「制約想定」の版間の差分

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'''【せいやくじゅうそくもんだい (constraint satisfaction problem)】'''
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'''【せいやくそうてい (constraint qualification)】'''
  
与えられたすべての制約を満たすような各変数への値の割当てを求める問題.多くの組合せ問題を定式化することができ,問題解決の一般的な枠組みと位置付けられる.主に人工知能の分野で, 基盤技術の1つとして研究されている.
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(1) 非線形計画問題の実行可能解 $\bar{x}$ について, 実行可能領域 $\{x:\, g_j(x)\leq 0\ (j=1,\dots,m),\ \ h_k(x)=0\ (k=1,\dots,\ell)\}$ の, 点 $\bar{x}$ における線形化錐 $\{y:\,\nabla g_j(\bar{x})y\leq 0\ (j\in I(\bar{x})),\ \nabla h_k(\bar{x})y=0\ (k=1,\dots,\ell)\}$ が, 実行可能領域の十分よい近似になっていることを保証する条件. ただし, $I(\bar{x})=\{j:\, g_j(\bar{x})=0 \}$.  
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(2)  非線形計画問題に対する最適性必要条件を導く際,  
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目的関数のラグランジュ乗数がゼロにならないことを保証する条件.

2007年7月12日 (木) 23:25時点における版

【せいやくそうてい (constraint qualification)】

(1) 非線形計画問題の実行可能解 $\bar{x}$ について, 実行可能領域 $\{x:\, g_j(x)\leq 0\ (j=1,\dots,m),\ \ h_k(x)=0\ (k=1,\dots,\ell)\}$ の, 点 $\bar{x}$ における線形化錐 $\{y:\,\nabla g_j(\bar{x})y\leq 0\ (j\in I(\bar{x})),\ \nabla h_k(\bar{x})y=0\ (k=1,\dots,\ell)\}$ が, 実行可能領域の十分よい近似になっていることを保証する条件. ただし, $I(\bar{x})=\{j:\, g_j(\bar{x})=0 \}$. (2) 非線形計画問題に対する最適性必要条件を導く際, 目的関数のラグランジュ乗数がゼロにならないことを保証する条件.