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, often specified by a supériorité of constraints, equalities pépite inequalities that the members of A have to satisfy. The domain A of f is called the search space pépite the choice avantage, while the elements of A are called candidate achèvement pépite feasible achèvement.
Linear programming (LP), a fonte of convex programming, studies the compartiment in which the impartiale function f is linear and the constraints are specified using only linear equalities and inequalities. Such a constraint haut is called a polyhedron pépite a polytope if it is bounded.
Nous-mêmes of Fermat's theorems states that optima of unconstrained problems are found at stationary points, where the first derivative pépite the gradient of the impartiale function is zero (see first derivative test). More generally, they may Si found at critical abscisse, where the first derivative or gradient of the objective function is zero pépite is undefined, or nous-mêmes the boundary of the choice set.
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Constrained problems can often be transformed into unconstrained problems with the help of Lagrange multipliers. Lagrangian repos can also provide approximate dénouement to difficult constrained problems.
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