Нелинеарни програмирање - једна од компоненти математичког програмирања

Нелинеарни програмирање је део математичког програмирања, у коме је не-линеарна функција представљени одређеним ограничењима или функције циља. Главни циљ нелинеарног програмирања је да се пронађе оптималну вредност објективне функције датог одређеног броја параметара и ограничења.

нон-линеар программинг проблем разликују од проблема линеарних садржаја оптималне резултате не само у региону, који има нека ограничења, већ иу иностранству. Ове врсте проблема су они математичких програмских задатака који се могу приказати као једначина и неједнакости.

Нелинеарно програмирање се класификује према функцијом сорте Ф (к), ограничења функције и израда димензију векторског к. Тако, име задатка зависи од броја варијабли. Када користите једну променљиву нелинеарно програмирање може извршити преко једног параметра несметано оптимизацију. Ако је број варијабли можете користити више од једног безусловно оптимизацију више параметара.

Да реше проблеме линеарности користећи стандардне метода линеарног програмирања (нпр, симплек метода). Али са општи метод решениа не постоји нелинеарним, изабраног у сваком појединачном случају, а такође је њен зависи од функције Ф (к).

Нелинеарни програмирање јавља у свакодневном животу често. На пример, то је несразмерна повећање количине трошкова произведене или купљене робе.

Понекад проналажењу оптималних решења у нелинеарно програмирање проблеме покушава да изврши приближавање линеарних проблема. Пример је квадратна програмирање, у којој функција Ф (к) представљен полиномом другог степена у односу на варијабле, посматраних линеарности ограничења. Други пример је употреба метода казна функције, чије коришћење у одређеним ограничења смањује тражите ектремум аналоган процедури без таквих ограничења решених много лакше.

Међутим, када се анализирају као целина, нелинеарно програмирање решење за повећане рачунарске тешкоће задатка. Врло често користимо приближне решења током техникама оптимизације. Још један моћан алат који се може понудити да реши ову врсту проблема - нумеричке методе да пронађу право решење које ће дати тачност.

Као што је поменуто горе, нелинеарно програмирање захтијева посебан индивидуални приступ, који мора узети у обзир своју специфичност.

Постоје следеће методе нелинеарног програмирања:

- Градиент методе које се базирају на особинама функционалне градијентом у тачки. Другим речима, вектор парцијалне деривата израчуната у тачки узима као правац максималне индекса повећања функције у близини ове тачке.

- Монте Царло метход, у којој параллелепипед утврђено н-тх димензију, укључујући мноштва планова за накнадно обликовање случајних Н-тачака са униформном расподелом у паралелопипеда.

- метод динамичког програмирања се своди на мултидимензионален задатака оптимизација проблем на мањих димензија.

- конвексна метода програмирања се реализује у потрази за минимум конвексне функције или максимално у конкавним на конвексне део постављених планова. У случају када мноштво планова конвексна Полихедрон, онда може применити симплекс метод.