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Visualizzazione dei post da marzo, 2011

Maximum diversity problem

Quante cose si possono imparare dalle tesi di laurea? Sembra proprio tante! Oggi possiamo approfittare della tesi di laurea di Yari Melanzi: "UN ALGORITMO DI TABU SEARCH PER IL MAXIMUM DIVERSITY PROBLEM" Relatori: Roberto Aringhieri e Roberto Cordone. L'indice della tesi è il seguente: 1 Introduzione 1.1 Definizione del problema 1.2 Applicazioni 1.2.1 Salvaguardia della Biodiversità 1.2.2 Trattamenti medici 1.2.3 La varietà nell'agricoltura 1.2.4 Corretto ridimensionamento di un'impresa 1.2.5 Composizione di una giuria 1.2.6 Diversity Data Mining 1.3 Descrizione ed obiettivi del lavoro 2 Maximum Diversity Problem 2.1 Formulazioni Matematiche 2.1.1 Una formulazione lineare intera 2.2 Algoritmi euristici 2.3 Greedy Randomized Adaptive Search Procedure 2.4 Fase costruttiva 2.4.1 K Larger Distances 2.4.2 Most Distant Insertion 2.4.3 Euristica di Ghosh 2.4.4 Euristica di Andrade 2.5 Fase di ricerca locale 2.5.1 Scambio di un elemento 2.5.2

Feasibility pump

Voglio segnalarvi una tesi di laurea interessante dal punto di vista tecnologico. "INTERFACING A MIP HEURISTIC BASED ON ILOG CPLEX WITH DIFFERENT LP SOLVERS" di Davide Baracco, relatore Matteo Fischetti. Dico interessante dal punto di vista tecnologico, perché in un unico testo possiamo imparare come funziona una delle più famose euristiche per trovare soluzioni a problemi lineari a variabili intere; come funziona CPLEX; come funziona Xpres-MP e come funziona GLPK. Per meglio specificare i contenuti della tesi ne riporto l'indice: 1 The Feasibility Pump 1.1 Introduction 1.2 Computational experiments 1.3 FP variants 1.3.1 Reducing the computing time 1.3.2 Improving the solution quality 1.3.3 Computational results 2 ILOG CPLEX 2.1 Introduction 2.2 ILOG CPLEX Technologies 2.3 CPLEX Algorithms 2.3.1 CPLEX Simplex Optimizers 2.3.2 CPLEX Barrier Optimizers 2.3.3 CPLEX Mixed Integer Optimizer 3 Xpress-MP by Dash Optimization 3.1 Xpress-MP overview 4 GLPK by