Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: network problems

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

A DNA Algorithm for Calculating the Maximum Flow of a Network

Sackmann Andrea, Brown Kristelle, Formanowicz Piotr, Morgan Kevin, Kalsheker Noor, Garibaldi Jon M., Blażewicz Jacek

Foundations of Computing and Decision Sciences

2023

Vol. 48, No. 4

483--506

DNA computing is a highly interdisciplinary field which combines molecular operations with theoretical algorithm design. A number of algorithms have been demonstrated in DNA computing, but to date network flow problems have not been studied. We aim to provide an approach to calculate the value of the maximum flow in networks by encoding the mathematical problem in DNA molecules and by using molecular biology techniques to manipulate the DNA. We present results which demonstrate that the algorithm works for an example network problem. This paper presents the first application of DNA computing to network-flow problems. The presented algorithm has a linear time complexity where the calculation itself is done in a constant number of steps.

Comparative Study of AMPL, Pyomo and JuMP Optimization Modeling Languages on a Network Linear Programming Problem Example

Karbowski Andrzej, Wyskiel Krzysztof

Pomiary Automatyka Robotyka

2021

R. 25, nr 3

23--30

The purpose of this work is a comparative study of three languages (environments) of optimization modeling: AMPL, Pyomo and JuMP. The comparison will be based on three implementations of the shortest path problem formulated as a linear programming problem. The codes for individual models and differences between them will be presented and discussed. Various aspects will be taken into account, such as: simplicity and intuitiveness of implementation, availability of specific data structures for a LP network problems, etc.

Celem pracy jest zbadanie i porównanie możliwości trzech języków (środowisk) modelowania optymalizacyjnego: AMPL, Pyomo i JuMP. Porównanie zostanie oparte na trzech implementacjach zadania najkrótszej ścieżki sformułowanego jako zadanie programowania liniowego. Przedstawione i omówione zostaną kody poszczególnych modeli oraz różnice między nimi. Pod uwagę będą brane różne aspekty, takie jak: prostota i intuicyjność implementacji, dostępność określonych struktur danych dla problemów z siecią LP itp.