Subbidang pada Optimisasi Matematika

Dipublikasikan oleh Dias Perdana Putra

15 Februari 2024, 15.02

Optimisasi Matematika (Wikipedia)

Subbidang Optimisasi Matematika

Optimisasi merupakan bidang yang luas dengan beragam subdisiplin, termasuk pemrograman konveks yang fokus pada fungsi tujuan konveks atau konkaf dengan batasan yang konveks, pemrograman linear (PL) yang menangani fungsi tujuan dan batasan linear, serta pemrograman kuadrat yang memperbolehkan suku kuadrat pada fungsi tujuan dengan batasan linear. Pemrograman pecahan mempertimbangkan optimisasi rasio dua fungsi nonlinear, sedangkan pemrograman stokastik menangani ketidakpastian dengan ketergantungan pada variabel acak dalam batasan atau parameter. Optimisasi kuat dan pemrograman kombinatorial berkaitan dengan ketidakpastian dalam data dan solusi yang diskret.

Optimisasi berdimensi tak hingga mempelajari subset solusi dalam ruang berdimensi tak hingga, sedangkan heuristik dan metaheuristik digunakan untuk masalah kompleks dengan sedikit asumsi. Pemrograman batasan dan pemrograman disjungtif mempertimbangkan fungsi tujuan yang konstan atau setidaknya satu batasan yang harus dipenuhi. Pemetaan ruang melibatkan pemodelan dan optimisasi sistem rekayasa pada akurasi model kasar atau tiruan yang sesuai secara fisik.

Dalam konteks dinamis, seperti pengambilan keputusan dari waktu ke waktu, teknik seperti kalkulus variasi membahas cara terbaik mencapai tujuan tertentu, optimal control theory mengenalkan kebijakan kontrol, dynamic programming memecah masalah optimisasi stokastik dengan membagi masalah menjadi submasalah yang lebih kecil, dan pemrograman matematika dengan batasan keseimbangan melibatkan ketidaksetaraan variational atau complementarities. Semua subdisiplin ini bersinergi untuk menyediakan pendekatan yang komprehensif dalam menyelesaikan berbagai masalah optimisasi yang kompleks dan dinamis.

Disadur dari : https://en.wikipedia.org/wiki/Mathematical_optimization