Tinjauan Singkat tentang Optimisasi Konveks

Abstract

Optimisasi konveks merupakan cabang optimisasi matematika yang memiliki peran penting dalam berbagai disiplin ilmu, seperti kecerdasan buatan, ekonomi, dan teknik. Keunggulan utama optimisasi konveks terletak pada jaminan solusi optimal global serta efisiensi metode penyelesaiannya. Artikel ini memberikan tinjauan literatur mengenai konsep dasar optimisasi konveks, metode utama yang digunakan, serta aplikasinya dalam berbagai bidang. Beberapa metode numerik yang banyak digunakan, seperti gradient descent, metode Newton, dan interior-point, dikaji dari segi efektivitas dan efisiensi komputasi. Selain itu, teori dualitas dalam optimisasi konveks dibahas sebagai alat analisis yang membantu penyederhanaan penyelesaian masalah. Dibandingkan dengan metode klasik seperti Simplex dan metode Lagrange, optimisasi konveks menawarkan stabilitas dan efisiensi yang lebih baik, terutama dalam menangani masalah skala besar. Hasil tinjauan menunjukkan bahwa pengembangan metode optimisasi konveks semakin berorientasi pada integrasi dengan machine learning dan pemrosesan big data. Studi lanjutan direkomendasikan untuk mengeksplorasi pendekatan hibrida yang mengombinasikan optimisasi konveks dengan teknik lain guna meningkatkan efektivitas dalam aplikasi nyata.