Nemlineáris programozás
A nemlineáris programozás (NLP) a matematikai optimalizálás azon ága, amely olyan problémákkal foglalkozik, ahol a célfüggvény vagy legalább egy megkötés nemlineáris. Jorge Nocedal és Stephen Wright által átfogóan formalizálva a 2006-os alapművükben, az NLP magában foglalja a gradiens-alapú algoritmusokat – beleértve a szekvenciális kvadratikus programozást (SQP), a belsőpontos módszereket és a kvázi-Newton megközelítéseket – a folytonos döntési problémák lokálisan vagy globálisan optimális megoldásainak megtalálására, amelyek a mérnöki, közgazdasági és fizikai tudományokban merülnek fel.
A teljes módszer elolvasása
Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Források
- Nocedal, J., & Wright, S. J. (2006). Numerical Optimization (2nd ed.). Springer. ISBN: 978-0-387-30303-1
Hogyan hivatkozzon erre az oldalra
ScholarGate. (2026, June 2). Nonlinear Programming. ScholarGate. https://scholargate.app/hu/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.
- Konvex optimalizálásOptimalizálás↔ compare
- Dinamikus programozásOptimalizálás↔ compare
- Sztochasztikus optimalizálásOptimalizálás↔ compare
Hivatkozik rá
Hibát talált ezen az oldalon? Jelentse, vagy javasoljon javítást →