Mittelineaarne programmeerimine
Mittelineaarne programmeerimine (NLP) on matemaatilise optimeerimise haru, mis tegeleb probleemidega, milles sihtfunktsioon või vähemalt üks kitsendus on mittelineaarne. Jorge Nocedal ja Stephen Wright formaliseerisid selle põhjalikult oma mõjukas 2006. aasta teoses. NLP hõlmab gradiendil põhinevaid algoritme – sealhulgas järjestikuse ruutprogrammeerimise (SQP), sisemise punkti meetodeid ja kvasi-Newtoni lähenemisviise – pidevate otsustusprobleemide lokaalsete või globaalsete optimaalsete lahenduste leidmiseks inseneriteaduses, majanduses ja füüsikateadustes.
Loe meetodi täielikku kirjeldust
Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Allikad
- Nocedal, J., & Wright, S. J. (2006). Numerical Optimization (2nd ed.). Springer. ISBN: 978-0-387-30303-1
Kuidas sellele lehele viidata
ScholarGate. (2026, June 2). Nonlinear Programming. ScholarGate. https://scholargate.app/et/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.
- Kumer optimeerimineOptimeerimine↔ compare
- Dünamiline programmeerimineOptimeerimine↔ compare
- Stohhastiline optimeerimineOptimeerimine↔ compare
Sellele viitavad
Märkasid sellel lehel viga? Teata sellest või paku parandust →