在数学优化中,约束优化(在某些语境中亦称为限制优化)是指在给定约束条件下,对若干变量进行目标函数最优化的过程。目标函数可分为两类:一类为需最小化的损失函数或能量函数,另一类为需最大化的效用函數或奖励函数。
约束可分为两种类型:
*硬约束,即必须严格满足的条件,用以限定变量取值范围;
*软约束,则允许变量在一定程度上偏离约束条件,但这种偏离将在目标函数中受到惩罚,其惩罚程度取决于偏离的大小。
参见
- 約束滿足問題
- 约束编程
- 整数规划
- 懲罰函數法
参考文献
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在数学优化中,约束优化(在某些语境中亦称为限制优化)是指在给定约束条件下,对若干变量进行目标函数最优化的过程。目标函数可分为两类:一类为需最小化的损失函数或能量函数,另一类为需最大化的效用函數或奖励函数。
约束可分为两种类型:
*硬约束,即必须严格满足的条件,用以限定变量取值范围;
*软约束,则允许变量在一定程度上偏离约束条件,但这种偏离将在目标函数中受到惩罚,其惩罚程度取决于偏离的大小。
参见
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