Optymalizacja (matematyka): Różnice pomiędzy wersjami

(popr edyc)
==Optymalizacja statyczna i dynamiczna==
Zadania optymalizacji dzielimy na dwie podstawowe klasy:
*optymalizację statyczną (sprowadzającą się do poszukiwania [[ekstremum]] [[funkcji|funkacja]]) oraz
*optymalizację dynamiczną, sprowadzającą się do poszukiwania [[ekstremum]] [[funkcjonał|funkcjonału]].
 
Optymalizacja statyczna zajmuje się poszukiwaniem optymalnego punktu pracy, czyli takiego, w którym wartość funkcji celu jest najlepsza. Zależnie od sformułowania zadania będzie to wartość największa i najmniejsza, ale zawsze ekstremalna. Poszukiwanie ekstremum moze się odbywać w pewnym ograniczonym obszarze zawierającym tylko jedno ekstremum - mówimy wówczas o poszukiwaniu ekstremum lokalnego. Może też odbywać się w całej przestrzeni argumentów i wówczas mówimy o poszukiwaniu ekstremum globalnego. Zadanie nie zawsze udaje się rozwiązać poprawnie. Mimo bowiem istnienia ekstremum globalnego procedura poszukiwania może się zakończyć w punkcie bedącym ekstremum lokalnym. Większość algorytmów numerycznych to algorytmy poszukiwania ekstremum lokalnego. Skuteczność działania takich procedur jest więc w dużym stopniu uwarunkowana wyborem odpowiedniego punktu startowego.
14 009

edycji