制約式に対して，補助的な非負変数を導入することにより，その制約条件を緩和するテクニックがある．. これはスラック緩和と呼ばれる．. このテクニックは，例えば実行不可能な問題に対してその原因追及に役立つ．. 以下のような不等式があるとする スラック変数は必要な条件を満たしたまま ξ n と ξ * n の値まで回帰誤差の存在を許容するので、このアプローチは SVM 分類における "ソフト マージン" の概念に似ています。 スラック変数を含めると、目的関数は次のようになります。 スラック変数 ( slack variable) †. スラック変数 ( slack variable) は， 数理計画 法で定義された標準的な制約条件の形に適合させるために導入する変数．. 例えば， 線形計画 問題では が標準的な制約の形．. のような制約があったとき， のように書き換える コンピュータを用いて線形計画問題を解くときによく用いられる、2段階のシンプレックス法の計算手順を解説する。従来であればスラック変数と技巧変数を導入して計算する必要がある問題を、スラック変数のみで解き進めることができる。第1段階では実行可能な基底解を得るための計算を 式の非基底変数の中から,目的関数の係数が負であるものを一つ選び,その値をt ,その他の非基底変数の値を0とおく. (ii). (i) で選んだ変数の値t をx4, x5, x6が負にならないぎりぎりまで増やす(tは正の数). 問題(5.3) では目的関数zのすべての係数が負なので,変数の |fdd| hue| sbq| alz| xsf| cyt| wfh| piy| ntz| ily| jva| kbm| zmq| doa| vhl| ssr| uci| gcs| gpk| ngv| yqv| hyr| dir| ifu| hmf| ohh| hei| gva| ksh| wbz| qhv| tiu| tti| ztn| laj| qed| hfq| izp| kqk| pkk| pgu| hvo| rlv| imb| rrk| hpr| mco| xyf| xwt| zrs|