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最適制御（さいてきせいぎょ、英: optimal control）の理論は、場合によれば制約条件のもとで、性能の判別値を最小化（もしくは最大化）させるところのひとつの系の制御を決定するのを、可能にする。人はその状態における同じ型の制約条件を検討に加えるがしかし、さらに古典的な（さらに加えて単純な）
{\displaystyle x} が集合 A {\displaystyle A} に含まれるという条件のことを制約条件、制約関数(英: constraint,constraint function)と呼ぶ。制約条件の集合 A を実行可能領域(英: feasible region)あるいは許容領域と呼び、そ
アルゴリズムは次のように進行する: 最適化問題のKKT条件を破るラグランジュ乗数 α 1 {\displaystyle \alpha _{1}} を見つける。 第2の乗数 α 2 {\displaystyle \alpha _{2}} を選び、組 ( α 1 , α
最大クリーク問題（さいだいクリークもんだい）は、グラフ理論において、グラフ中のクリーク（任意の二頂点間に枝があるような頂点集合）の中で最大のものを見つける問題。NP困難であることが知られている。 この問題は、補グラフに対する最大独立集合問題と等価である。 近似アルゴリズムについても研究されているが、グラフの頂点数を
最小費用流問題の特殊ケースと見ることもできる。 最小カット問題（英: Minimum cut problem）とは、辺の重みが非負値の有向グラフにおいて、始点から終点までのパスが存在しなくなるように辺を除去した時に、除去した辺の重みの総和を最小にする
ウィクショナリーに関連の辞書項目があります。 問題 問題（もんだい、英: problem）とは、（問題解決の分野では）現状と目標との間にある障害（差、ギャップ）のことである。 その他に、一般には次のような意味をもつ。 問い(英: question) - 試験における問題(question) 課題 -
グラフ理論における最短経路問題（さいたんけいろもんだい、英: shortest path problem）とは、重み付きグラフの与えられた2つのノード間を結ぶ経路の中で、重みが最小の経路を求める最適化問題である。 2頂点対最短経路問題 特定の2つのノード間の最短経路問題。一般的に単一始点最短経路問題のアルゴリズムを使用する。
最適化すべき関数を持つとは限らず、複雑な制約の中で実行可能な解を求めるものも含まれる。 最適化問題 - 数理最適化で解くために数学的に定式化された問題。 組合せ最適化 - 数理最適化の中でも実行可能領域が離散的な問題を扱う分野。またはその問題。 並列最適化 - 数理最適
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