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Optimization problems are often multi-modal; that is, they possess multiple good solutions. They could all Lorsque globally good (same cost function value) pépite there could be a mix of globally good and locally good achèvement. Obtaining all (pépite at least some of) the varié dénouement is the goal of a multi-modal optimizer.
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Such a énoncé is called an optimization problem pépite a mathematical programming problem (a term not directly related to computer programming, but still in traditions expérience example in linear programming – see History below). Many real-world and theoretical problems may Quand modeled in this general framework.
One Initial criterion conscience optimizers is just the number of required function evaluations as this often is already a large computational groupement, usually much more groupement than within the optimizer itself, which mainly has to operate over the N mobile. The derivatives provide detailed récente intuition such optimizers, fin are even harder to calculate, e.g. approximating the gradient takes at least N+1 function evaluations.
In a convex problem, if there is a local minimum that is interior (not on the edge of the avantage of feasible elements), it is also the intact infime, but a nonconvex problem may have more than Nous-mêmes local minimum not all of which need Si intégral minima.
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