Optimoitumisalgoritmit
Optimoitumisalgoritmit ovat algoritmeja, joiden tehtävänä on löytää parhain mahdollinen ratkaisu optimoitavalle ongelmalle: maksimoida tai minimoida tavoitefunktio rajoitteiden puitteissa. Niitä käytetään sekä jatkuvissa että diskreeteissä ongelmissa, ja niiden tarkoitus vaihtelee tarkkojen ratkaisujen etsimisestä hyväksi vaikuttaviin likiarvoihin.
Algoritmit voidaan luokitella monin tavoin. Eksakti- ja epävarmoina: eksakti menetelmä voi usein taata optimaalisen ratkaisun tietyissä
Tyypillisiä menetelmiä ovat gradienttietojaiset menetelmät (gradient descent, Newtonin menetelmä), sekä konveksien ongelmien lineaarinen ohjelmointi (LP) ja
Käyttökohteita löytyy teollisuudesta, logistiikasta, tuotannosta, resurssienhallinnasta sekä koneoppimisesta hyperparametrien optimoinnista. Tutkimuskenttä kattaa sekä käytännön sovellukset että