
- •Министерство образования Российской Федерации.
- •2. Многокритериальность. Особенности многокритериальных задач.
- •3. Однокритериальные задачи исследования операций.
- •4. Понятия и определения.
- •5. Математические модели в задачах оптимизации.
- •6. Постановка задачи оптимизации. Графическая интерпретация задачи оптимизации.
- •7. Классификация хтп и хтс с позиции решения задач оптимизации.
- •8.Критерии оптимальности.
- •9.Технико-экономические критерии (прибыль, норма прибыли)
- •10. Критерий оптимальности в виде алгебраической функции.
- •11.Критерий оптимальности в виде аддитивной функции частных критериев оптимальности.
- •12. Критерии оптимальности в виде линейной функции от управления.
- •13. Критерии оптимальности в виде функционала.
- •14.Линейное программирование. Постановка задачи лп.
- •Математическая формулировка задач линейного программирования.
- •15. Графическое представление задачи лп.
- •16. Симплекс - метод решений задач линейного программирования.
- •17.Метод искусственного базиса
- •18.Оптимальная организация производства продукции при ограниченных запасах сырья.
- •19. Методы оптимизации основанные на классическом математическом анализе.
- •20. Достаточные условия существования экстремума.
- •Условия Сильвестра.
- •22. Задачи на условный экстремум. Теорема Куна-Теккера.
- •23. Метод Штрафов в задачах на условный экстремум.
- •25. Метод неопределенных множителей Лагранжа как частный случай теоремы Куна-Таккера. Пример использования метода (проектирование опт. Бочки)
- •26. Мнл. Распределение потоков сырья между параллельно работающими аппаратами.
20. Достаточные условия существования экстремума.
Разложим R(x) в окрестности точки, подозреваемой на экстремум
x0=col()
X0 удовлетворяет необходимым условиям существования R, тогда
(3)
Из выражения (3)
следует, то что, если пренебречь членами
порядка малости выше 2-го знака приращения
«±» определяется всеми производными
2-ого порядка, включая и смешанные.
Частные производные вычисляются в т.
и их можно рассматривать как константы,
поэтому необязательно требовать малости
:
,
обозначим
Если при любых
и
,
кроме
,Z2>0,
а в точке 1 Z2=0,
то Z2
положительно
определена и в точке экстремума будет
иметь минимум
>0.
Для положительной определенности
квадратичной формыZ2
необходимо и достаточно чтобы все
определители состояли из элементов
и
были положительны.
, тогда Х0
– доставляет min
.
Условия Сильвестра.
Таким образом,
если все определители Сильвестра
положительны, то в точке экстремума
имеем минимум
:
Х0
= arg
min
Если определитель Сильвестра нечетного
порядка «-» , а четного «+», то в точке
экстремума имеем максимум. При другой
последовательности чередования знаков
определителей Сильвестра в точке
экстремума нет. Например, точка
является «…». (Рис.
20.1).
Рис. 20.1
22. Задачи на условный экстремум. Теорема Куна-Теккера.
Пояснения к рис. 22.1.
Границы
допустимой области составлены из
отрезков линий:
Если
решение лежит внутри допустимой области
→ ограничение в форме неравенств
неактивны, тогда решение задачи можно
свести к более простому случаю с
ограничениями в форме неравенств поэтому
особый интерес представляют решения
находящиеся на границе данной области
и особенно в угловых точках, где активны
два ограничения в форме неравенств.
Пусть это будут
<0
и
<0
– это условие когдаmax
R
в угловой точке, т. к. через нее проходит
линия
=
0. Построим в точке С градиенты всех
функций. Градиент перпендикулярен
касательной к точке и указывает
направление наибольшего возрастания
функций. Пусть в точкеС
функция R(х)
достигает условного максимума, т.к.
показывает направление наибольшего
возрастанияR,
то он должен образовывать тупой угол с
направлением L
к касательной
=
0 в точкеС.
иL
должны лежать по разные стороны от
линии, по которой направлен
и по одну сторону с
и
.
Проведем биссектрису угла образованную
и
,
т.к.
,
и
лежат по одну сторону от линииR.
В этом направлении точка С
до пересечения L
и α обозначим через вектор V.
(*1)
(*2)
больше
0,
больше
0
(*4)
Аналогичный
результат б. получен, если активно т. 1
ограничение
,
т.е.точка С пренадлежит линии
.
Теорема.
Условия (*3), (*4) справедливы и для задачи
(1)-(3) т.е. м. сформулировать теорему
Куна-Таккера.
Если
функция
целевая при наличии ограничений типа
равенств и неравенств достигает условного
экстремума в некоторой точке С, к.
пренадлежит допустимой области, то
существуют такие положительные числа
,
,…
и
, из которых хотя бы 1 отлично от 0, такие
числа,
что
и для
выполняется следующия соотношения:
(*5)
(*6)
Поэтому
принято больше 0.
Вывод
теоремы был сделан для случая max
,
т о
,
все остальное остается в силе
матрицы от руки пиши
Система
(**5) дополняется условиями (*6). Нужно
решить систему (*%) и найти экстримум.
(*5),(*6) – необходимые условия существования
экстримума
при ограничении типа равенств и
неравенств.