Tối ưu là gì? Các công bố khoa học về Tối ưu

Tối ưu là quá trình tìm cách đạt được hiệu suất, hiệu quả hoặc lợi ích tốt nhất trong một tình huống nhất định, thông qua việc sử dụng tài nguyên một cách tối đa và giảm thiểu các rủi ro, hỗn loạn hoặc lãng phí. Việc tối ưu có thể áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau như kinh doanh, công nghệ, toán học, hành chính, sản xuất và quản lý.
Trong mỗi lĩnh vực cụ thể, quá trình tối ưu có thể có các phương pháp và kỹ thuật khác nhau. Dưới đây là một số ví dụ về một số phương pháp tối ưu trong các lĩnh vực khác nhau:

1. Tối ưu hóa kinh doanh: Trong kinh doanh, tối ưu hóa thường được sử dụng để tối đa hóa lợi nhuận hoặc doanh thu và đồng thời giảm thiểu các chi phí. Các công cụ tối ưu trong kinh doanh bao gồm phân tích SWOT, phân tích chi phí-hiệu quả, phân tích dữ liệu và mô hình hóa.

2. Tối ưu hóa công nghệ: Trong công nghệ, tối ưu hóa có thể được sử dụng để tìm kiếm cách cải thiện hiệu suất, tốc độ hoạt động hoặc khả năng đáp ứng của một hệ thống. Điều này có thể đòi hỏi việc tối ưu hóa thuật toán, tối ưu hóa thiết kế phần cứng hoặc tối ưu hoá các quá trình sản xuất.

3. Tối ưu hóa toán học: Trong toán học, tối ưu hóa dùng để tìm cách tối đa hóa hoặc tối thiểu hóa một hàm mục tiêu dưới các ràng buộc nhất định. Các phương pháp tối ưu hóa toán học bao gồm phương pháp đồng cực, phương pháp gradient và phương pháp sắp xếp bậc.

4. Tối ưu hóa quản lý: Trong quản lý, tối ưu hóa liên quan đến việc tìm cách tối ưu hóa sự sắp xếp và sử dụng tài nguyên, quy trình và công việc để đạt được kết quả tốt nhất. Điều này có thể bao gồm tối ưu hóa lượng lao động, quản lý chuỗi cung ứng hoặc tối ưu hóa quy trình.

Tóm lại, tối ưu là quá trình tìm cách tối đa hóa lợi ích và tối thiểu hóa hàng hóa trong một tình huống cụ thể. Phương pháp và kỹ thuật tối ưu hóa có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau để đạt được sự hiệu quả và đạt được mục tiêu mong muốn.
Tối ưu là quá trình tìm kiếm giải pháp tốt nhất dựa trên một tập hợp các ràng buộc và mục tiêu nhất định. Nó thường liên quan đến việc tìm ra phương án tốt nhất trong số các phương án có sẵn.

Trong quá trình tối ưu, người ta thường xem xét các yếu tố như tài nguyên có sẵn, thời gian, chi phí, hiệu quả hoạt động và các ràng buộc khác. Mục tiêu của tối ưu có thể là tối đa hóa lợi nhuận, tối thiểu hóa chi phí, tối đa hóa hiệu suất, tối ưu hoá quy trình hoặc đạt được mục tiêu cụ thể khác.

Có nhiều phương pháp và thuật toán được sử dụng để thực hiện tối ưu. Một số phương pháp phổ biến bao gồm:

1. Tìm kiếm theo thứ tự: Phương pháp này liệt kê và kiểm tra tất cả các phương án một cách tuần tự để tìm ra phương án tốt nhất. Tuy nhiên, phương pháp này thường không khả thi khi số lượng phương án quá lớn.

2. Thuật toán truy hồi: Thuật toán này sử dụng phương pháp truy hồi để tìm kiếm giải pháp tối ưu. Nó bắt đầu từ một phương án ban đầu và dùng quy tắc logic và ràng buộc để điều chỉnh từng phần tử của phương án cho đến khi tìm ra giải pháp tối ưu.

3. Quy hoạch động: Phương pháp này chia bài toán thành các phần nhỏ hơn và giải quyết mỗi phần riêng rẽ. Sau đó, các giải pháp riêng rẽ được kết hợp lại để tạo ra một giải pháp tối ưu.

4. Giải thuật di truyền: Được lấy cảm hứng từ cơ chế di truyền trong tự nhiên, phương pháp này sử dụng các thuật toán di truyền để tạo ra các cá thể mới, thực hiện các phép đột biến và lai ghép để tìm ra giải pháp tối ưu.

Các phương pháp tối ưu có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau như quản lý sản xuất, quản lý hệ thống, thiết kế mạng, quy hoạch tài nguyên và tối ưu hoá thành phần phần cứng và phần mềm.

Tối ưu là một quá trình quan trọng để đạt được hiệu suất và hiệu quả tốt nhất trong các tình huống cụ thể và giúp tiết kiệm tài nguyên, tối ưu hóa quy trình và đạt được mục tiêu kinh doanh.

Danh sách công bố khoa học về chủ đề "tối ưu":

Training
Journal of Failure Analysis and Prevention - Tập 22 - Trang 503-505 - 2022
Tspan15 plays a crucial role in metastasis in oral squamous cell carcinoma
Experimental Cell Research - Tập 384 - Trang 111622 - 2019
Kazuya Hiroshima, Masashi Shiiba, Noritoshi Oka, Fumihiko Hayashi, Sho Ishida, Reo Fukushima, Kazuyuki Koike, Manabu Iyoda, Dai Nakashima, Hideki Tanzawa, Katsuhiro Uzawa
From Interactional Justice to Citizenship Behaviors: Role Enlargement or Role Discretion?
Social Justice Research - Tập 20 - Trang 207-227 - 2007
Dan S. Chiaburu
An organizational field study examined the mechanisms through which supervisors’ interactional justice influences employees’ individual-directed organizational citizenship behaviors (OCBs). Although, previous research supports the relationship between interactional fairness and OCBs, the mechanisms of operation remain unclear. Separate frameworks, based on role enlargement and role discretion exist, with no prior attempts to compare them. In this study, I examine two competitive models, (a) a role enlargement model, using employees’ role definitions as a mediator and (b) a role discretion model, using employees’ role definitions as a moderator. The results, based on data collected from 141 employee-manager dyads in a work organization, confirm that role definitions moderate the relationships between interactional justice and OCBs. The findings are discussed to derive theoretical and practical implications and directions for future research.
Continuous Galerkin and Enriched Galerkin Methods with Arbitrary Order Discontinuous Trial Functions for the Elliptic and Parabolic Problems with Jump Conditions
Journal of Scientific Computing - Tập 84 - Trang 1-25 - 2020
Andreas Rupp, Sanghyun Lee
In this paper, a new version of the enriched Galerkin (EG) method for elliptic and parabolic equations is presented and analyzed, which is capable of dealing with a jump condition along a submanifold $${\Gamma _{\text {LG}}}$$ . The jump condition is known as Henry’s law in a stationary diffusion process. Here, the novel EG finite element method is constructed by enriching the continuous Galerkin finite element space by not only piecewise constants but also with piecewise polynomials with an arbitrary order. In addition, we extend the proposed method to consider new versions of a continuous Galerkin (CG) and a discontinuous Galerkin (DG) finite element method. The presented uniform analyses for CG, DG, and EG account for a spatially and temporally varying diffusion tensor which is also allowed to have a jump at $${\Gamma _{\text {LG}}}$$ and gives optimal convergence results. Several numerical experiments verify the presented analyses and illustrate the capability of the proposed methods.
Seasonal changes in root biomass, root/shoot ratios and turnover in two coastal grassland communities in Transkei
South African Journal of Botany - Tập 54 - Trang 465-471 - 1988
C.M. Shackleton, B. McKenzie, J.E. Granger
The Impact of Treatment Components Suggested by the Psychological Flexibility Model: A Meta-Analysis of Laboratory-Based Component Studies
Behavior Therapy - Tập 43 - Trang 741-756 - 2012
Michael E. Levin, Mikaela J. Hildebrandt
Reducing radiation in CT urography for hematuria: Effect of using 100 kilovoltage protocol
European Journal of Radiology - Tập 81 - Trang e830-e834 - 2012
Sungwon Lee, Seung Eun Jung, Sung Eun Rha, Jae Young Byun
Cooling of the nucleus raphe dorsalis induces sleep in the cat
Neuroscience Letters - Tập 3 - Trang 221-227 - 1976
Raymond Cespuglio, Elizabeth Walker, Marie-Eugenie Gomez, Rossella Musolino
The leader multipurpose shopping location problem
European Journal of Operational Research - Tập 302 - Trang 470-481 - 2022
Armin Lüer-Villagra, Vladimir Marianov, H.A. Eiselt, Gonzalo Méndez-Vogel
Efficient upgrading of pyrolysis bio-oil over Ni-based catalysts in supercritical ethanol
Fuel - Tập 241 - Trang 207-217 - 2019
Jin-Hyuk Lee, In-Gu Lee, Ji-Yeon Park, Kwan-Young Lee
Tổng số: 3,959,670   
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 395967