การเปรียบเทียบวิธีการหาค่าเหมาะที่สุด ด้วยโซลเวอร์ของโปรแกรม ไมโครซอฟท์เอกเซล 2007 และ 2019
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อเปรียบเทียบวิธีการหาค่าเหมาะที่สุดในฟังก์ชันเกณฑ์เปรียบเทียบสมรรถนะ 13 ฟังก์ชัน ด้วยโซลเวอร์ วิธีนิวตัน-ราฟสัน (NR) และเกรเดียนต์สังยุค (CG) ของโปรแกรมไมโครซอฟท์เอกเซล 2007 และ วิธีเกรเดียนต์ลดรูปแบบวางนัยทั่วไป (GRG) และเชิงวิวัฒน์ (EV) ของโปรแกรมไมโครซอฟท์เอกเซล 2019 จากเกณฑ์การตัดสินใจ 4 วิธี คือ 1. อัตราความสำเร็จมากที่สุด ( max) 2. ความคาดเคลื่อนสัมบูรณ์เฉลี่ยต่ำที่สุด (
min ) 3. อัตราความสำเร็จมากที่สุดและความคาดเคลื่อนสัมบูรณ์ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานต่ำที่สุด (
max และ
min ) และ 4. เวลาเฉลี่ยต่ำที่สุด (
min ) เป็นตัวกำหนดวิธีการค้นหาคำตอบที่มีประสิทธิภาพมากที่สุด โดยในแต่ละสถานการณ์มีจำนวนครั้งการทำซ้ำ 100 รอบ ผลการวิจัยพบว่า เกณฑ์การตัดสินใจลำดับที่ 1. ถึง 3. วิธี EV เป็นวิธีการหาคำตอบที่ดีที่สุด ส่วนเกณฑ์ที่ 4. วิธี NR ใช้เวลาในการหาคำตอบได้เร็วที่สุด
Article Details
กองบรรณาธิการวารสารวิชาการ มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลกรุงเทพ มีความยินดีที่จะรับบทความจากอาจารย์ นักวิจัย นักวิชาการทั้งภายในและภายนอกมหาวิทยาลัย ในสาขาวิชาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี ได้แก่ สาขาวิชาวิทยาศาสตร์ วิศวกรรมศาสตร์ และสาขาอื่นๆ ที่เกี่ยวข้อง รวมถึงสาขาต่างๆ ที่มีการบูรณาการข้ามศาสตร์ที่เกี่ยวข้องวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี ที่เขียนเป็นภาษาไทยหรือภาษาอังกฤษ ซึ่งผลงานวิชาการที่ส่งมาขอตีพิมพ์ต้องไม่เคยเผยแพร่ในสิ่งพิมพ์อื่นใดมาก่อน และต้องไม่อยู่ในระหว่างการพิจารณาของวารสารอื่น
การละเมิดลิขสิทธิ์ถือเป็นความรับผิดชอบของผู้ส่งบทความโดยตรง บทความที่ได้รับการตีพิมพ์ต้องผ่านการพิจารณากลั่นกรองคุณภาพจากผู้ทรงคุณวุฒิและได้รับความเห็นชอบจากกองบรรณาธิการ
ข้อความที่ปรากฏอยู่ในแต่ละบทความที่ตีพิมพ์ในวารสารวิชาการเล่มนี้ เป็นความคิดเห็นส่วนตัวของผู้เขียนแต่ละท่าน ไม่เกี่ยวข้องกับมหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลกรุงเทพแต่อย่างใด ความรับผิดชอบด้านเนื้อหาและการตรวจร่างบทความแต่ละบทความเป็นของผู้เขียนแต่ละท่าน หากมีความผิดพลาดใดๆ ผู้เขียนแต่ละท่านจะต้องรับผิดชอบบทความของตนเองแต่ผู้เดียว
กองบรรณาธิการขอสงวนสิทธิ์มิให้นำเนื้อหา หรือข้อคิดเห็นใดๆ ของบทความในวารสารวิชาการ มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลกรุงเทพ ไปเผยแพร่ก่อนได้รับอนุญาตจากกองบรรณาธิการ อย่างเป็นลายลักษณ์อักษร ผลงานที่ได้รับการตีพิมพ์ถือเป็นลิขสิทธิ์ของวารสาร
References
[2] เดชาชัย งามประเสริฐ. โหลดโฟลว์อัลกอริทึมด้วยวิธีนิวตันราฟสันร่วมกับแบบจำลองของโหลดชนิดดัชนีแรงดันไม่เป็นเชิงเส้น [วิทยานิพนธ์ปริญญามหาบัณฑิต]. ปทุมธานี มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์; 2551.
[3] Hestenes M, Stiefel E. Methods of conjugate gradients for solving linear systems. J Res Nat Bur Stand. 1952; 49(6): 409-436.
[4] ไพชยนต์ สิริเสถียรวัฒนา. กระบวนการค้นหาตามเส้นในทิศทางกึ่งนิวตันและเกรเดียนท์สังยุค [วิทยานิพนธ์ปริญญามหาบัณฑิต]. นครราชสีมา: มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีสุรนารี; 2545.
[5] Wilde DJ, Beightler CS. Foundations of optimization. 2nd ed. Englewood Cliffs, N.J.: Prentice-Hall; 1967.
[6] Abadie J, Carpenter J. Generalization of the Wolfe reduced gradient method to the case of nonlinear constraints. In: Fletcher R, editors. Optimization. New York: Academic Press; 1969; 37-47.
[7] Lasdon LS, Waren AD, Jain A, et al. Design and testing of a generalized reduced gradient code for nonlinear programming, Acm T Math Software. 1978; 4(1): 34-50.
[8] Lasdon LS. Nonlinear programming algorithms applications, software, and comparisons, Numerical Optimization [Internet]. SIAM Conference on Numerical Optimization 1984. 1984 June 12-14; Colorado, USA. 1984 [cited 2019 June 19]. p. 41-70. Available form: http://goo.gl/iDCpnW.
[9] Fylstra D, Lasdon L, Watson J, et al. Design and use of the Microsoft Excel Solver, Interfaces. 1998; 28(5): 29-55.
[10] วฐา มินเสน. การประมาณค่าดัชนีฤดูกาลในวิธีแยกส่วนประกอบด้วย GRG2. วารสารวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีมหาวิทยาลัยมหาสารคาม. 2557; Suppl: 243-249.
[11] Jong DK, Fogel DB, Schwefel HP. A history of evolutionary computation. In: Bäck TH, Fogel DB, Michalewicz Z, editors. Handbook of Evolutionary Computation. IOP Publishing Ltd and Oxford University Press 1997; 1997.
[12] อรนิช ไตรศักดิ์. การศึกษาการหารูปร่างที่เหมาะสมที่สุดของแพนอากาศด้วยวิธีวิวัฒนาการ [วิทยานิพนธ์ปริญญามหาบัณฑิต]. นครราชสีมา: มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีสุรนารี; 2559.
[13] Surjanovic S, Bingham D [Internet]. Virtual library of simulation experiments: test functions and datasets; 2017. [cited 2019 June 19]. Available form: https://www.sfu.ca/~ssurjano/optimization.html.
[14] Global Optimization Benchmarks and AMPGO [Internet]. Test functions index; 2019. [cited 2019 June 19]. Available form: http://infinity77.net/global_ optimization/test_functions.html#test-functions-index.
[15] BenchmarkFcns [Internet]. All Functions; 2019 [cited 2019 June 19]. Available form: http://benchmarkfcns.xyz/fcns.
[16] อัฌชานนท์ ทัศนานุพรม, วฐา มินเสน และ กุณฑลี ไชยสี. การพยากรณ์ด้วยเทคนิคการปรับให้เรียบโดยใช้การประมาณค่าพารามิเตอร์ด้วยโซลเวอร์ในโปรแกรมไมโครซอฟท์เอกเซล 2007 และ 2016. ใน: วฐา มินเสน, ภัทรินี ไตรสถิต, มานะชัย รอดชื่น และ คณะ, บรรณาธิการ. การประชุมวิชาการระดับปริญญาตรีสาขาสถิติ ระดับชาติประจำปี 2562; 14 พฤษภาคม 2562; ภาควิชาสถิติ คณะวิทยาศาสตร์ มหาวิทยาลัยเชียงใหม่; 2562. หน้า 205 – 215.