
[數] 可行域;[數] 可行區域;[數] 可行性區域
In the first feasible region above, the optimal solution is the right vertex of the solution space.
在上面的第一個可行域中,優化解決方案是解析空間中的右頂點。
The feasible region of integer problems is not a continuous region.
整型問題的可行域并不是一個連續區域。
If the feasible region was empty, the interval vector can be excluded.
若可行域為空,則可排除該區間向量。
To understand better what is being discussed here, examine this ****** feasible region.
要更好地理解此處讨論的問題,讓我們來了解一下這個簡單的可行域。
So there are multiple points in the feasible region that yield the same value for the objective function.
因此在這個可行域中有多個點對于目标函數來說會産生相同的值。
可行域(Feasible Region)是數學優化和運籌學中的核心概念,指在特定約束條件下所有可能解的集合。它描述了決策變量在滿足所有限制條件時的取值範圍,通常用于線性規劃、非線性規劃等問題的求解。
定義與構成要素
可行域由目标函數和約束條件共同定義。以線性規劃為例,若問題包含決策變量$x_1, x_2$,約束條件可能為$begin{cases} a_1x_1 + a_2x_2 leq bx_1 geq 0, x_2 geq 0 end{cases}$,這些不等式在幾何上構成一個凸多邊形區域,即可行域。最優解通常出現在該區域的頂點上(來源:MIT線性規劃公開課)。
幾何解釋與分類
應用領域
可行域分析廣泛應用于生産調度、金融投資組合優化、物流路徑規劃等領域。例如,在資源分配問題中,可行域可表示不同資源組合下的合法分配方案集合(來源:Wolfram MathWorld)。
擴展概念
可行域(feasible region)是數學優化(尤其是線性規劃和非線性規劃)中的一個核心概念,指所有滿足問題約束條件的解的集合。以下是詳細解釋:
可行域由優化問題中的約束條件共同定義。例如,線上性規劃中,約束通常表現為線性不等式(如 (a_1x_1 + a_2x_2 leq b))或等式,所有滿足這些約束的變量組合(如 (x_1, x_2))構成的區域即為可行域。
目标函數的最優解(最大值或最小值)必須在可行域内尋找。例如,線上性規劃中,若目标函數是 ( text{maximize } c^Tx ),則需在可行域的頂點中遍曆比較函數值。
可行域是優化問題中約束條件劃定的“合法解空間”,其形狀和性質直接影響求解方法(如單純形法適合凸多邊形可行域,梯度下降法需處理複雜邊界)。理解可行域有助于判斷問題是否有解、解的唯一性,以及選擇合適的優化算法。
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