Strafffunktioner spelar en avgörande roll vid optimering genom att införliva begränsningar i den objektiva funktionen. Restriktioner är villkor som måste uppfyllas av lösningen av ett optimeringsproblem. Dessa begränsningar kan vara i form av ojämlikheter eller jämlikheter, och de begränsar den genomförbara regionen där lösningen måste ligga. Strafffunktioner straffar den objektiva funktionen när den bryter mot en eller flera begränsningar, vilket gör optimeringsproblemet antingen lättare eller svårare att lösa. Genom att lägga till straffvillkor till objektivfunktionen kan optimerare hitta lösningar som möter begränsningarna samtidigt som de minimerar objektivfunktionen. Strafffunktioner är en grundläggande del av många optimeringsalgoritmer, inklusive den allmänt använda gradientnedstigningen och Newtons metoder.
Publiceringsdatum: