最適化
最適化：可能なオプションや、多くの方法で最良の解決策や方法を見つけるには、計算方法は、最適なソリューション構成を求めています。
また、操作として知られている最適化の方法は、様々なシステムを最適化する方法を研究する方法を研究し、プログラムには、科学的な意思決定者のための基礎を提供するために、数学的手法を使用しています。
目的：システムを研究するために、そして最高の人間の合理的な利用を得るために、材料や財源、再生するために、システムの有効性と効率性を改善し、最終的に最適なターゲット・システムを実現します。
数学的な意味： - 最大値または最小値の最適化は、特定の条件の下で、システムは、目的関数の極値を達成すること、極値法の一種です。
経済的意義：（などの出力値、利益、など）特定の条件、資源、経済効果の下での最適化方法は、最大値を達成するために、または所定の生産や経済ミッションが完了した時点で、投資した以上のリソースです。
基本的な要素
変数：一部の2での最適化問題を決定することが、この表現可能な
制約：再び拘束手段の変数にはいくつかの制限が記載されているリソースと時間の制約上、技術、およびその他の制約を含む最適解、,,得られた実際の、より現実的な解決策にシステム近いです最適なソリューションを提供します。
目的関数：関数、一般的に、最大値や最小値を達成するために、問題の制約を満たすために必要。
最適化の方法
1、分析方法。目的関数と制約条件の重要な解析式のケースのための方法。基本的な考え方は、方程式や不平等の問題点を解決するために必要な最適な条件で方程式や不等式のセットを取得することです。導出一般的な使用または変形。
目的関数が複雑であるか、または分析関数によって記述することができない場合2は、直接法は、直接探索法は、反復を経験的または実験的に得られた結果によれば、問題の解決方法を検索することができます。
図3に示すように、数値的方法。この方法は、勾配法を組み合わせて分析し、数値的方法に基づいて計算され、直接的な方法です。
制約付き最適化
最適化の方法の分類
（A）線形最適化：目的関数と制約がある線形を最適化線形と呼ばれています。
非線形最適化：目的関数と非線形制約を備える場合は、非線形最適化が呼び出されます。
（B）の静的な最適化：時間の可能な解決策は、独立した場合は、静的な最適化問題です。
動的最適化：可能な解決策は、時間に関係する場合は、動的な最適化問題です。
次の特性を持つ線形計画問題
図1に示すように、特定の実施形態を表す決定変数のセットと、非負決定変数があり、一般的なケースを制限します。
図2に示すように、目的関数と制約関数は線形関数です。
図3に示すように、目的関数又は最小化を最大にします。
4、または線形等式制約は線形不等式です。
標準化されたアプローチ
標準化することができるように問題をプログラミング線形非標準の要件ので、線形計画法を解決するためのいくつかの基本的な概念と方法は、標準線形計画に基づいて行われ
1.最小のための目的関数
2.不等式制約
何もなく、負の引数の3要件
例
トピック：
解像度：
