Optimització convexa

L'optimització convexa és un subcamp de l'optimització matemàtica que estudia el problema de minimitzar funcions convexes sobre conjunts convexos. Formalitzat i popularitzat per Stephen Boyd i Lieven Vandenberghe en el seu llibre de referència del 2004, el marc unifica una àmplia família de problemes —incloent la programació lineal, la programació quadràtica, la programació semidefinida i la programació de con d'ordre dos— sota un mateix sostre teòric. La seva propietat definidora és que qualsevol solució localment òptima és també globalment òptima, fent-la tractable i fiable per a l'enginyeria, l'estadística, l'aprenentatge automàtic i la investigació d'operacions.