard, B. D. Bunday und G. R. Garside. „Linear Programming in Pascal“. Mathematical Gazette 72, Nr. 462 (Dezember 1988): 336. http://dx.doi.org/10.2307/3619971.

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45

Filová, Alexandra, und Veronika Hrdá. „Application of linear programming“. Mathematics in Education, Research and Applications 2, Nr. 2 (21.12.2016): 68–74. http://dx.doi.org/10.15414/meraa.2016.02.02.68-74.

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46

Krauze, Tadeusz K., und Bruce R. Feiring. „Linear Programming: An Introduction.“ Contemporary Sociology 17, Nr. 3 (Mai 1988): 432. http://dx.doi.org/10.2307/2069713.

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47

Mukesh, Anand Mohan Sinha, Kumar. „Algorithm for Linear Programming“. IOSR Journal of Mathematics 4, Nr. 4 (2012): 48–51. http://dx.doi.org/10.9790/5728-0444851.

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48

Hurley, D. „Advances in Linear Programming“. Irish Mathematical Society Bulletin 0013 (1985): 13–15. http://dx.doi.org/10.33232/bims.0013.13.15.

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49

Al-Alaaf, Khalid. „Multiple Objective Linear Programming“. TANMIYAT AL-RAFIDAIN 31, Nr. 96 (01.12.2009): 121–44. http://dx.doi.org/10.33899/tanra.2009.161784.

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50

Arsham, Hossein. „Foundation of Linear Programming“. International Journal of Strategic Decision Sciences 3, Nr. 3 (Juli 2012): 40–60. http://dx.doi.org/10.4018/jsds.2012070104.

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Annotation:

The aim and scope of this paper are the infusion of purposeful action by decision makers with an explicit understanding of analytical linear programming (LP) tools in order that the managers will implement strategic results correctly. The advances in computing software have brought LP tools to the desktop for a variety of applications to support managerial decision-making. However, it is already recognized that current LP tools do not answer the managerial questions satisfactorily. For instance, there is a costly difference between the mathematical and managerial interpretations of sensitivity analysis. The LP software packages provide sensitivity results about the optimality of a basis and not about the optimality of the values of the decision variables, and the shadow prices that are of interest to the manager. Society has developed the largest sensitivity region based on “optimal solution,” not that which “preserves the basis” that allows for simultaneous dependent/independent changes. The aim and results of this article are found further in the work.

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