Luận văn "Một phương pháp vô hướng hóa giải bài toán tối ưu đa mục tiêu" trình bày phương pháp vô hướng hóa Pascoletti-Serafini giải bài toán tối ưu đa mục tiêu, nghiên cứu phát triển thuật toán điều khiển tham số.

Luận văn "Dưới vi phân suy rộng và ứng dụng" nghiên cứu về vi phân suy rộng và ứng dụng trong tối ưu đa mục tiêu, tập trung vào lý thuyết của Jeyakumar-Luc và Dutta-Chandra.

Luận án của Trần Văn Thắng (2014) nghiên cứu đối ngẫu liên hợp cho bài toán tối ưu đa mục tiêu và ứng dụng trong kinh tế. Đóng góp vào lý thuyết tối ưu.

Khóa luận tốt nghiệp đại học "Bài toán tối ưu đa mục tiêu và ứng dụng xây dựng chương trình lập thời khóa biểu" trình bày các nội dung chính sau: Ứng dụng của giải thuật di truyền vào bài toán lập thời khóa biểu; Xây dựng chương trình lập thời khóa biểu.

Nghiên cứu này đề xuất một giải pháp nhằm hạn chế tổn thất công suất và tăng cường hiệu quả hoạt động của hệ thống điện phân phối (DPS) thông qua việc bố trí hợp lý các nguồn điện phân tán (DG). Chiến lược này tổng hợp nhiều yếu tố quan trọng như giảm tổn thất công suất, cải thiện độ ổn định điện áp, tối ưu hệ số tải và hệ số công suất, giúp DPS vận hành hiệu quả hơn.

Bài viết này giới thiệu ứng dụng của thuật toán Reference Vector Guided Evolutionary Algorithm để tối ưu tích hợp nguồn điện phân tán vào hệ thống điện phân phối. Mô hình tối ưu với ba mục tiêu chính: tối đa công suất của nguồn điện phân tán, giảm tổn thất công suất và cải thiện độ ổn định điện áp của hệ thống.

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Toán học "Nghiên cứu, phát triển một số kỹ thuật thích ứng nhằm cải thiện chất lượng giải thuật tiến hóa tối ưu đa mục tiêu" được nghiên cứu với mục tiêu: Phát triển một số kỹ thuật điều khiển thích ứng nhằm duy trì cân bằng giữa khả năng thăm dò và khai thác trong quá trình tiến hóa của giải thuật tiến hóa tối ưu đa mục tiêu. Từ đó, đề xuất áp dụng để cải tiến một số giải thuật tiến hóa tối ưu đa mục tiêu điển hình nhằm minh chứng hiệu quả và tính phổ dụng của những kỹ thuật đã phát triển.

Luận án Tiến sĩ Toán học "Nghiên cứu, phát triển một số kỹ thuật điều khiển thích ứng nhằm cải thiện chất lượng giải thuật tiến hóa tối ưu đa mục tiêu" trình bày các nội dung chính sau: Tổng quan giải thuật tiến hóa tối ưu đa mục tiêu; Nghiên cứu, phát triển kỹ thuật điều khiển thích ứng dựa trên xu hướng biến đổi độ đo về hội tụ và đa dạng của tập giải pháp; Nghiên cứu, phát triển kỹ thuật điều khiển thích ứng dựa trên phân bố của quần thể.

Luận văn trình bày và thực hiện thuật toán giao biên pháp tuyến dựa trên phương pháp Lagrange tăng cường, trong đó việc tối ưu hàm Lagrange tăng cường bên trong vòng lặp bằng phương pháp Lagrange tăng cường được thực hiện bằng thuật toán tối ưu dựa trên gradient với các gradient cần tính bằng phương pháp liên hợp.

Bài giảng "Tính toán tiến hóa: Bài 9 - Multi-objective optimization" được biên soạn với các nội dung chính sau: Tối ưu đa mục tiêu; A multi-objective evolutionary algorithm based on decomposition. Mời các bạn cùng tham khảo bài giảng!

Bài giảng Tính toán tiến hóa - Bài 9: Multi-objective optimization. Bài này cung cấp cho học viên những nội dung về: tối ưu đa mục tiêu; bài toán đa mục tiêu; một thuật toán tiến hóa đa mục tiêu dựa trên sự phá hoại;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

Luận án Tiến sĩ Toán học "Nghiên cứu phát triển một số mô hình dạng Lanchester trong mô phỏng trận đánh" trình bày các nội dung chính sau: Xây dựng mô hình toán học cho trận đánh bất đối xứng với một bên là n lực lượng tham chiến có lực lượng lớn và có chia sẻ thông tin tình báo với một bên là một lực lượng có quân số nhỏ; Xây dựng mô hình toán học cho trận đánh mà một bên có sự hỗ trợ của các lực lượng khác, các lực lượng hỗ trợ này tuy không trực tiếp tham chiến nhưng có ảnh hưởng đến kết cục của trận đánh.

Đề tài "Điều kiện tối ưu cấp hai của bài toán tối ưu đa mục tiêu" có cấu trúc gồm 3 chương trình bày các khái niệm cơ bản của lý thuyết tối ưu đa mục tiêu; điều kiện cần tối ưu cấp hai của bài toán tối ưu đa mục tiêu không trơn với ràng buộc tập hợp; điều kiện đủ tối ưu cấp hai của bài toán tối ưu đa mục tiêu không trơn với ràng buộc tập hợp và trường hợp không ràng buộc tập hợp.

Đề tài có cấu trúc gồm 2 chương trình bày điều kiện tối ưu và đối ngẫu cho các nghiệm hữu hiệu chính thường và cô lập của bài toán tối ưu đa mục tiêu không trơn; điều kiện tối ưu và đối ngẫu cho các nghiệm hữu hiệu và nghiệm hữu hiệu yếu của bài toán tối ưu đa mục tiêu không trơn.

Bài giảng Toán tối ưu do TS. Hoàng Quang Tuyến biên soạn cung cấp cho người học những kiến thức như: Cơ bản về giải tích lồi; Điều kiện tối ưu; Phương pháp có thể và phương pháp tuyến tính hóa; Phương pháp hàm phạt điểm trong, điểm ngoài; Tối ưu đa mục tiêu. Mời các bạn cùng tham khảo!

Nội dung nghiên cứu của luận văn là trình bày bài toán phân bố công suất tối ưu trong hệ thống điện; Xây dựng giải thuật cho thuật toán PSO cải tiến; Áp dụng thuật toán PSO cải tiến giải bài toán phân bố công suất tối ưu đa mục tiêu.

Luận văn trình bày các kết quả nghiên cứu về điều kiện cần cho cực tiểu Pareto địa phương và cực tiểu yếu địa phương của bài toán tối ưu đa mục tiêu có ràng buộc đẳng thức, bất đẳng thức và ràng buộc tập trong không gian Banach dưới ngôn ngữ dưới vi phân suy rộng của Đỗ Văn Lưu. Mời các bạn tham khảo!

Luận văn trình bày các điều kiện cần và các điều kiện đủ cho tựa nghiệm hữu hiệu của bài toán tối ưu đa mục tiêu với các hàm Lipschitz tự nhiên. Mời các bạn tham khảo!

Lý thuyết các điều kiện tối ưu đóng vai trò quan trọng trong lý thuyết các bài toán cực trị. Các điều kiện tối ưu cấp hai cho phép ta tìm được nghiệm tối ưu trong trong tập các điểm dừng. Nhiều kết quả nghiên cứu về điều kiện tối ưu cấp hai cho bài toán tối ưu đơn và đa mục tiêu đã được thiết lập. Mời các bạn cùng tìm hiểu nội dung của luận văn.

Năm 1994, Demyanov đã đưa ra khái niệm dưới vi phân suy rộng compăc lồi. Khái niệm này là một tổng quát hoá của khái niệm lồi trên và lõm dưới. Các khái niệm dưới vi phân suy rộng đóng, không lồi và Jacobian xấp xỉ được đề xuất bởi Jeyakumar và Luc trong. Khái niệm dưới vi phân suy rộng là tổng quát hoá của một số các khái niệm dưới vi phân đã biết của Clarke, Michel-Penot, Mordukhovich. Mời các bạn cùng tham khảo.