Quais limitações fundamentais da otimização convexa?

As limitações fundamentais da otimização convexa incluem: 1. Restrição a Funções Convexas: A otimização convexa só é aplicável a problemas onde a função objetivo e as restrições são convexas. Problemas não convexos não podem ser resolvidos eficientemente com esses métodos. 2. Soluções Locais vs. Globais: Embora a otimização convexa garanta que qualquer mínimo local é também um mínimo global, em problemas não convexos, isso não se aplica, podendo levar a soluções subótimas. 3. Complexidade Computacional: Para problemas de grande escala, mesmo a otimização convexa pode se tornar computacionalmente intensiva, dependendo do número de variáveis e restrições. 4. Dependência de Dados: A qualidade da solução depende fortemente da precisão dos dados de entrada. Dados imprecisos podem levar a soluções inadequadas. 5. Limitações de Modelagem: Nem todos os problemas do mundo real podem ser modelados como problemas convexos, o que limita a aplicabilidade da otimização convexa em algumas situações. Essas limitações devem ser consideradas ao aplicar técnicas de otimização convexa em problemas práticos.