目的関数は、最適性の達成が直接依存するいくつかの変数を持つ関数です。 また、特定のオブジェクトを特徴付けるいくつかの変数としても機能します。 実際、それは私たちがタスクを達成する上でどのように進んだかを示していると言えます。
そのような関数の例としては、構造の強度と質量、プラント能力、出力、輸送コストなどの計算があります。
目的関数を使用すると、いくつかの質問に答えることができます。
-有益かどうか、これまたはそのイベント;
-動きが正しい方向であるかどうか;
-どのように正しく選択されているかなど
関数のパラメーターに影響を与える能力がない場合、すべてを分析する以外に何もできないと言えます。 しかし、何かを変更できるようにするために、通常は変更可能な関数パラメーターがあります。 主なタスクは、値を関数が最適になる値に変更することです。
ターゲット関数は常に式の形で提示されるとは限りません。 たとえば、テーブルにすることができます。 また、条件はいくつかの目的関数の形をとることがあります。 たとえば、最大の信頼性、最小のコスト、最小の材料消費を確保したい場合。
最適化問題には、最も重要な初期条件-目的関数が必要です。 定義しなかった場合、最適化は存在しないと想定できます。 言い換えれば、目標がなければ、それを達成する方法はなく、さらに好ましい条件です。
最適化タスクには条件付きと無条件があります。 最初のタイプには制限、つまり問題の定式化における特定の条件が含まれます。 2番目のタイプは、既存のパラメーターを使用して関数の最大値または最小値を見つけることです。 多くの場合、そのようなタスクには最小値の検索が含まれます。
最適化の古典的な理解では、目的関数が望ましい結果を満たすようなパラメーター値が選択されます。 それは、可能な限り最良のオプションを選択するプロセスとして説明することもできます。 たとえば、最適なリソース割り当て、デザインオプションなどを選択します。
不完全な最適化などがあります。 それはいくつかの理由で形成される可能性があります。 たとえば、次のとおりです。
-最大点に到達するシステムの数は限られています（独占または寡占がすでに確立されています）;
-独占はありませんが、リソースはありません（どのコンテストでも資格がありません）。
-最大点自体の欠如、またはむしろそれの「無知」（男性は美しい女性を夢見るが、これが自然に存在するかどうかは不明）など
企業や企業の販売・生産活動の管理における市場関係の状況では、意思決定の基礎となるのは市場に関する情報であり、対応する製品やサービスを市場に投入する際に、この意思決定の妥当性を確認します。 この場合、出発点は消費者需要の研究です。 解決策を見つけるために、目標消費関数が確立されます。 消費された商品の量と消費者のニーズの満足度、およびそれらの間の関係を示します。
