「数理計画問題」の版間の差分

2007年7月13日 (金) 19:14時点における版

【すうりけいかくもんだい (mathematical programming problem)】

「与えられた制約条件の下で目的を最適に達成するための数理モデル」で最適化問題(optimization problem)ともいう. 数学的には,

$\mathbf {max.} \,$	$f(x)\,$	(あるいは,	$\mathbf {min.} \ f(x)\,$ )
$\mathbf {s.t.} \,$	$x=(x_{1},x_{2},\ldots ,x_{n})\,$	$\in F,\,$

と表現される. ここで, $F\,$ は $n\,$ 次元ベクトル空間 $\mathbf {R} ^{n}\,$ の部分集合（実行可能集合）で, $f\,$ は $\mathbf {R} ^{n}\,$ で定義された実数値関数(目的関数).

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 「与えられた制約条件の下で目的を最適に達成するための数理モデル」で最適化問題(optimization problem)ともいう. 数学的には,
-\[
- \begin{array}{llll}
+<table><tr>
- \mbox{max.}  & f(x)  \ \mbox{(あるいは, min. \ $f(x)$)} \\
+<td><math>
- \mbox{s.t.}  & x = (x_1,x_2,\ldots,x_n) \in F,
+\mathbf{max.}\,</math></td><td><math>f(x)\,</math></td><td>(あるいは,</td><td><math>\mathbf{min.}\ f(x)\,</math>)</td></tr>
- \end{array}
+<tr><td><math>
- \]
+\mathbf{s.t.}\,</math></td><td><math>x = (x_1,x_2,\ldots,x_n)\,</math></td><td><math> \in F,\,</math></td><td></td></tr>
-と表現される. ここで, $F$ は $n$ 次元ベクトル空間 ${\bf R}^n$ の部分集合(実行可能集合)で,  $f$ は ${\bf R}^n$ で定義された実数値関数(目的関数).
+</table>
+と表現される. ここで,<math>F\,</math> は <math>n\,</math> 次元ベクトル空間 <math>\mathbf{R}^n\,</math>の部分集合（実行可能集合）で, <math>f\,</math> は <math>\mathbf{R}^n\,</math> で定義された実数値関数(目的関数).