Globale Optimierung befasst sich mit der Charakterisierung und Berechnung globaler Minima oder Maxima nichtlinearer Funktionen. Solche Probleme sind in der mathematischen Modellierung realer Systeme für ein sehr breites Anwendungsspektrum weit verbreitet. Die Anwendungen umfassen Skaleneffekte, feste Gebühren, Zuweisungs- und Standortprobleme, quadratische Zuordnung und eine Reihe anderer kombinatorischer Optimierungsprobleme. In jüngerer Zeit wurde gezeigt, dass bestimmte Aspekte des VLSI-Chipdesigns und Datenbankprobleme als eingeschränkte globale Optimierungsprobleme mit einer quadratischen Objektivfunktion formuliert werden können. Obwohl standardmäßige nichtlineare Programmieralgorithmen normalerweise ein lokales Minimum für das Problem erhalten, ist ein solches lokales Minimum nur dann global, wenn bestimmte Bedingungen erfüllt sind (z. B. f und K konvex sind).
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