凸最適化

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凸最適化

出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2025/05/17 04:12 UTC 版)

凸最適化（とつさいてきか、英: Convex optimization）とは最適化問題の分野のひとつで、凸集合上の凸関数の最小化問題である。凸最適化問題は局所的な最小値が大域的な最小値と一致する性質をもつことから、一般的な最適化問題よりも簡単に最適化が可能である。

実ベクトル空間 $X$

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

• 進化的アルゴリズム（進化戦略・遺伝的アルゴリズム）
• 山登り法
• 局所探索法
• 焼きなまし法
• タブーサーチ
• 群知能
• ベイスンホッピング法
• 量子焼きなまし法

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