- •Классификация задач оптимизации.
- •При проектировании систем необходимо выполнить комплекс из 8-ми работ
- •Доказательство. Необходимо доказать, что выполняется равенство
- •Пусть дана функция f (х1, х2, …, Хn.) Её градиент:
- •Основная задача.
- •Теорема о крайней точке
- •Доказательство.
- •Пусть задача имеет смешанные ограничения.
- •Получим задачу (2):
- •В симплексную таблицу добавляются 2 столбца-столбцы контрольных сумм. В
- •Предварительный этап:
- •Этап первый
- •Этап второй
- •Этап третий
- •Предназначен для увеличения числа 0 матрицы .
- •Пусть имеется функция
- •Лекция №19.
- •Метод внутриштрафных функций. (Метод барьерных функций)
- •Метод внешних штрафных функций.
Пусть имеется функция
Определение: Точка , где
называется седловой точкой функции , если для всех выполняется условие:
причем в самой седловой точке значение функции равно:
Пример:
(гиперболический параболоид)
Т очка является седловой точкой этой функции.
Теорема: Пусть - дифференцируемая функция, тогда для того, чтобы точка была седловой точкой этой функции в области необходимо выполнение условий:
Это дифференциальный аналог седловой точки.
Теорема Куна-Таккера:
Пусть задача нелинейного программирования имеет вид:
(3)
-дифференцируемые и выпуклые по x.
Составим функцию Лагранжа:
Введем множители Лагранжа
(4)
Сама Теорема:
Вектор оптимальным решением (3) тогда и только тогда, когда существует такой вектор такой что точка является седловой точкой функции Лагранжа (4), т.е. выполняется условие:
Аналитическое выражение условия теоремы:
(5)
Для задачи вогнутого нелинейного программирования:
(6)
Условия Куна – Таккера будут иметь вид:
(7)
Сформулированная теорема Куна – Таккера позволяет находить решение задачи нелинейного программирования с помощью отыскания седловой точки функции Лагранжа.
Алгоритм решения задачи вогнутого (выпуклого) нелинейного программирования с помощью теоремы Куна – Таккера:
-
По исходной задаче нелинейного программирования составляется функция Лагранжа .
-
Записывается условие для седловой точки функции Лагранжа. Либо (5), либо (7). В результате получаем систему уравнений или неравенств.
-
Находится совместное решение системы уравнений и неравенств, полученных на втором шаге. В результате вычисляется оптимальное решение.
Квадратичное программирование
Квадратичное программирование – это класс задач нелинейного программирования у которых целевая функция представляет сумму линейной и квадратичной функции, а все ограничения линейны.
В общем случае задача квадратичного программирования имеет постановку:
(1)
Задачу квадратичного программирования удобнее записывать в матричной форме:
D – квадратичная матрица, причем симметрична относительно главной диагонали.
Для решения задачи (1) или (2) применяется условие, сформулированное в теореме Куна – Таккера, т.к. задача квадратичного программирования относится к задаче вогнутого (выпуклого) нелинейного программирования, поскольку функция f – выпуклая (вогнутая), а ограничения выпуклые.
Вопрос о том, будет ли выпуклая или вогнутая функция f зависит от того, вогнута или выпукла квадратичная функция: . ,поскольку линейная функция CX является и выпуклой и вогнутой одновременно. Является ли функция Q вогнутой или выпуклой, определяется тем, является ли она положительно - определенной, положительно - полуопределенной, отрицательно - определенной, отрицательно полуопределенной, или неопределенной.
Определение: Функция Q называется отрицательно – определенной, если она строго меньше 0 для всех , кроме .
Пример: при любых она ‘<’ 0 и при 0 она ‘=’ 0.
Определение: Функция Q называется отрицательно – полуопределенной, если она меньше либо равна 0 для всех, кроме , для которого она ‘=’ 0.
Определение: Квадратичная форма называется положительно – определенной (положительно – полуопределенной), если квадратичная форма:
отрицательно – определенная или отрицательно – полуопределенная.
Определение: Квадратичная форма называется неопределенной, если она отрицательна для одних значений и положительна для других.
Признаки, позволяющие определить, к какому из перечисленных видов относится квадратичная форма.
Составим определители:
, ....
- определителей.
-
Если все определители то квадратичная форма положительно – определенная.
-
Если в ряду чисел знаки строго чередуются, то квадратичная форма отрицательно – определенная.
-
Если ранг матрицы , то квадратичная форма будет положительно - полуопределенная , если первые r определители положительны, а остальные равны 0.
-
Если , причем и в ряду чисел знаки чередуются, а остальные определители , то квадратичная форма отрицательно – определенная.
-
Если в ряду чисел нет строгого чередования, то квадратичная форма неопределенная.
Квадратичная форма строго вогнута, если она отрицательно – определенная. Вогнута, если отрицательно – полуопределенная. Строго выпуклая, если положительно - определенная, выпуклая – положительно - полуопределенная.