- •§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.
§4. Теорема Куна-Таккера.
Введем понятие седловой точки функции многих переменных. Дана некоторая функция Q=Q(x1 ,x2 ,…, xn , y1, y2 ,…, ym) двух групп переменных x1 ,x2 ,…, xn и y1, y2 ,…, ym . Пусть по первой группе переменных функцию Q требуется максимизировать, по второй-минимизировать.
Определение. Точка (xo1 ,xo2 ,…, xon , yo1, yo2 ,…, yom ) = (Xo,Yo) называется седловой точкой функции Q, если в ней выполняется следующее неравенство:
Q(X, Yo) ≤ Q (Xo,Yo) ≤ Q(Xo,Y).
Р
(4.1)
ассмотрим следующую задачу выпуклого программирования:Z = f (x1 ,x2 ,…, xn ) max,
(4.2)
1(x1 ,x2 ,…, xn ) ≤ 1,2(x1 ,x2 ,…, xn ) ≤ 2,
- - - - - - - - - - - - - - -
m(x1 ,x2 ,…, xn ) ≤ m,
x
(4.3)
1 ≥ 0, x2 ≥ 0, … , xn ≥ 0.
Перейдем от этой задачи на условный экстремум к задаче на безусловный экстремум с помощью функции Лагранжа
(x1 ,x2 ,…, xn, λ1, λ2,…, λm ) = f (x1 ,x2 ,…, xn ) + i (bi – i(x1 ,x2 ,…, xn )).
П
(4.4)
редположим, что найдена седловая точка функции Лагранжа(xo, λo) = (xo 1, xo2,…, xon ; λo1, λo2,…, λom) .
Тогда справедливым будет следующее неравенство:
(x, λo) ≤ (xo, λo) ≤ (xo, λ).
Задача отыскания точки (xo, λo) из области определения функции (x, λ), удовлетворяющей неравенству (4.4), называется задачей о седловой точке.
Теорема. Точка xo будет являться решением задачи ВП (4.1)-(4.3) тогда и только тогда, когда существует такая точка λo ≥ 0, что точка (xo, λo) является седловой точкой функции Лагранжа (x, λ ).
