约束优化（Constrained optimization）

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约束优化(Constrained Optimization)，即约束优化问题，是优化问题的分支。它是在一系列约束条件下，寻找一组参数值，使某个或某一组函数的目标值达到最优。其中约束条件既可以是等式约束也可以是不等式约束。寻找这一组参数值的关键可是：满足约束条件和目标值要达到最优。求解约束问题的方法可分为传统方法和进化算法。

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在数学优化中，约束优化（在某些上下文中称为约束优化）是 在存在对这些变量的约束的情况下针对某些变量优化目标函数的过程。目标函数是要最小化的成本函数或能量函数，或者要最大化的奖励函数或效用函数。约束可以是硬约束，它为需要满足的变量设置条件，或者软约束，如果并且基于不满足变量条件的程度，则具有在目标函数中受到惩罚的一些变量值。

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        2019年1月6日
        by [打不死的小强](https://easyai.tech/author/xiaoqiang/)
                    Updated: 2022年8月16日






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          [数学基础](https://easyai.tech/ai-definition-category/mathematical-foundation/)



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          [Constrained optimization](https://easyai.tech/ai-definition-tag/constrained-optimization/), [约束优化](https://easyai.tech/ai-definition-tag/%e7%ba%a6%e6%9d%9f%e4%bc%98%e5%8c%96/)









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