罰金関数法とは? わかりやすく解説

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ペナルティ関数法

(罰金関数法 から転送)

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2025/02/27 09:36 UTC 版)

ペナルティ関数法(ペナルティかんすうほう、: Penalty method)とは、制約付き最適化問題英語版に対する解法の一種である。

ペナルティ関数法は制約付き最適化問題を無制約最適化問題に変換して最終的には元の問題の最適化に収束させることを目指す手法である。無制約最適化問題に変換する際に目的関数に追加される項はペナルティ関数[注釈 1]と呼ばれ、制約の違反度合いとそれに対応する係数のペナルティパラメータの積で表される。もし制約を違反している場合、ペナルティ関数は非ゼロの値をとり、制約を違反していない場合はゼロの値をとる。

説明

以下の制約付き最適化問題について考える:

Optimization computes maxima and minima.
非線形(制約付き)
凸最適化
組合せ最適化
メタヒューリスティクス


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