Ottimizzazione (matematica): differenze tra le versioni
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L'ottimizzazione può essere suddivisa in due grandi categorie: dinamica e statica. Nell'ottimizzazione dinamica i vincoli e le variabili che esprimono il modello del problema possono variare nel tempo. Nella ottimizzazione statica vincoli e variabili sono costanti. A sua volta l'ottimizzazione statica si divide in continua e discreta in funzione del fatto che le variabili possano assumere valori contini o discreti. Nell'ambito della programmazione continua distinguiamo tra programmazione lineare, se funzione obiettivo e vincoli sono lineari, e programmazione non lineare altrimenti.
Un lettore non addetto potrebbe domandarsi come sia possibile trovare la soluzione ottima senza verificare una per una tutte le soluzioni disponibili. Questo può avvenire grazie a meccanismi di classificazione; il dominio delle soluzioni viene organizzato secondo una struttura che le ordina in funzione di determinate caratteristiche, quindi è possibile scartare a priori alcuni sottoinsiemi del dominio delle soluzioni senza esaminarle essendo sicuri del fatto che queste non potranno fornire soluzioni migliori di un determinato obiettivo.
==Descrizione==
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