- •§1. Общий подход к решению задач нелинейного программирования.
- •§2. Задачи выпуклого программирования
- •§3. Решение задач выпуклого программирования при различных типах ограничений.
- •3.1. Без ограничений и не отрицательность переменных
- •3.2. Ограничения типа равенств.
- •Рассмотрим теперь способ решения задачи выпуклого программирования в случае ограничений неотрицательности и ограничений в виде равенств .
- •3.3.Задачи вп при ограничениях типа неравенств
- •Несколько усложняется решение задачи выпуклого программирования в случае ограничений в виде неравенств и ограничений неотрицательности.
- •§4. Теорема Куна-Таккера.
§3. Решение задач выпуклого программирования при различных типах ограничений.
3.1. Без ограничений и не отрицательность переменных
Начнем с изучения методов решения задач ВП без ограничений. Задача НП называется задачей без ограничений, если она не содержит условий, ограничивающих область изменений переменных. Такая задача имеет вид
Z
= f
(x1
,x2
,…, xn
) max.
Н
(3.1)
еобходимое условие экстремума целевой функции f (x1 ,x2 ,…, xn ) заключается в следующем. Пусть f дифференцируема и имеет экстремум в некоторой точке. Тогда в этой точке будут верны такие равенства:
.
. . ,
Точки, которые удовлетворяют условию (3.8),Ж называются стационарными. В общем случае система (3.8) может иметь множество решений. Система может быть сложной и ее решение не всегда возможно.
Для случая выпуклой (вогнутой) функции f система если имеет решения, то только одно. Оно будет доставлять функции f максимум, если f выпукла, доставлять минимум, если f вогнута.
Теперь рассмотрим вопрос о решении задачи выпуклого программирования в случае неотрицательности переменных.
(3.2)
Задача видаZ = f (x1 ,x2 ,…, xn ) max
xj ≥ 0 ; j=1,2,…,n,
где f (x1 ,x2 ,…, xn ) - выпуклая (вогнутая) функция, называется задачей ВП с неотрицательными переменными.
Сформулируем
условия для определения наибольшего
значения функции f
в задаче(3.3). Внутри области (xj
0) необходимым условием экстремума
является равенство нулю частных
производных функции f
:
=0. На границе области (xj
= 0) частные производные удовлетворяют
условию
≤ 0, если f
вогнутая функция.
Примеры
возможных решений задачи максимизации
функции одной неотрицательной переменной
иллюстрируют все возможные решения
задачи в одномерном случае(рис.1-3). Если
решение внутри области(x0
> 0), то производная
=0 .Рассмотрим решение задачи максимизации
функции f.
Предположим, что ее решение x0
находится
внутри области определения. В этом
случае производная функции f
в точке максимума x0
равна нулю. Данная ситуация отражена
на рис. 1
y y y
fx'(x0)=0
≤0
< 0
0 x0>0 x 0 x0=0 x 0 x0=0 x
рис. 1 рис. 2 рис. 3
Возможны также случаи расположения решения x0 на границе области. При нахождении наибольшего значения в этом случае производная функции f в точке x0 может быть неположительной (рис.2). Такая ситуация возникает при выпуклости максимизируемой функции. Производная функции f в точке x0 может быть и отрицательной (рис. 3).Это будет в случае, когда максимизируемая функция будет вогнутой.
Все случаи расположения решения x0 на границе области определения функции f можно обобщить в виде неравенства: ≤0.
Все эти случаи можно отразить в виде равенства нулю произведения x0 на ,то есть в виде равенства x0 = 0.
Следовательно, для одномерной функции необходимое условие экстремума
x0 = 0.
Аналогично рассуждая, можно сформулировать необходимое условие экстремума функции n переменных, оно будет иметь вид xj =0; j=1,2,…,n,
где xj ≥ 0, ≤ 0. Причем, если xj 0, то =0, если, xj = 0, то ≤ 0.
Аналогичным будет подход и к решению задачи выпуклого программирования в случае ограничений в виде равенств.
