最佳化問題
最佳化問題在明示可行集合上尋找使目標函數最小或最大的點;最優值與最優解集合需分開。
mko-optimization-problem · definition · v0.10.0
數學敘述
給可行集合 S 與目標函數 f:S→R,最小化問題尋找 x*∈S,使每個 x∈S 都有 f(x*)≤f(x);最大化反向。最優值可能由多個最優點同時達成。
代表公式(精確 TeX)
f(s)=m
成立條件
- 題庫把有限候選、可行遮罩、限制與目標值完整列出。
- 枚舉所得結論只涵蓋宣告的有限可行集合,不外推未列候選或一般計算複雜度。
符號作用域
f— 目標函數x— 可行候選m— 最優值
直觀、定義與常見誤解
先判定可行性,再比較目標值;不可行點即使數值更好也不能成為最優解。
最優值是一個數,argmin 或 argmax 是所有達成該值的可行點集合,可能有平手。
完整枚舉可以證明有限清單內的最優性,但不說明連續可行域、無界問題或大型問題的求解效率。
忽略限制直接挑最小數,或只回報一個平手解並宣稱唯一。
已採用的推導導讀
最佳化問題:在九個整數候選中先判可行、再比較目標值原始 MKO 保留;導讀有自己的追加式修訂與驗證界線,不代表新 Lean 證明。
前置知識
驗證界線
本輪只證完整明示有限候選集內的最優性;不宣稱一般線性或非線性規劃已求解。
not_formalized
這不表示內容錯誤;只表示尚未登錄可重播的計算或形式證據。
下一個義務
建立線性規劃、可行多面體、對偶與最優性證書。
同源結構化資料
本頁與互動版共用同一個物件與既有語言 edition;未新增證明或人工審定。
原始 MKO JSON · 純文字 Markdown