
- •1.Понятие решения задачи мат. Программиров.
- •2. Основн. Формы злп. Правила сведения злп к канон.Форме. Геометр.Интерпретация злп. Понятие угловой точки мн-ва.
- •4. Определение базиса угловой точки. Невырожденные угловые точки. Примеры.
- •5. Связь между переменными задачи лп
- •6. Формула приращения целевой функции злп.
- •7. Достаточное условие оптимальности в злп. Достаточное условие неразрешимости злп
- •8. Итерация симплекс–метода
- •11. Нахождение базиса угловой точки. Пример
- •12. Постановка тз. Построение нач. Плана перевозок методом северо-западного угла, методом мин. Элемента.
- •13. Определение закрытой модели тз. Критерий существования решения тз.
- •14. Исследование мн-ва клеток транспортной таблицы
- •15. Достаточное условие минимальности стоимости перевозок
- •16. Классический метод решения задачи безусловной минимизации функции многих переменных. Пример.
- •17. Метод исключения решения задачи на условный минимум. Пример.
- •18. Обобщенное правило множителей Лагранжа в задаче оптимизации с ограничениями типа равенств.
- •19. Классическое правило множителей Лагранжа в задаче оптимизации с ограничениями типа равенств. Необходимые условия второго порядка в задаче оптимизации типа равенств.
- •20. Достаточные условия экстремума в задаче оптимизации с ограничениями типа равенств
- •21.Опр-ия выпуклого мн-ва, выпуклой функции. Св-ва выпуклых множеств. Сумма выпуклых функций. Св-во неотрицательности остатка выпуклой функции
- •22.Теорема о точках минимума выпуклой функции. Теорема о стационарной точке выпуклой функции
- •26.Теорема о седловой точке функции Лагранжа (достаточные условия оптимальности).
- •27. Критерий существования седловой точки функции Лагранжа для задачи выпуклого программирования.
- •28.Определение двойственной задачи к задаче математического программирования.
- •29. Связь между двойственной и прямой задачами математического программирования.
- •30.Пример решения задачи оптимизации с помощью теории двойственности
- •31.Основные определения в задаче одномерной минимизации. Примеры.
- •33. Метод золотого сечения решения задачи одномерной минимизации.
- •34. Обоснование метода ломаных решения задачи одномерной минимизации.
- •35. Алгоритм и условия сходимости метода ломаных решения задачи одномерной минимизации. Пример. Описание метода ломаных
- •36.Алгоритм метода скорейшего спуска решения змм.
- •37.Алгоритмы метода условного градиента и метода проекции градиента решения задачи многомерной условной минимизации.
- •38.Алгоритм метода покоординатного спуска решения задачи многомерной минимизации. Геометрическая иллюстрация.
- •39.Сходимость метода скорейшего спуска.
- •41. Метод вариаций Лагранжа
- •42. Уравнение Эйлера
- •43. Случаи интегрируемости ур-ния Эйлера. Примеры.
- •44.Задача вариационного исчисления с незакрепленными концами и фиксированным отрезком интегрирования.
- •45.Задача вариационного исчисления с незакрепленными концами и нефиксированным отрезком интегрирования
- •46. Задача вариационного исчисления с движущимся по кривой концом.
- •47. Примеры задач динамического программирования, их особенности
- •48.Принципы динамического программирования и функциональные уравнения Беллмана.
1.Понятие решения задачи мат. Программиров.
Пусть на некотором
мн-ве
задана
скалярная ф-яf(x),
точки
назыв допустимыми, аX
– допустимым, f(x)
– целевая ф-я.
Задача мат-го
программирования (ЗМП) заключ в нахождении
min
ф-ии f(x),
если
.(1)
Под реш ЗМП понимают:
найти точку min ф-ии f(x) на мн-ве X, т.е. найти
:
или
(3) или
(4)
найти точную нижнюю грань ф-и
(5)
Пусть
Если
,
то найдя
одно из значений (2) – (4), то автоматчески
решается зад (5)
Если
,
то (5)
приобретает самостоятельное решение
Убедиться в том, что ф-я f(x) неограниченна снизу на X, т.е
убедиться в том что
В случаях 3) – 4) говорят что задача (1) не имеет решений
2. Основн. Формы злп. Правила сведения злп к канон.Форме. Геометр.Интерпретация злп. Понятие угловой точки мн-ва.
В ЛП выделяют 2 основных формы задачи:
Каноническая форма ЗЛП
2) Нормальная форма
ЗЛП
Можно перейти от одной задачи к другой.
Любая ЗЛП сводится к канонической с помощью:
если в исходной постановке ищется min целевой ф-ии
, то–(c,x)превращает исх задачу в задачу о max.
если
, то соотв ограничения умножаем на (-1), чтобы превратить правую часть в положительную.
если m0, т.е. в исх постановке присутствуют огранич нер-ва то вводятся
и ограничение нер-ва приводят к виду
и
переменные
назыв свободными, они характеризуют
величину неиспользованного ресурса.
если на некот переменную не наложено ограничение на знак, то делают замену
c соотв изменением целевой ф-и, если
то замена
в некот задачах м присутствовать двусторонние прямые ограничения
, тогда правое нер-во относится к основным ограничениям и применяют 3)
двусторонние прямые огранич вида
сводятся к
или
соотв изменениями в целевой ф-и
Рассм задачу ЛП
внорм форме:
Если множество планов выпуклое, тогда решение сущ., то найдется хотя бы 1 угл.т. мн-ва в которой это решение достигается.
УГЛОВОЙ ТОЧКОЙ
мн-ва
наз.
точка xX,
кот не может быть представлена как точка
отрезка
для любых произв
т.
3.Критерий угловой точки множества. Пример.
Рассмотрим задачу
в канонической форме:
(1),
(2).
Теор(Критерий
угловой точки):Обозначим
ч/з
столбцы матр.А,
тогда основные ограничения в системе
(2) можно записать в виде:
.
Предположим, что матр.А в системе (2)
имеет
,
т.е. матр.А ненулевая.Для того, чтобы
точка
была угловой точкой –G
необходимо и достаточно, чтобы сущ.
,
что справедливо рав-во:(3)
,
если
и
– ЛНЗ.
Док-во:
Необходимость:Пусть
– угловая точка этого мн-ва.а)
.
Т.к. матр. А в соотношении (2) невырождена,
то сущ.r
ЛНЗ векторов
,
то выполнено
.
т.е. (3) справедливо;
б)
тогда основные ограничения в (2) превратятся
в равенство:
(4).
Рассм.
Рав-во
(5).
Построим точки
и
след.
обр.:
т.к.
,то
к рав-ву (4) прибавим
и отнимем рав-во (5) умноженное на
получим
что выполняются рав-ва:
,
т.е
.
Легко видеть
,
но х – угловая точка след-но
след-но
в (5),т.е.вектора
– ЛНЗ след-но
Если
,
то (3) – доказано, если
,
то к векторам
можно добавить вектора
так, чтобы
– ЛНЗ, тогда (3) примет вид:
.
Достаточность:
пусть для точки
справедливо (3):
– ЛНЗ, где
.
Предположим, что
,
что
(6).
Покажем, что (6) возможно только при
.
Рассмотрим нулевую координату точки
х:
,
т.е.
.
Докажем (6) для тех координат, которые
больше 0. Положительными коор-ами т. х
могут быть только те, у которых индекс
.
Пусть
Сл. когда
или
не исключается, тогда система осн-х
огр-ий из (2) преобразуется к виду:
.
Докажем, что
,
если
.
Точки
было доказано, что
,
когда
след-но
и
.
Вектора
– ЛНЗ, а разложение произвольного
вектора пр-ва по ЛНЗ-векторам явл.
единственным, след-но
для строго пол-ых координат.