Добавил:
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Лабораторная работа 5. 6 вар. Трофимов-2019.pdf
Скачиваний:
198
Добавлен:
19.02.2020
Размер:
105.31 Кб
Скачать

2.Теоретические вопросы

Общая задача математического программирования

 

L : f(x) ! extr;

x 2 X En

 

G : (gi(x) = 0;

 

(6)

i =

r +

1; n; m r < n

gi(x) 6 0;

i = 1; r;

 

2.1.Активные и пассивные ограничения

Ограничение gi называется активным, если в т. x * ограничение выполняется в виде равенства. Ограничение gi называется пассивным, если в т. x * ограничение выполняется в виде строгого неравенства.

2.2.Теорема Куна-Таккера

Пусть x * точка локального минимума в задаче математического программирования 6, f, gi, где i = r + 1; m дважды непрерывно дифференцируемы в точке x, gi, где i = 1; r дважды непрерывно дифференцируемы в некоторой окрестности точки x, тогда

 

 

 

 

 

 

 

m

 

 

 

 

 

 

 

*

*

 

*

*

*

 

2

*

 

*

 

 

 

(7)

: frx (x

) = 0;

gi(x

) = 0; i = 1; rg

9 0

& 9

 

; 0

;

i

> 0; i > 0; i

 

 

 

 

 

 

 

 

=0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Xi

 

 

 

 

 

 

 

2.3. Достаточные условия минимума

Достаточное условие минимума первого порядка.

Пусть (x

*

*

) удовлетворяет усло-

 

;

вию стационарности обобщённой функции Лагранжа при 0* 6=,0

 

активных ограничений

неравнеств в точке x * и ограничений равенств совпадает с числом n. Если gi(x): * > 0

)

x * точка условного локального минимума задачи 6.

P

8

 

 

i

 

 

Достаточное условие минимума второго порядка.

Пусть (x

*

*

) удовлетворяет усло-

 

;

 

*

 

.0Если d

2

(x

*

 

*

) > 0

вию стационарности обобщённой функции Лагранжа при 0 6=

 

 

;

для всех dx 6= 0таких, что для активных ограничений неравенств d gi(x *) = 0; i*

> 0 &

d gi(x *) 6 0; i* = 0 ) x * точка локального минимума.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2.4.Седловая точка

Точка x * является седловой точкой, если для неё выполняются критерии для седловых точек Лагранжа.

x0

(x *; *) > 0;

igi(x *) = 0; i =

 

1; r

x0

(x *; *) 6 0;

x * < 0 & * < 0

10

2.5.Метод седловой точки для задачи квадратичного программирования

Пусть L задача квадратичного программирования

 

 

L : f(x) = minfx TAx + bTxg

 

 

G : ngi(x) = Cx 6 d

 

(8)

Функция Лагранжа запишется в виде

 

 

= x TAx + bTx + Cx d

*

(9)

Необходимые и достаточные условия оптимальности x

 

принимают следующий вид

v = rx > 0;

 

(10)

 

 

 

(11)

y = Cx d 6 0;

 

x v = 0;

x < 0;

 

(12)

 

 

 

(13)

y = 0;

< 0

 

11