محصولات اخیر
آموزش آنلاین تدریس برتر
توضیحات
ویدئو معرفی این محصول آموزش روش سیمپلکس M بزرگ
آموزش روش سیمپلکس M بزرگ (Big M) به زبان فارسی
بعضی از مسائل را نمیتوان با روش سیمپلکس معمولی حل کرد و یکی از روش های حل آنها استفاده از روش سیمپلکس M بزرگ می باشد.
در واقع یک روش دیگر از روش های حل مدل های غیر استاندارد در برنامه ریزی خطی، روش سیمپلکس M بزرگ می باشد. در این روش هم مانند روش سیمپلکس دو فازی یا دو مرحله ای ، از متغیرهای مصنوعی (R) استفاده می شود و لازم به ذکر است که تعداد جدول های لازم برای رسیدن به جدول بهینه یا نهایی در هر دو روش با هم برابر می باشد.
در این روش متغیر های مصنوعی را به مساله اضافه می کنیم به دلیل اینکه بتوانیم حل مساله را شروع کنیم ولی چون متغیر های مصنوعی مساله را عوض کرده اند باید در ادامه از مساله حذف شوند. برای این کار متغیر های مصنوعی را در تابع هدف ، جریمه ی سنگین (M بزرگ) می کنیم.
در واقع این M بزرگ همان جریمه ی سنگینی است که برای متغیر های مصنوعی در نظر می گیریم.
در این آموزش به صورت قدم به قدم و همراه با حل یک مثال عددی ، روش سیمپلکی M بزرگ را همراه با تمامی نکاتش ، آموزش می دهیم.
برچسب
M بزرگ, پژوهش عملیاتی, تحقیق در عملیات, جریمه, سیمپلکس, متغیرهای مصنوعیمحصولات مرتبط
آموزش قیمت سایه ای Shadow Price در دوگان
آموزش روش محاسبه نرخ سازگاری ماتریس CR
آموزش روش AHP تحلیل سلسله مراتبی
نرم افزار گمز GAMS با لایسنس 100% معتبر
تخصیص آموزش تخصیص (مجارستانی)
آموزش بنیاد ریاضی سیمپلکس (ماتریسی)
آخرین محصولات
آموزش قیمت سایه ای Shadow Price در دوگان
آموزش روش محاسبه نرخ سازگاری ماتریس CR
آموزش روش وزن دهی به اهداف
آموزش روش AHP تحلیل سلسله مراتبی
آموزش روش تاپسیس Topsis
آموزش برنامه ریزی آرمانی
-
بازگشت رایگان
هفت روز گارانتی بازگشت
برای تمام آموزش ها.
-
لینک دانلود مستقیم
دانلود فایل های آموزشی
بلافاصله پس از سفارش
-
سفارش آنلاین
۲۴ ساعت روز
تمام روزهای هفته
-
ایجاد کارت
ایجاد یک حساب کاربری برای دستیابی به محصولات آموزشی.
تماس با ما
اطلاعات بیشتر
راهنما
حساب من
تمامی محصولات و خدمات این وبسایت، حسب مورد دارای مجوزهای لازم از مراجع مربوطه می‌باشند و فعالیت‌های این سایت تابع قوانین و مقررات جمهوری اسلامی ایران است.
تمام حقوق این وب سایت برای شرکت تدریس برتر محفوظ است.
دیدگاهها
هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.