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※ ChatGPTを利用し、要約された質問です(原文:ペナルティ関数法(罰金法))

ペナルティ関数法(罰金法)とは?

このQ&Aのポイント
  • ペナルティ関数法(罰金法)とは、最適化問題における制約条件を取り扱う手法の一つです。
  • 制約条件を拡張目的関数に組み込むことで、制約付き最小化問題を制約のない最小化問題に変換します。
  • 複数の制約条件を持つ場合、ペナルティ係数に異なる値を設定することで適切な解を得ることができます。

質問者が選んだベストアンサー

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  • PRFRD
  • ベストアンサー率73% (68/92)
回答No.1

転載されている質問と回答が色々とおかしいので, 質問者さんの質問に答えるのが非常に難しくなっています. (具体的には……  (1) 質問の解き方が悪い:間違っているし,論理的に誤解している.  (2) 解答もそれに引きずられて論理的に変なことを書いている) なので,質問に対する解答はできないのですが,要点だけ述べると  (1) 回答にある拡張目的関数の定義が悪い(r1 = ... = rn としてよい).  (2) 従って r の増加列は 1 つだけ取れば十分. です. もちろん,もっと違った部分で注意しないといけないことがあり, 場合分けなどと書かれている部分はそちらで扱う必要があるのですが, それは,正しく質問にある問題を解けば納得できるはずです. #もし,質問にある解き方が変だ,ということが分からないのであれば, #その問題の解き方が分からない,という質問をしたほうが良いかもしれません.

tokyoame
質問者

補足

回答ありがとうございます。 質問のように制約が複数個になった場合の解放が分からないということと、 回答のr1…rnと無限大にする感じがよく分からなかったので質問させてもらいました。 制約が一つの場合(質問にある)の問題はといたのですが、やはり制約が複数個になった場合の解放が分からないので教えていただければ幸いです。

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