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konvexes nichtlineares Optimierungsproblem
1. Charakterisierung: Problem der mathematischen Optimierung (genauer nichtlinearen Optimierung), das sich auf die Standardform ((1) - (4)) eines nichtlinearen Optimierungsproblems bringen läßt und bei dem dann sämtliche Funktionen fi (i = 0, 1, 2, ..., m) konvex sind (d. h. bei zweimaliger Differenzierbarkeit gilt fi´´ (xi, x2, ..., xn) = 0 für i = 0, 1, 2, ..., m). - Sonderform: quadratisches Optimierungsproblem. - 2. Lösung: Die Kuhn-Tucker-Bedingungen sind notwendige und hinreichende Bedingungen für eine optimale Lösung k. n. O. in Standardform. - Verfahren: Neben Gradientenverfahren, die sich allenfalls für quadratische Optimierungsprobleme als effizient erwiesen haben, lassen sich Strafkosten- und Schnittebenenverfahren einsetzen (zu den Verfahren vgl. nichtlineare Optimierung 4).
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