
- •Общие сведения
- •Необходимые условия экстремума первого порядка
- •Необходимые условия экстремума второго порядка
- •Достаточные условия экстремума
- •Алгоритм решения задачи условной оптимизации функции многих переменных при ограничениях равенствах с использованием необходимых и достаточных условий
- •Пример решения задачи условной оптимизации функции многих переменных при ограничениях равенствах с использованием необходимых и достаточных условий
- •Решение задачи условной оптимизации функции при ограничениях типа неравенств с использованием необходимых и достаточных условий
- •Необходимые и достаточные условия условного экстремума при ограничениях неравенствах
- •Необходимые условия минимума (максимума) первого порядка
- •Достаточные условия минимума (максимума) первого порядка
- •Необходимые условия минимума (максимума) второго порядка
- •Достаточные условия экстремума второго порядка
- •Алгоритм решения задачи условной оптимизации функции многих переменных при ограничениях неравенствах с использованием необходимых и достаточных условий
- •Пример решения задачи условной оптимизации функции многих переменных при ограничениях неравенствах с использованием необходимых и достаточных условий
- •Численные методы поиска условного экстремума
- •Классификация численных методов поиска условного экстремума
- •Методы последовательной безусловной оптимизации
- •Штрафные функции
- •Барьерные функции
- •Правила выбора параметра r
- •Общая модельная схема методов последовательной безусловной оптимизации
- •Метод штрафов
- •Метод барьерных функций
- •Метод Фиакко-Мак-Кормика
- •Метод множителей
- •Методы возможных направлений
- •Метод проекции градиента для задач с ограничением типа равенств
- •Метод проекции градиента для задач с ограничениями типа неравенств
Общие сведения
Постановка задачи условной оптимизации функции многих переменных
Общая постановка задачи
,
.
При
задача называется задачей со смешанными
ограничениями, при
- задачей с ограничениями неравенствами,
а при
- задачей с ограничениями равенствами.
Функция Лагранжа
Функция
называется обобщенной функцией Лагранжа,
числа
- множителями Лагранжа. Классической
функцией Лагранжа называется функция
.
Градиент функции Лагранжа
Градиентом
обобщенной функции Лагранжа по
называется вектор-столбец:
.
Первый дифференциал ограничения
Первым
дифференциалом ограничения
называется функция
.
Второй дифференциал обобщенной функции Лагранжа
Вторым
дифференциалом обобщенной функции
Лагранжа называется функция
.
ПРИМЕР:
,
Градиенты
ограничений
,…,
являются линейно независимыми в точке
,
если равенство
выполняется только при
.
Решение задачи условной оптимизации функции при ограничениях типа равенств с использованием необходимых и достаточных условий
Необходимые и достаточные условия условного экстремума при ограничениях равенствах
Пусть
даны дважды непрерывно дифференцируемые
целевая функция
и функции ограничений
,
определяющие множество допустимых
решений
.
Тогда задача оптимизации имеет вид:
,
.
Эта задача может быть решена как задача безусловной оптимизации (при Kn), если исключить из целевой функцииKнезависимых переменных с помощью заданных равенств, т. е. задача сводится к виду:
При этом размерность задачи уменьшается с nдоn-K. Однако такой метод применим лишь в тех случаях, когда уравнение-ограничение можно разрешить относительно некоторого набора независимых переменных.
Более универсальный способ основан на использовании функции Лагранжа:
После этого задача условной оптимизации с ограничениями равенствами сводится к задаче безусловной оптимизации:
Найти
,
,
При этом учитывается, что:
Необходимые условия экстремума первого порядка
Пусть
есть точка локального экстремума. Тогда
найдутся числа
,
не равные одновременно нулю и такие,
что выполняются следующие условия:
условие стационарности обобщенной функции Лагранжа по
:
,
условие допустимости решения
,
Если
при этом градиенты
в точке
линейно независимы, то
.
Система
содержит
уравнений и
неизвестное
,
,
.
Точки
удовлетворяющие системе при некоторых
,
называются условно-стационарными.
При
решении задач проверка условия
регулярности затруднена, т.к. точка
заранее не известна. Поэтому, как правило,
рассматриваются два случая:
и
.
Если
,
то полагают, что
,
тогда обобщенная функция Лагранжа
становится классической функцией
Лагранжа.
Случай
отражает вырожденность ограничений.
Точка экстремума
при
называется регулярной, а при
- нерегулярной.
Необходимые условия экстремума второго порядка
Пусть
- регулярная точка минимума (максимума)
и имеется решение
.
Тогда второй дифференциал классической
функции Лагранжа, вычисленный в точке
,
неотрицателен, неположителен:
(
)
для
всех
,
таких что
,
Достаточные условия экстремума
Пусть
имеется решение
.
Если в этой точке
(
)
для всех ненулевых
таких, что
,
то
точка
является точкой локального
минимума(максимума).