问绝对约束和目标约束的区别

绝对约束和目标约束是运筹学中两种不同类型的约束。

绝对约束（硬约束）是指必须严格满足的等式或不等式约束。在数学规划中，绝对约束通常需要严格满足，不满足这些约束条件的解称为非可行解。

目标约束是目标规划特有的约束，它是把要追求的目标的理想值作为右端常数项，在目标表达式左端加减正负偏差变量构成的等式约束。目标约束是由决策变量、正负偏差变量及理想值构成的软约束。在目标规划中，并不要求所有约束都是绝对的，因此对于非绝对的约束，目标规划并不要求绝对满足，而是设法使各目标离原先设定的意向指标值的偏差尽可能的小。

总之，绝对约束和目标约束的主要区别在于条件是否必须严格满足。绝对约束是必须严格满足的约束，而目标约束是相对宽松的约束，允许在满足基本约束条件的前提下，尽量接近理想值。

绝对约束和目标约束是两种不同类型的约束条件，它们在约束的性质和用途上有显著的区别。绝对约束是一种限制性条件，用于确保模型中的决策变量满足某些特定的限制或要求。

这种类型的约束通常以等式或不等式的形式存在，并限制决策变量的取值范围或与其他变量的关系。

目标约束则是与目标函数相关的约束条件，用于引导决策者优化决策过程并实现特定的目标。

与绝对约束不同，目标约束通常不是强制性的，而是作为指导原则或优先级，帮助决策者选择更好的解决方案。

在实际应用中，绝对约束更多地用于确保模型的有效性和合规性，而目标约束则更多地用于提高模型的质量和效果。简而言之，绝对约束是强制性的限制条件，而目标约束是指导性的优化条件。

绝对约束与目标约束在约束性质和约束方式上存在显著差异。绝对约束，也被称为界限约束，是确定性的，具有明确的约束界限。它对决策变量的取值有严格的限制，任何违反约束的行为都会被直接排除。

而目标约束，也被称为比例或比率约束，关注的是决策变量之间的关系，而非具体的取值。

目标约束通常以优化问题的目标函数形式出现，通过调整决策变量的取值，以最小化或最大化目标函数。

简而言之，绝对约束关注决策变量的界限，而目标约束则关注决策变量之间的关系和优化目标。

两者在约束性质和约束方式上的差异对优化问题的解决具有重要的影响。

绝对约束与目标约束是优化问题中常见的两种约束类型，它们有以下主要区别：绝对约束是指将问题的某些特性或属性固定在某一特定值或范围内，不受其他变量的影响。这些约束通常是问题的硬性要求，必须满足才能使目标函数取得最优值。例如，在生产计划问题中，可能存在原材料的供应量限制，这是一个绝对约束，因为无论生产计划如何调整，原材料的供应量都不会改变。目标约束则是指将问题的目标函数限制在某个特定值或范围内。这些约束通常关注的是目标函数的取值，而不是问题特性的固定。目标约束通常用于在优化过程中保持目标函数的合理性。例如，在投资组合优化问题中，可能存在目标约束，即投资组合的收益率不低于某个预定值。这是一个目标约束，因为我们的目标是最大化投资组合的收益率，而这个约束条件是为了保证收益率不会过低。简而言之，绝对约束是固定某些特性的约束，而目标约束是限制目标函数取值的约束。在解决优化问题时，需要根据问题的特性和要求选择合适的约束类型。