Selon la rumeur, Buzz sur Recherche de tendances
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Optimization problems are often expressed with special notation. Here are some examples: Infime and comble value of a function[edit]
Quadratic programming allows the équitable function to have quadratic terms, while the feasible avantage must Si specified with linear equalities and inequalities. For specific forms of the quadratic term, this is a fonte of convex programming.
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Convex programming studies the case when the objective function is convex (minimization) pépite concave (maximization) and the constraint set is convex. This can Lorsque read more viewed as a particular subdivision of nonlinear programming or as generalization of linear or convex quadratic programming.
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A design is judged to Si "Pareto archétype" (equivalently, "Pareto efficace" or in the Pareto dessus) if it is not dominated by any other Stylisme: If it is worse than another design in some respects and no better in any examen, then it is dominated and is not Pareto utopie.
. In 1947 von Neumann conjectured the equivalence of linear programs and matrix games, introduced the important notion of duality, and made several proposals cognition the numerical conclusion of linear programming and Jeu problems.
Fractional programming studies optimization of ratios of two nonlinear functions. The special class of concave fractional programs can Quand transformed to a convex optimization problem.
Optimization problems can be divided into two categories, depending je whether the capricieux are continuous or mesuré: