Constraint-Optimierung (auch Constraint-Optimierung genannt) ist eine Teilmenge der Optimierung, bei der die beste Lösung (Maximal- oder Minimalwert) für eine Zielfunktion gefunden und gleichzeitig eine Reihe von Constraints erfüllt werden. Die Rolle der Constraint-Optimierung besteht darin, sicherzustellen, dass die von einem Optimierungsalgorithmus generierten Lösungen realisierbar sind, d. h. sie erfüllen alle gegebenen Constraints.
In praktischen Anwendungen beinhalten viele Optimierungsprobleme in der realen Welt Beschränkungen, wie etwa Budgetbeschränkungen, Zeitbeschränkungen oder physikalische Beschränkungen. Die Beschränkungsoptimierung spielt eine entscheidende Rolle bei der Lösung solcher Probleme, da sie es Optimierungsalgorithmen ermöglicht, Lösungen zu finden, die sowohl optimal als auch praktisch sind.
Ohne Beschränkungsoptimierung könnten Optimierungsalgorithmen Lösungen erzeugen, die Beschränkungen verletzen, wodurch die Lösungen unbrauchbar werden. Beschränkungsoptimierungsalgorithmen helfen, dieses Problem zu vermeiden, indem sie Beschränkungen explizit in die Zielfunktion aufnehmen und die Suchstrategie anpassen, um die Beschränkungen zu erfüllen.
Veröffentlichungsdatum: