Scilab/C4/Optimization-Using-Karmarkar-Function/Bengali

From Script | Spoken-Tutorial
Revision as of 14:47, 27 February 2017 by Kaushik Datta (Talk | contribs)

(diff) ← Older revision | Latest revision (diff) | Newer revision → (diff)
Jump to: navigation, search
Time Narration
00:01 নমস্কার। Scilab ব্যবহার করে Optimization of Linear Functions with Linear Constraints এর টিউটোরিয়াযে আপনাদের স্বাগত।
00:10 এই টিউটোরিয়ালে আমরা শিখব:
00:12 Optimization এর মানে কি?
00:15 এবং অপ্টিমাইজেশনে Scilab function karmarkar ব্যবহার করে।
00:20 অপ্টিমাইজেশান মানে:
00:22 প্রদত্ত অবজেক্ট ফাংশন মিনিমাইজ বা ম্যাক্সিমাইজ করা।
00:26 ডিসিশন ভ্যারিয়েবল বদলে যাকে মাঝে মাঝে Cost function ও বলা হয়।
00:33 ডিসিশন ভ্যারিয়েবল পূর্বে পরিভাষিত কন্সট্যান্ট অনুযায়ী বদলে যায়।
00:38 এই কন্সট্যান্ট ভ্যারিয়েবলের কিছু ফাংশনের আকারেও থাকে।
00:44 Optimization ব্যাপকভাবে অধিকাংশ ইঞ্জিনিয়ারিং এবং নন ইঞ্জিনিয়ারিং ক্ষেত্রে ব্যবহৃত হয়:
00:52 ইকোনমিক্স,
00:54 কন্ট্রোল থিয়োরী এবং
00:56 অপারেশনস ও রিসার্চ।
00:58 Scilab ফাংশন karmarkar নিম্নে ব্যবহৃত হয়:
01:01 ডিসিশন ভ্যারিয়েবলে লিনিয়ার কন্সট্র্যান্ট অনুযায়ী লিনিয়ার অবজেক্ট ফাংশন অপ্টিমাইজ করতে।
01:10 আমরা karmarkar ফাংশন ব্যবহার করে নিম্ন উদাহরণ সমাধান করব:
01:14 নিম্ন সমীকরণের জন্য মাইনাস 3 x 1 মাইনাস x 2 মাইনাস 3 x 3 মিনিমাইজ করুন।
01:19 2 x 1 প্লাস x 2 প্লাস x 3 লেস দেন এবং ইকুয়াল টু 2.
01:26 x 1 প্লাস 2 x 2 প্লাস 3 x 3 লেস দেন এবং ইকুয়াল টু 5.
01:32 2 x 1 প্লাস 2 x 2 প্লাস x 3 লেস দেন এবং ইকুয়াল টু 6.
01:36 যেখানে x1, x2, x3 সব শূন্যের চেয়ে বড় বা সমান।
01:42 উল্লেখ্য যে সকল ফাংশন যা অবজেক্টিভ ফাংশন হোক বা কন্সট্র্যান্ট, লিনিয়ার হবে।
01:49 প্রদত্ত সমস্যা সমাধান করতে প্রথমে scilab কনসোলে যান এবং লিখুন:
01:54 help karmarkar
01:57 এবং এন্টার টিপুন।
01:59 আপনি help ব্রাউজারে আর্গুমেন্টসের কলিং ক্রম
02:03 সেই আর্গুমেন্টের ব্যাখ্যা, বিবরণ এবং কিছু উদাহরণ দেখতে পারেন।
02:12 help ব্রাউজার বন্ধ করুন।
02:14 এখানে আমরা ইনপুট এবং আউটপুট আর্গুমেন্ট সংক্ষিপ্তকরণ করব।
02:19 আউটপুট আর্গুমেন্ট হল xopt, fopt, exitflag, iter, yopt.
02:25 x opt: অপ্টিমাম অর্থাৎ সর্বোত্তম সমাধান।
02:28 f opt: অপ্টিমাম সমাধানে অবজেক্ট ফাংশন ভ্যালু।
02:33 exitflag : নিষ্পাদনের স্ট্যাটাস, এটি চিহ্নিত করতে সাহায্য করে যে অ্যালগরিদম কনভার্জ হচ্ছে কিনা।
02:41 iter :xopt পর্যন্ত পৌঁছতে আবশ্যক ইটারেশনের সংখ্যা।
02:46 yopt : ডুয়াল সমাধান রাখার স্ট্রাকচার।
02:49 এটি Lagrange মাল্টিপ্লায়ার্স দেয়।
02:53 ইনপুট আর্গুমেন্ট হল Aeq beq c x zero rtolf gam maxiter outfun A b lb এবং ub
03:09 Aeq : লিনিয়ার ইকুয়ালিটি কন্সট্র্যান্টসে ম্যাট্রিক্স।
03:12 beq : লিনিয়ার ইকুয়ালিটি কন্সট্র্যান্টসের ডান অংশ।
03:17 c : x এর লিনিয়ার অবজেক্টিভ ফাংশন কোএফিসিয়েন্ট।
03:21 x0 : ইনিশিয়াল guess বা প্রারম্ভিক অনুমান।
03:25 rtolf : f of x ইস ইকুয়াল টু c ট্রান্সপোজ মাল্টিপ্লাইড বাই x এ রিলেটিভ টলারেন্স।
03:34 gam : স্কেলিং ফ্যাক্টর।
03:36 maxiter : ইটারেশনের অধিকতম সংখ্যা যার পর আউটপুট রিটার্ন হয়।
03:43 outfun : অতিরিক্ত ইউসার ডীফাইনড আউটপুট ফাংশন।
03:47 A : লিনিয়ার ইকুয়ালিটি কন্সট্র্যান্টের ম্যাট্রিক্স।
03:51 b :লিনিয়ার ইকুয়ালিটি কন্সট্র্যান্টের ডান অংশ।
03:55 lb : x এর লোয়ার বাউন্ড না নিম্ন সীমা।
03:58 ub: x এর আপার বাউন্ড না ঊর্ধ্ব সীমা।
04:02 এখন আমরা karmarkar ফাংশন ব্যবহার করে Scilab এ উল্লিখিত উদাহরণ সমাধান করতে পারি।
04:07 scilab কনসোলে যান এবং লিখুন:
04:11 A ইস ইকুয়াল টু বর্গাকার বন্ধনী খুলুন 2 <স্পেস> 1 <স্পেস> 1 <সেমিকোলন> 1 <স্পেস> 2 <স্পেস> 3 <সেমিকোলন> 2 <স্পেস> 2 <স্পেস> 1 বর্গাকার বন্ধ বন্ধনী করুন।
04:26 এবং এন্টার টিপুন।
04:28 একইভাবে লিখুন: ছোটহাতের b ইকুয়াল টু বর্গাকার বন্ধনী খুলুন 2 <সেমিকোলন> 5 <সেমিকোলন> 6 বর্গাকার বন্ধ বন্ধনী করুন।
04:38 এবং এন্টার টিপুন।
04:41 লিখুন: c ইকুয়াল টু বর্গাকার বন্ধনী খুলুন মাইনাস 3 <সেমিকোলন> মাইনাস 1 <সেমিকোলন> মাইনাস 3 বর্গাকার বন্ধ বন্ধনী করুন।
04:53 এবং এন্টার টিপুন।
04:55 লিখুন: lb ইকুয়াল টু বর্গাকার বন্ধনী খুলুন 0 <সেমিকোলন> 0 <সেমিকোলন> 0 বর্গাকার বন্ধ বন্ধনী করুন।
05:05 এবং এন্টার টিপুন।
05:07 এখন clc কমান্ড ব্যবহার করে কনসোল পরিষ্কার করুন।
05:12 লিখুন: বর্গাকার বন্ধনী খুলুন x opt <কমা> f opt <কমা> exitflag <কমা> iter বর্গাকার বন্ধ বন্ধনী করুন ইস ইকুয়াল টু karmarkar বন্ধনী খুলুন বর্গাকার বন্ধনী খুলুন বর্গাকার বন্ধ বন্ধনী করুন <কমা> বর্গাকার বন্ধনী খুলুন বর্গাকার বন্ধ বন্ধনী করুন <কমা> c <কমা> বর্গাকার বন্ধনী খুলুন বর্গাকার বন্ধ বন্ধনী করুন <কমা>বর্গাকার বন্ধনী খুলুন বর্গাকার বন্ধ বন্ধনী করুন <কমা> বর্গাকার বন্ধনী খুলুন বর্গাকার বন্ধ বন্ধনী করুন <কমা> বর্গাকার বন্ধনী খুলুন বর্গাকার বন্ধ বন্ধনী করুন <কমা> বর্গাকার বন্ধনী খুলুন বর্গাকার বন্ধ বন্ধনী করুন <কমা> বড়হাতের A <কমা> ছোটহাতের b <কমা> lb বন্ধনী বন্ধ করুন।
06:09 এবং এন্টার টিপুন।
06:11 ডিসপ্লে অব্যাহত রাখতে এন্টার কী টিপুন।
06:14 এটি স্ক্রীনে প্রদর্শনের মত আউটপুট দেবে।
06:18 যেখানে xopt হল সমস্যার অপটিমাম সলিউশন।
06:23 fopt হল অবজেক্টিভ ফাংশনের ভ্যালু যার গনণা অপটিমাম সলিউশন x ইস ইকুয়াল টু xopt এর সমান।
06:32 এবং অপটিমাম সলিউশন xopt পর্যন্ত পৌঁছতে আবশ্যক ইটারেশনের সংখ্যা 70.
06:39 লক্ষ্য করুন যে: ফাংশন কল করার সময়, সেই অর্ডারে ইনপুট আর্গুমেন্ট দেওয়া হোক যেভাবে সেটি উপরে সূচীবদ্ধ।
06:51 এই টিউটোরিয়ালে আমরা শিখেছি:
06:53 optimization কি?
06:55 লিনিয়ার সমস্যার সমাধান করতে অপ্টিমাইজেশনে Scilab ফাংশন karmarkar এর ব্যবহার করুন,
07:01 scilab দলের সাথে যোগাযোগ করতে contact@scilab.in এ লিখুন।
07:08 এই লিঙ্কে উপলব্ধ ভিডিওটি দেখুন।
07:10 এটি প্রকল্পকে সারসংক্ষেপে বোঝায়।
07:14 ভাল ব্যান্ডউইডথ না থাকলে ভিডিওটি ডাউনলোড করে দেখুন।
07:18 স্পোকেন টিউটোরিয়াল প্রকল্প দল,
07:20 টিউটোরিয়াল ব্যবহার করে কর্মশালার আয়োজন করে।
07:23 অনলাইন পরীক্ষা পাস করলে প্রশংসাপত্র দেয়।
07:27 বিস্তারিত তথ্যের জন্য contact@spoken-tutorial.org তে ইমেল করুন।
07:34 স্পোকেন টিউটোরিয়াল Talk to a Teacher প্রকল্পের অংশবিশেষ।
07:37 এটি ভারত সরকারের ICT, MHRD এর National Mission on Education দ্বারা সমর্থিত।
07:44 এই বিষয়ে বিস্তারিত তথ্য এই লিঙ্কে প্রাপ্তিসাধ্য। http:// spoken- tutorial.org/NMEICT-Intro
07:53 আই আই টী বোম্বে থেকে আমি বিদায় নিচ্ছি।
07:57 অংশগ্রহনের জন্য ধন্যবাদ।

Contributors and Content Editors

Kaushik Datta, Satarupadutta