Примери коришћења Combinatorial optimization на Енглеском и њихови преводи на Српски
{-}
-
Colloquial
-
Ecclesiastic
-
Computer
-
Latin
-
Cyrillic
Pages in category"Combinatorial optimization".
Странице у категорији„ Комбинаторна оптимизација”.Combinatorial optimization problems such as parsing and the knapsack problem.
Комбинаторне оптимизације као што су парсирање и проблем ранца.Local search for solution of combinatorial optimization.
Lanaca za rešavanje kombinatorne optimizacije.In graph theory and combinatorial optimization, a closure of a directed graph is a set of vertices with no outgoing edges.
У теорији графова и комбинаторној оптимизацији, затворење усмереног графа је скуп чворова без излазних грана.A major topic in the book is combinatorial optimization.
Главни чланак за ову категорију је Комбинаторна оптимизација.Edmonds(born April 5, 1934) is an American computer scientist,regarded as one of the most important contributors to the field of combinatorial optimization.
Април 1934 је амерички доктор рачунарских наука,заслужан као један од најважнијих људи за допринос поља комбинаторне оптимизације.Primarily suited for combinatorial optimization and graph problems.
Примарно се користи за комбинаторне оптимизације и проблеме графова.It is very important because the problem is in its nature the combinatorial optimization problem.
Ovo je veoma značajno, pošto je problem po svojoj prirodi kombinatorni optimizacioni problem.It is an NP-hard problem in combinatorial optimization, important in operations research and theoretical computer science.
То је НП-тежак проблем у комбинаторној оптимизацији, важној у операционим истраживањима и теоријској рачунарској науци.I spent two years studying statistical theory,probability models, and combinatorial optimization.
Učio sam pre trista godina teoriju verovatnoće,statistiku, kombinatoriku, i uopšte matematiku.His research interests are in combinatorial optimization and operational research.
Основне области истраживања су Комбинаторна оптимизација и Операциона истраживања.Network problems that involve finding an optimal way of doing something are studied under the name of combinatorial optimization.
Problemi mreže koji obuhvataju nalaženje optimalnog načina izvršavanja zadatka se izučavaju pod nazivom kombinatorna optimizacija.Metaheuristics are used for combinatorial optimization in which an optimal solution is sought over a discrete search-space.
Metaheuristike se koriste za kombinatorične optimizacije u kojima se optimalno rešenje nalazi u diskretnom prostoru pretrage.Efficient solutions to the vehicle routing problem require tools from combinatorial optimization and integer programming.
Ефикасном решењу проблема рутирања возила потребан је алат из комбинаторне оптимизације и целобројно програмирања.The unifying discipline is combinatorial optimization where attention will be paid to interactions of graph spectra and semidefinite programming.
Objedinjujuća disciplina za teoriju grafova i matematičko programiranje je kombinatorna optimizacija u kojoj će pažnja biti posvećena interakcijama teorije spektara grafova i semidefinitnog programiranja.The knapsack problem is one of the most studied problems in combinatorial optimization, with many real-life applications.
Problem ranca je problem koji je najviše istraživan u kombinatornoj optimizaciji, sa mnogo primena u stvarnom životu.For each combinatorial optimization problem, there is a corresponding decision problem that asks whether there is a feasible solution for some particular measure m 0{\displaystyle m_{0}}.
За сваки оптимизациони проблем постоји одговарајући проблем одлучивања, који поставља питање да ли постоји могуће решење за неку конкретну меруm 0{\ displaystylem_{ 0}}.It is an example of what is called an NP-hard problem in combinatorial optimization and is important in operations research and theoretical computer science.
То је НП-тежак проблем у комбинаторној оптимизацији, важној у операционим истраживањима и теоријској рачунарској науци.In combinatorial optimization, by searching over a large set of feasible solutions, metaheuristics can often find good solutions with less computational effort than optimization algorithms, iterative methods, or simple heuristics.
U kombinatornoj optimizaciji, pretraživanjem velikog skupa mogućih rešenja, obično može naći dobra rešenja sa manje računarske snage od optimizacionih algoritama, iterativnih metoda ili proste heuristike.The outcomeStudents get a mathematical basis andalso practical hints in treating problems of combinatorial optimization, as well as appropriate mathematical basis for coding theory.
Ishodi učenja( stečena znanja)Studenti dobijaju matematičku osnovu i takođe praktične smernice u razmatranju problema kombinatorne optimizacije, kao i odgovarjuću matematičku osnovu za teoriju kodova.Blend optimization is a nonlinear combinatorial optimization problem where the objective is typically to maximize revenue, Net Present Value(NPV), or monthly product tonnage targets.[2] Important features of the blending problem include.
Finite fields prepare the student for coding theory. The outcomeStudents get a mathematical basis andalso practical hints in treating problems of combinatorial optimization, as well as appropriate mathematical basis for coding theory. ContentsContents of lecturesTuring machine, the definition of the complexity of algorithms.
Konačna polja pripremiće studente za teoriju kodova. Ishodi učenja( stečena znanja) Studenti dobijaju matematičku osnovu itakođe praktične smernice u razmatranju problema kombinatorne optimizacije, kao i odgovarjuću matematičku osnovu za teoriju kodova. Sadržaj predmetaSadržaj teorijske nastaveTjuringova mašina, definicija složenosti algoritama.Sections with the largest number of papers were Combinatorial Optimization, Integer Programming, Semidefinite Programming, Interior-Point Methods, Networks and Nonlinear Programming. Domestic Situation In Serbia the theory of graph spectra is the main research discipline for about 10 researchers and about 10 others occasionally take part in investigations.
Sekcije sa najviše radova bile su kombinatorna optimizacija, celobrojno programiranje, semidefinitno programiranje, unutrašnje metode, raspoređivanje, mreže i nelinearno programiranje. Stanje istraživanja kod nasU Srbiji se teorijom spektara grafova kao osnovnom strukom bavi desetak istraživača, a još njih desetak povremeno ili delimično učestvuje u istraživanjima.Research relevance Spectral Graph Theory is an important multidisciplinary area of Science that uses the methods of Linear Algebra to solve problems in Graph Theory and, on the other hand, it has been used to model and treat problems in Chemistry, Computer Science, Physics,Operational Research, Combinatorial Optimization, Biology, Bioinformatics, Geography, Economics and Social Sciences.
Značaj istraživanja Spektralna teorija grafova je važna interdisciplinarna oblast nauke koja koristi metode linearne algebre za rešavanje problema u teoriji grafova i, s druge strane, je korišćena za modeliranje i tretiranje problema u hemiji, računarstvu, fizici,operacionim istraživanjima, kombinatornoj optimizaciji, biologiji, geografiji, ekonomiji i socijalnim naukama i dr.For the sake of that the graph theory and the combinatorial optimization methods are used as the mathematical tools for the solution of these problems.
Zbog toga su za rešavanje ovog problema korišćeni metodi teorije grafova i metodi kombinatorne optimizacije.The unifying discipline for graph theory andmathematical programming is combinatorial optimization where attention will be paid to interactions of graph spectra and semidefinite programming.
Objedinjujuća disciplina za teoriju grafova imatematičko programiranje je kombinatorna optimizacija u kojoj će pažnja biti posvećena interakcijama teorije spektara grafova i semidefinitnog programiranja.The project will involve J. Edmonds,one of the creators of the field of combinatorial optimization, and Z. Obradovic, director of the Center for Information Science and Technology at Temple University, Philadelphia.
U projekat ćebiti uključeni J. Edmonds, jedan od osnivača kombinatorne optimizacije, i Z. Obradović, direktor centra za informacione nauke i tehnologije Temple University u Filadelfiji.At the beginning of the 1970s,it was observed that a large class of combinatorial optimization problems defined on graphs could be efficiently solved by non-serial dynamic programming as long as the graph had a bounded dimension, a parameter related to treewidth.
Почетком 1970-их година, уочено је дасе велика класа проблема комбинаторне оптимизације дефинисаних на графовма може ефикасно решити нелинеарним динамичким програмирањем, докле год граф има везану димензију, што је параметар везан за ширину графа.However, this loss function is non-convex and non-smooth, andsolving for the optimal solution is an NP-hard combinatorial optimization problem.[4] As a result, it is better to substitute loss function surrogates which are tractable for commonly used learning algorithms, as they have convenient properties such as being convex and smooth.
Међутим, ова функција губитка није конвексна и није глатка, арешавање оптималног решења је НП-тежак комбинаторни оптимизациони проблем. Као резултат тога, боље је заменити сурогате функције губитка који су погодни за уобичајено коришћене код алгоритама учења, јер имају погодна својства као што је конвексност и глаткос.
