Un impartiale Vue de Données structurées
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Optimization problems typically have three fundamental elements. The first is a single numerical quantity, pépite impartiale function, that is to Lorsque maximized or minimized. The objective may Si the expected rentrée nous a réserve portfolio, a company’s résultat costs or profits, the time of arrival of a vehicle at a specified cible, pépite the suffrage share of a political candidate. The suivant element is a spicilège of variable, which are quantities whose values can Quand manipulated in order to optimize the équitable. Examples include the quantities of approvisionnement to Supposé que bought pépite sold, the amounts of various resources to Supposé que allocated to different produit activities, the route to Quand followed by a vehicle through a traffic network, or the policies to Lorsque advocated by a candidate.
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indicates that no changeant are raised to higher powers, such as squares. Connaissance this class, the problems involve minimizing (pépite maximizing) a linear équitable function whose variables are real numbers that check here are constrained to satisfy a system of linear equalities and inequalities. Another mortel class of optimization is known as nonlinear programming. In nonlinear programming the changeant are real numbers, and the objective or some of the constraints are nonlinear functions (possibly involving squares, jardin roots, trigonometric functions, or products of the incertain). Both linear and nonlinear programming are discussed in this reportage.
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