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, often specified by a set of constraints, equalities pépite inequalities that the members of A have to satisfy. The domain A of f is called the search space pépite the choice au-dessus, while the elements of A are called candidate achèvement pépite feasible dénouement.
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Linear programming (LP), a fonte of convex programming, studies the compartiment in which the impartiale function f is linear and the constraints are specified using only linear equalities and inequalities. Such a constraint haut is called a polyhedron or a polytope if it is bounded.
Fractional programming studies optimization of ratios of two nonlinear functions. The special class of concave fractional programs can Lorsque transformed to a convex optimization problem.
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Mathematical programming with equilibrium constraints is where the constraints include variational inequalities pépite complementarities.
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