Tối ưu hóa

Tối ưu hóa:
http://vi.wikipedia.org/wiki/T%E1%BB%91i_%C6%B0u_h%C3%B3a_%28to%C3%A1n_h%E1%BB%8Dc%29

Các lĩnh vực con chính
* Quy hoạch tuyến tính (Linear programming) nghiên cứu các trường hợp khi hàm mục tiêu f là hàm tuyến tính và tập A được mô tả chỉ bằng các đẳng thức và bất đẳng thức tuyến tính (A được gọi là một khúc lồi).
* Quy hoạch số nguyên (Integer programming) nghiên cứu các quy hoạch tuyến tính trong đó một số hoặc tất cả các biến có giới hạn là các số nguyên.
* Quy hoạch bậc hai (hay quy hoạch toàn phương) (Quadratic programming) cho phép hàm mục tiêu có các toán hạng bậc hai, trong khi tập A phải mô tả được bằng các đẳng thức và bất đẳng thức tuyến tính (A được gọi là một khúc lồi).
* Quy hoạch phi tuyến (Nonlinear programming) nghiên cứu trường hợp tổng quát khi hàm mục tiêu hay các ràng buộc hoặc cả hai chứa các thành phần không tuyến tính.
* Quy hoạch ngẫu nhiên (Stochastic programming) nghiên cứu các trường hợp khi một số ràng buộc phụ thuộc vào các biến ngẫu nhiên.
* Quy hoạch động (Dynamic programming) nghiên cứu các trường hợp khi chiến lược tối ưu hóa dựa trên việc chia bài toán thành các bài toán con nhỏ hơn (nguyên lý quy hoạch động).
* Tối ưu hóa tổ hợp (Combinatorial optimization) quan tâm đến các bài toán trong đó tập các lời giải khả thi là rời rạc hoặc có thể được rút gọn về một tập rời rạc.
* Infinite-dimensional optimization nghiên cứu trường hợp khi tập các lời giải khả thi là một tập con của một không gian vô số chiều, chẳng hạn không gian các hàm số (ví dụ bài toán điều khiển tối ưu).
* Constraint satisfaction nghiên cứu trường hợp khi hàm mục tiêu f là hằng số – đây là vấn đề quan trọng của ngành Trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là lĩnh vực Suy luận tự động (Automated reasoning).