離散最適化とは

離散最適化は、コンピューターサイエンスと数学の分野で概念が使用されるため、最適化の1つのカテゴリーです。 具体的または連続的な最適化とは対照的に、離散最適化では、すべての最適化の目的である関数の最大化を実行するために、小数ではなく整数のみが使用されます。 離散最適化を整数計画法と組み合わせ最適化にさらに分割することができます。

連続最適化とは、設定された整数からそれらの間にあるすべての値点までの連続した実数を持つ関数の最大化を指します。 これが意味することは、使用されている数値は、実際の物理世界と数学の抽象的な世界の両方に現れる可能性のある値を表しているということです。 負の数と、無期限に実行される小数および小数が可能です。 この形式の最適化は最も複雑であり、数学関数への最も正確なアプローチも必要です。

最適化の他のブランチは、離散最適化です。 全体的に、運転の目的は同じままです。コンピューター、工学、またはその他の分野に適用される数学関数の出力を最大化するためです。 対応する連続最適化とは異なり、離散最適化は離散数値のみを扱います。 これらは数値2や647などの具体的な整数です。他のブランチは数値の線に沿って実行されますが、この個別のブランチは1つの整数から別の整数へのスムーズな移行を欠きます。

最適化の分野自体と同様に、離散最適化は、整数プログラミングと組み合わせ最適化の2つのカテゴリに分類できます。 コンピューターサイエンスでは、整数プログラミングはプログラム内の変数を整数のみに制限します。 つまり、分数とネガがプログラムに入ることは禁止されています。 コンビナトリアル最適化は、コンピュータサイエンスと数学の分野で使用されており、非常に複雑です。 離散的な最適化操作とソリューションをさまざまな種類のグラフに統合します。 離散的な数値の有限かつ具体的な性質により、グラフは決して滑らかではなく、2つの値の間に現れる垂直軸と水平軸の違いを強調します。

連続的または離散的な最適化を使用するかどうかは、特定のプロジェクトの分野と目標に完全に依存します。 数学やコンピューターアプリケーションとは別に、エンジニアリング、経済学、または機械科学で最適化のさまざまなブランチが使用される場合があります。 目下のプロジェクトによると、離散最適化も連続最適化も使用されていない可能性があります。これらは、他の最適化カテゴリのホストでは2つだけです。