Основные понятия оптимизационных задач

К задачам поиска нулей функций сводятся и многие задачи нахождения наибольших или наименьших значений многомерных функций в заданной области. В литературе такого рода задачи называются задачами оптимизации. В этих задачах дополнительно оговариваются условия, при которых оптимум должен быть достигнут. В качестве условий могут выступать системы алгебраических уравнений, или системы неравенств, или и то и другое одновременно. Оптимизируемая функция при этом является, как правило, критериальной, т.е. описывающей показатель качества объекта.

Простой пример оптимизационной задачи рассматривался выше в методе наименьших квадратов (МНК), где критерием качества аппроксимации служила сумма квадратов отклонений заданной системы точек от искомой аппроксимирующей кривой. Аналогичным образом построенные многопараметрические критериальные выражения в литературе называют функционалами, минимуму которых и необходимо удовлетворить соответствующим выбором параметров функционала.

Если функционал построен, включает в себя параметры и не содержит ограничений или условий на характер и диапазон изменения параметров, то система уравнений относительно неизвестных значений параметров получается приравниванием частных производных по всем параметрам нулю. В результате задача оказывается сведенной к решению линейной, как в МНК, или в общем случае нелинейной системы уравнений. Такие задачи называются задачами безусловной оптимизации.