Una solución factible es la que cumple todas las restricciones y requisitos definidos. Una solución no es factible cuando ninguna combinación de valores de variables de decisión puede cumplir todo el conjunto de requisitos y restricciones. Tenga en cuenta que una solución (es decir, un único conjunto de valores para las variables de decisión) puede no ser factible al no cumplir los requisitos o restricciones del problema, pero esto no implica que el problema o modelo en sí no sea factible.
Sin embargo, se pueden definir restricciones y requisitos de forma que todo el modelo no sea factible. Por ejemplo, supongamos que en el problema de Portfolio Allocation del capítulo 1, el inversor insiste en buscar una cartera de inversión óptima con las siguientes restricciones:
Fondo de ingresos + Fondo de crecimiento agresivo <= 10000
Fondo de ingresos + Fondo de crecimiento agresivo >= 12000
Claramente, no existe ninguna combinación de inversiones cuya suma del fondo de ingresos y el fondo de crecimiento agresivo no sea superior a 10.000 dólares y al mismo tiempo sea mayor o igual que 12.000 dólares.
O bien, para este mismo ejemplo, supongamos que los límites de una variable de decisión son:
15.000 dólares <= Fondo de ingresos <= 25.000 dólares
El resultado también es un problema no factible.
Puede hacer factibles problemas no factibles corrigiendo las inconsistencias de las relaciones modeladas por las restricciones. OptQuest detecta modelos de optimización con restricciones no factibles y le informa de ellos.
Si un modelo con restricciones factibles, OptQuest siempre encontrará una solución factible y buscará la solución óptima (es decir, la mejor solución que cumpla todas las restricciones).
Cuando un modelo de optimización incluye requisitos, una solución con restricciones factibles puede no ser factible con respecto a uno o más requisitos.
Después de cumplir por primera vez la factibilidad de restricción, OptQuest asume que la siguiente mayor prioridad del usuario es encontrar una solución con requisitos factibles. Por lo tanto, se concentra en encontrar una solución con requisitos factibles y, a continuación, en mejorar esta solución, guiado por el objetivo del modelo.