![优化理论与实用算法](https://wfqqreader-1252317822.image.myqcloud.com/cover/413/46055413/b_46055413.jpg)
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1.4 约束
许多问题都有约束。每个约束都限制了一组可能的解决方案,并且这些约束共同定义了可行集X。可行的设计点不违反任何约束。例如,考虑下列优化问题:
![](https://epubservercos.yuewen.com/1510EB/25220464609634806/epubprivate/OEBPS/Images/image-013-4.jpg?sign=1739659072-zcXGmkxlFz1CO3Vg7aqcgaDyMwo9rYXR-0-21a91f55e3ea448945adb8e4a51d0f6b)
可行集如图1.4所示。
![](https://epubservercos.yuewen.com/1510EB/25220464609634806/epubprivate/OEBPS/Images/image-1d4.jpg?sign=1739659072-oervAE7Y0Wdyub6yrxPghMNFeJk74ESa-0-c1dd266dde76c95d9a3ad2931ac37d5e)
图1.4 与方程(1.5)相关的可行集X
约束通常使用≤、≥或者=表示。如果约束包含<或者>(即严格不等式),那么可行集就不包含约束边界。下面是不包含边界的问题的一个例子:
![](https://epubservercos.yuewen.com/1510EB/25220464609634806/epubprivate/OEBPS/Images/image-014-1.jpg?sign=1739659072-qQulsFMJmLaRJo5h0XEYmu8QlJ58kUaB-0-06d0c371639fb293ebc69ebdedd2c987)
可行集如图1.5所示。点x=1处产生的值小于任何x大于1时的情况,但x=1是不可行的。我们可以挑选任意接近于1且大于1的x,但无论选择哪一个,我们总能找到很多个比它更接近于1的数字。我们不得不得出结论,此问题没有解。为避免此类问题的发生,最好在可行集中包含约束边界。
![](https://epubservercos.yuewen.com/1510EB/25220464609634806/epubprivate/OEBPS/Images/image-1d5.jpg?sign=1739659072-7W3gfriYTwqncE1Zaytl3yMcN2yVt6M6-0-98c0c0a78a4fd16cffa62f7fb8dd2035)
图1.5 方程(1.6)中的问题由于约束边界不可行而没有解