
- •Нелинейные методы и модели в экономике.
- •Глава 6. Постановки знп и основные определения…………………………..3
- •Глава 7. Задача одномерной оптимизации…………………………………….13
- •Глава 8. Графический метод решения знп…………………………………...33
- •Глава 6. Постановки задачи нелинейного программирования (знп) и основные определения.
- •6.1. Задача нелинейного программирования (знп) и ее постановки.
- •6.2. Основные определения.
- •6.3. Классификация знп.
- •6.4. Классическая оптимизация.
- •Глава 7. Методы одномерной оптимизации
- •Постановка задачи. Основные понятия
- •7.2. Поиск отрезка, содержащего точку максимума Алгоритм Свенна
- •Методы нулевого порядка.
- •Дихотомический поиск (метод деления отрезка пополам)
- •Метод золотого сечения
- •Метод дск-Пауэлла
- •7.4. Методы первого порядка.
- •Метод средней точки
- •Метод хорд (секущих)
- •Метод кубической аппроксимации
- •7.5. Методы второго порядка. Метод Ньютона-Рафсона
- •Итерация 1
- •Глава 8. Графический метод решения знп.
- •8.1. Алгоритм графического метода решения знп
- •8.2. Решение примеров.
- •Выпуклые и вогнутые функции
- •Глава 9. Выпуклый анализ
- •9.1. Определения
- •9.2. Свойства вогнутых (выпуклых) функций
- •9.3. Критерии вогнутости (выпуклости) гладких функций
- •9.4. Экстремальные свойства вогнутых (выпуклых) функций
- •9.5. Сильно вогнутые (выпуклые) функции
- •9.5.1. Определение. Примеры
- •9.5.2. Свойства сильно вогнутых (выпуклых) функций
- •9.5.3. Критерии сильной вогнутости (выпуклости)
- •9.5.4. Экстремальные свойства сильно вогнутых (выпуклых) функций
- •Глава 10. Выпуклое программирование
- •10.1. Постановка задачи
- •10.2. Функция Лагранжа. Седловая точка функции Лагранжа, условия ее существования Определение 10.1. Функция , (10.10)
- •10.3. Достаточные условия оптимальности
- •10.4. Условия регулярности выпуклого множества
- •10.5. Теорема Куна-Таккера. Общий случай
- •10.6. Теорема Куна-Таккера. Случай линейных ограничений
- •Глава 11. Квадратичное програмирование.
- •11.1. Постановка задачи квадратичного программирования (зкп)
- •11.2. Применение теории Куна-Таккера к решению зкп.
- •11.3. Решение задач.
- •Глава 12. Методы безусловной оптимизации
- •12.1. Постановка задачи
- •. Методы нулевого порядка (прямого поиска)
- •Метод Хука-Дживса
- •Алгоритм метода Хука-Дживса, использующий одномерный поиск
- •Метод покоординатного спуска
- •Первый вариант
- •Второй вариант
- •Методы первого и второго порядков
- •Градиентные методы. Метод скорейшего спуска – метод Коши
- •Метод Ньютона
- •Модифицированный метод Ньютона
- •Методы, использующие сопряженные направления
- •Определение сопряженных направлений
- •Оптимизация квадратичной функции. Конечная сходимость алгоритмов, использующих сопряженные направления
- •12.4.4. Метод Дэвидона-Флетчера-Пауэлла Метод Дэвидона-Флетчера-Пауэлла (дфп) принадлежит к классу квазиньютоновских методов, в которых направление поиска задаётся в виде
- •Алгоритм метода дфп
- •Итерация 1
- •Шаг 2. Вычислим , тогда .
- •Шаг 2.Вычислим , тогда .
- •12.4.5. Метод сопряжённых градиентов Флетчера-Ривса
- •Алгоритм метода Флетчера-Ривса
- •Глава 13. Методы условной оптимизации
- •13.1. Постановка задачи. Классификация методов
- •Общая схема методов условной оптимизации
- •Шаг 1. Выбрать ( -я итерация) – возможное направление подъёма функции в точке . Если такого направления нет, то полагаем и идем на выход. В противном случае перейти к шагу 2.
- •13.2. Методы возможных направлений
- •13.2.1. Метод Зойтендейка
- •Пример 13.2
- •Итерация 3
- •13.2.2. Метод Топкиса-Вейнотта
- •Пример 13.3
- •Итерация 1
- •Алгоритм метода Топкиса-Вейнотта
- •13.2.3. Метод Франка-Вульфа
- •Алгоритм метода Франка-Вульфа
- •Шаг 5. Находим шаг в направлении новой точки . Решение этой задачи (одномерной): .
- •Шаг 3. Так как , переходим к шагу 4.
- •Шаг 5. Решаем задачу: .
- •2.1. Постановки злп
- •3.1. Определение двойственной задачи
- •3.5. Анализ решения из и дз на основе отчетов ms Excel
- •4.1. Постановки транспортной задачи
- •4.4 Опорный план тз. Алгоритм нахождения исходного плана
- •4.5. Метод потенциалов решения транспортной задачи
- •4.6. Задача о назначениях
- •5.2. Метод ветвей и границ решения задач целочисленного программирования
- •5.3. Задача коммивояжера
9.4. Экстремальные свойства вогнутых (выпуклых) функций
Определение
9.5.
Функция
достигает на замкнутом множестве
в точке
глобального максимума, если
для всех
.
Определение
9.6.
Функция
достигает на замкнутом множестве
в точке
локального максимума, если существует
число
такое, что
для всех
,
где
Для
функции, график которой изображен на
рис. 9.1, точки
,
,
,
являются точками локального максимума,
– точка глобального максимума.
Рисунок 9.1.
Теорема 9.11. Пусть множество выпукло, а функция определена и вогнута на , тогда:
всякий локальный максимум этой функции является и глобальным максимумом этой функции;
множество точек глобальных максимумов является выпуклым множеством, т.е.
– выпуклое множество;
если строго вогнута на , то
содержит не более одной точки.
Доказательство.
Пусть
– точка локального максимума на множестве . Это значит, что существует окрестность
точки
такая, что
для всех
.
Возьмем
произвольную точку
и число
,
столь малое, что
.
Тогда точка
,
и, так как функция
вогнута, имеем
или
.
Откуда получаем, что
для любого
.
Следовательно,
– точка глобального максимума, т.е.
.
а) Если
,
то оно выпукло по определению.
б) Если
,
но
,
то оно выпукло по определению.
в) и содержит более двух точек.
Пусть
,
т.е.
.
Тогда
,
т.е.
при всех
,
.
Следовательно,
,
,
т.е.
– выпуклое множество.
Пусть функция строго выпукла на и пусть , т.е. множество содержит более одной точки и . Тогда в силу строгой вогнутости получим
или
, для всех , .
Полученное
неравенство противоречит определению
глобального максимума, т.е. предположение
о существование двух точек максимума
и
является неверным.
Теорема 9.12. Критерий оптимальности для вогнутых функций.
Пусть
– выпуклое множество, функция
,
.
Тогда в любой точке
необходимо выполняется неравенство
(9.12)
для
всех
.
Причем, если
,
то неравенство (9.12) обращается в равенство
.
Если
вогнута на
,
то условие (9.12) является достаточным
для того, чтобы
.
Доказательство.
Необходимость. Пусть
.
Рассмотрим произвольную точку
,
очевидно, что направление
будет возможным в силу выпуклости
,
производная функции
в точке
по этому направлению равна
.
Но
,
следовательно,
.
Пусть
,
тогда по доказанному выше выполняется
соотношение (9.12), однако в силу
произвольности
,
а следовательно, и
необходимо, чтобы
.
Если
– граничная точка множества
,
то равенство
может выполняться, может и не выполняться.
Достаточность. Пусть функция является вогнутой на , пусть для некоторой точки выполнено условие (9.12): для всех .
Так как вогнута, то по теореме 9.8. имеем
или
при всех
или
при
всех
,
т.е.
.
9.5. Сильно вогнутые (выпуклые) функции
9.5.1. Определение. Примеры
Непрерывная вогнутая (выпуклая) функция на выпуклом замкнутом множестве может не достигать своей верхней (нижней) грани.
Пример
9.3.
Если
и
,
то
,
но
при всех
.
Существует подкласс вогнутых (выпуклых) функций, для которых на непустом замкнутом выпуклом множестве всегда существует точка максимума.
Определение
9.7.
Функция
,
определенная на выпуклом множестве
,
называется сильно вогнутой (выпуклой),
если существует постоянная
такая, что
(9.14.)
при всех
и всех
.
Постоянная
называется константой или параметром
сильной выпуклости (вогнутости)
на множестве
.
Пример 9.4.
1. Функция
,
является сильно выпуклой функцией на
всем пространстве
.
Неравенство (9.14) для этой функции
превращается в тождественное равенство
с константой
при
всех
,
.
2. Линейная
функция
вогнута на
,
но не сильно вогнута.
3. Функция
при
вогнута, но не будет сильно вогнутой
при
.