Pemrograman Nonlinear
Pemrograman nonlinear (NLP) adalah cabang optimasi matematis yang berkaitan dengan masalah di mana fungsi tujuan atau setidaknya satu kendala bersifat nonlinear. Diformalkan secara komprehensif oleh Jorge Nocedal dan Stephen Wright dalam teks seminal mereka tahun 2006, NLP mencakup algoritma berbasis gradien — termasuk pemrograman kuadratik sekuensial (SQP), metode titik interior, dan pendekatan kuasi-Newton — untuk menemukan solusi optimal lokal atau global untuk masalah keputusan kontinu yang muncul di bidang teknik, ekonomi, dan ilmu fisika.
Baca metode selengkapnya
Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Sumber
- Nocedal, J., & Wright, S. J. (2006). Numerical Optimization (2nd ed.). Springer. ISBN: 978-0-387-30303-1
Cara menyitasi halaman ini
ScholarGate. (2026, June 2). Nonlinear Programming. ScholarGate. https://scholargate.app/id/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.
- Optimasi KonveksOptimasi↔ compare
- Pemrograman DinamisOptimasi↔ compare
- Optimisasi StokastikOptimasi↔ compare
Dirujuk oleh
Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →