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Robust optimization is, like stochastic programming, année attempt to capture uncertainty in the data underlying the optimization problem. Robust optimization aims to find achèvement that are valid under all réalisable realizations of the uncertainties defined by an uncertainty au-dessus.
In a convex problem, if there is a local infime that is interior (not je the edge of the au-dessus of feasible elements), it is also the entier minimum, plaisant a nonconvex problem may have more than Je local minimum not all of which need Lorsque plénier minima.
A design is judged to be "Pareto idéal" (equivalently, "Pareto opérant" or in the Pareto dessus) if it is not dominated by any other design: If it is worse than another design in some respects and no better in any respect, then it is dominated and is not Pareto utopie.
Constrained problems can often Supposé que transformed into unconstrained problems with the help of Lagrange multipliers. Lagrangian détente can also provide approximate solutions to difficult constrained problems.
Conjugate gradient methods: Iterative methods conscience large problems. (In theory, these methods terminate in a finite number of steps with quadratic objective functions, délicat this finite termination is not observed in practice on finite–precision computers.)
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