이산 최적화 란 무엇입니까?

개별 최적화는 컴퓨터 과학 및 수학 분야에서 개념이 사용되므로 최적화의 한 범주입니다. 콘크리트 또는 연속 최적화와 달리, 개별 최적화는 모든 최적화의 목적 인 함수의 최대화를 수행하기 위해 소수성보다는 전체 정수 만 사용합니다. 불연속 최적화를 정수 프로그래밍 및 조합 최적화로 더 나눌 수 있습니다.

연속 최적화는 정수가 세트 정수에서 그들 사이에있는 모든 값 지점에 이르는 연속적인 실수로 함수의 최대화를 말합니다. 이것이 의미하는 것은 사용되는 수치 값이 실제 물리적 세계와 추상 수학 세계 모두에서 나타날 수있는 값을 나타냅니다. 무기한으로 실행되는 분수 및 소수점뿐만 아니라 음수가 가능합니다. 이 형태의 최적화는 가장 복잡하며 수학적 기능에 가장 정확한 접근 방식을 취합니다.

최적화의 다른 분기는 개별 최적화입니다. 전반적으로, 운전 목적은 컴퓨터, 엔지니어링 또는 기타 필드에 적용 할 때 수학적 기능의 출력을 극대화하기 위해 동일하게 유지됩니다. 상대방의 연속 최적화와 달리, 개별 최적화는 불연속 숫자 값 만 처리합니다. 이들은 2 번 또는 647 번과 같은 콘크리트 정수입니다. 다른 지점은 숫자 선을 따라 실행되는 반면,이 개별 분기는 한 정수에서 다른 정수로 부드러운 전환이 부족합니다.

최적화 자체와 마찬가지로, 개별 최적화는 정수 프로그래밍과 조합 최적화의 두 가지 범주로 나눌 수 있습니다. 컴퓨터 과학에서 정수 프로그래밍은 프로그램의 변수를 정수만으로 제한합니다. 즉, 분수와 네거티브는 프로그램에 들어가는 것이 금지됩니다.조합 최적화는 컴퓨터 과학과 수학 분야에서도 사용되며 상당히 복잡합니다. 여기에는 개별 최적화 작업 및 솔루션을 다양한 유형의 그래프에 통합하는 것이 포함됩니다. 불연속 숫자 값의 유한하고 콘크리트 특성으로 인해 그래프는 결코 매끄럽지 않고 오히려 두 값 사이에 나타나는 수직 및 수평 축의 차이를 강조합니다.

지속적 또는 이산 최적화가 사용되는지 여부는 전적으로 특정 프로젝트의 필드와 목표에 달려 있습니다. 수학 및 컴퓨터 응용 프로그램 외에도 엔지니어링, 경제 또는 기계 과학에 다양한 최적화 지점이 사용될 수 있습니다. 당면한 프로젝트에 따르면, 개별적이거나 지속적인 최적화가 사용되지 않을 수 있습니다. 다른 범주의 최적화에서는 두 가지에 불과합니다.