فایل ورد کامل روش های بهینه سازی گزینش شده برای مدیریت مالی تحت شرایط غیر قطعی

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

این مقاله، ترجمه شده یک مقاله مرجع و معتبر انگلیسی می باشد که به صورت بسیار عالی توسط متخصصین این رشته ترجمه شده است و به صورت فایل ورد (microsoft word) ارائه می گردد

متن داخلی مقاله بسیار عالی، پر محتوا و قابل درک می باشد و شما از استفاده ی آن بسیار لذت خواهید برد. ما عالی بودن این مقاله را تضمین می کنیم

فایل ورد این مقاله بسیار خوب تایپ شده و قابل کپی و ویرایش می باشد و تنظیمات آن نیز به صورت عالی انجام شده است؛ به همراه فایل ورد این مقاله یک فایل پاور پوینت نیز به شما ارئه خواهد شد که دارای یک قالب بسیار زیبا و تنظیمات نمایشی متعدد می باشد

توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل روش های بهینه سازی گزینش شده برای مدیریت مالی تحت شرایط غیر قطعی،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۳۶ صفحه

۵ جمع بندی
چالش بر انگیز ترین مسئله برای محاسبات با عملکرد بالا در تحقیقات، مسئله های ترکیبی بزرگ در یک طرف و مسئله های خطی و یا محدب بزرگ در طرف دیگر هستند. برای مورد دوم در مسئله ها ما اصولی را برای سازمان دهی و تجزیه به مسئله های کوچک تر پیشنهاد داده ایم. داده ها و جریان کنترلی الگوریتم ها چالش جدیری برای طراحی زبان هایی با حالت موازی بالا و طراحی کامپایلر های مختلف میباشد. در حالی که پشتیبانی از الگوریتم های موازی برای ماتریس های جبری با قاعده و متراکم به خوبی انجام شده است، هنوز به راحتی نمیتوان الگوریتم های نا متقاران موازی تو در تو را کد گذاری کرد و یا ترکیب داد ها و وظایف موازی در مسئله های مالی تصادفی هنوز کار دشواری است.
توسعه های آتی در طراحی زبان ها و کامپایلر های برنامه نویسی باید این مشکلات و مشکلات مشابه آن آن ها را به عنوان نمونه هایی از ساختار های مشکلات و الزامات واقعی مهندسی نرم افزار در مجمع OR در نظر بگیرد.

عنوان انگلیسی:Selected parallel optimization methods for financial management under uncertainty~~en~~

۵ Conclusions

The most challenging problems for high performance computing in operations research are large combinatorial problems on one side and large structured linear or convex problems on the other side. For the latter class of problems we have presented principles of organizing the decomposition into more or less coupled subproblems. The data and control ¯ow of these algorithms exhibit new challenges for the design of high level parallel languages and compiler design. While support for data parallel algorithms for dense and regular matrix algebra is well established, there is no easy way of coding nested task parallel asynchronous algorithms, or a mix of data and task parallel processing, as it appears in stochastic dynamic financial management problems. Future development in language and compiler design should take these and similar large-scale problems as examples of relevant problem structures and actual software engineering requirements of the OR community.

$$en!!