অরৈখিক প্রোগ্রামিং
অরৈখিক প্রোগ্রামিং (Nonlinear programming - NLP) হলো গাণিতিক অপ্টিমাইজেশনের একটি শাখা যা এমন সব সমস্যা নিয়ে কাজ করে যেখানে উদ্দেশ্য ফাংশন (objective function) অথবা অন্তত একটি সীমাবদ্ধতা (constraint) অরৈখিক। জর্জ নোসেডাল (Jorge Nocedal) এবং স্টিফেন রাইট (Stephen Wright) তাদের ২০০৬ সালের যুগান্তকারী গ্রন্থে এটিকে পদ্ধতিগতভাবে উপস্থাপন করেছেন। এনএলপি (NLP) তে গ্রেডিয়েন্ট-ভিত্তিক অ্যালগরিদম অন্তর্ভুক্ত রয়েছে—যেমন সিকোয়েন্সিয়াল কোয়াড্রেটিক প্রোগ্রামিং (SQP), ইন্টেরিয়র-পয়েন্ট পদ্ধতি, এবং কোয়াসি-নিউটন অ্যাপ্রোচ—যা প্রকৌশল, অর্থনীতি এবং ভৌত বিজ্ঞানে উদ্ভূত অবিচ্ছিন্ন সিদ্ধান্ত সমস্যাগুলির স্থানীয় বা বৈশ্বিক সর্বোত্তম সমাধান খুঁজে বের করার জন্য ব্যবহৃত হয়।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
উৎস
- Nocedal, J., & Wright, S. J. (2006). Numerical Optimization (2nd ed.). Springer. ISBN: 978-0-387-30303-1
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 2). Nonlinear Programming. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/optimization/nonlinear-programming
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- উত্তল অপ্টিমাইজেশনঅনুকূলকরণ↔ compare
- ডায়নামিক প্রোগ্রামিংঅনুকূলকরণ↔ compare
- স্টোকাস্টিক অপ্টিমাইজেশনঅনুকূলকরণ↔ compare
যেখানে উদ্ধৃত
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →