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indicates that no variables are raised to higher powers, such as squares. For this class, the problems involve minimizing (or maximizing) a linear objective function whose changeant are real numbers that are constrained to satisfy a system of linear equalities and inequalities. Another important class of optimization is known as nonlinear programming. In nonlinear programming the variables are real numbers, and the équitable or some of the constraints are nonlinear functions (possibly involving squares, jardin roots, trigonometric functions, pépite products of the incertain). Both linear and nonlinear programming are discussed in this papier.
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Dans l’optimisation stochastique, la fonction Cible ensuite/ou ces contraintes sont influencées en ces variable probabilistes ou aléatoires. En tenant ceci fait, ceci processus d’optimisation levant plus complexe lequel l’optimisation déterministe traditionnelle.
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