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※ ChatGPTを利用し、要約された質問です(原文:最適化の問題に詳しい方)
最適化問題に関する質問
このQ&Aのポイント
- x0とx1を解とする最適化問題において、x0とx1を結ぶ直線上の全ての点が解であることを示す方法を教えてください。
- x0とx1が最適化問題の制約条件を満たし、目的関数の値も等しい場合、直線上のλx0+(1-λ)x1の点も制約条件を満たし、同じ最適値を持つと言えます。
- 上記の問題に詳しい方、どうやって示せばいいか教えてください。
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質問者が選んだベストアンサー
訳が日本語としてなんか変 (この訳なら原文を見た方が多分理解できる) だけど, いわんとすることはわかりました. その定義なら, 挙げられた方針で OK ですね.
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- Tacosan
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回答No.1
やることは多分それでいいと思う (あ, x0, x1 が最適であることを仮定する必要があるかも) んだけど, この文章において「solution」はどういう意味なんだろ. 広い意味で「solution」というと (制約式を満たすかどうかは関係なく) 変数に対する可能な値の割当を全てさします. そのうち制約式を満たすものを feasible solution (可能解), さらに目的関数が最適なものを optimal solution (最適解) とするものだと思うんだけど....
質問者
お礼
有難うございます。 > この文章において「solution」はどういう意味なんだろ. > 広い意味で「solution」というと (制約式を満たすかどうかは関係なく) このsolutionの定義は x0 がof min tcx such that Ax≦a, Bx=b, x≧0 のsolutionならば (i) x0 fulfills Ax0≦a,Bx0≦b,x0≧0 (ii) tcx0 is the smallest poss. value. のようです。
お礼
どうもありがとうございました。