- •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.
4. Определение базиса угловой точки. Невырожденные угловые точки. Примеры.
Опр.
Система векторов
входящие в рав-во
,
если
наз. базисом угловой точки х, координаты
наз. базисными, остальные координаты –
небазисными.
Опр. Если все базисные координаты точки х строго больше 0, тогда точка х называется невырожденной.
Следствие. Если точка х – невырожденная угловая точка, то для нее существует единственный базис. Вырожденная угловая точка может обладать несколькими базисами.
Пример:

–невырожденная
угловая точка, проверим это.

,
,
где
,
.
–вырожденная угловая
точка, так как при рассмотрении рав-ва
,
где
точка
– не является угловой точкой, так как
.
Зам: Из nстолбцов м-цы А можно выбрать r ЛНЗ столбцов конечным числом способов, поэтому число угл.т. мн-ва Х конечно.
5. Связь между переменными задачи лп

Пусть
,Аm*n,
.
Из системы осн. ограничений можно удалить
ЛЗ ур-я, тогда
.
Если
,
то система
имеют единств. решение. Если это реш-е
не уд. прямым огр-ям, то
,
иначе
.
Рассм
.
Найдена угл. т-ка
,
- базисные компоненты,. Базис состоит
из
- ЛНЗ.Обозначения:
Умножим
на
:

Т.к. у – угловая,
то
,
т.е.
.
Рав-во
м. привести в виду
.
Из определения В
(*)
примет вид:
.
Из (3) выражаем
-
(4), обозначаем
(3)
перепишем в виде:
(5)
(3), (4), (5) – зависимость между базисными и небазисными переменными.
6. Формула приращения целевой функции злп.
Рассм знач целев
ф-ии в некот точке
,
т.е.
,
На основании того,
что y
есть угловая точка, имеем рав-ва
Поэтому
(1),
где

Вектор
в-р оценок. Он имеет размерность n − r.Заметим, что
величины
имеют смысл и при k =
.
Действительно,
при k=
по определению обратной матрицы имеем
,
где через
обозначен единичный вектор с единицей
в k-ой координате.Поэтому

Замеч: Величина
имеет смысл и дляk=1,…,r;
действительно,
-
единичный в-р
Замеч:Величина
полностью определяются коэф. матрицы
,
в-ра
и бази-сом угловой точки
,
при этом не зав-т от в-ра ресурсов
Замеч: Из
(1) виден физический смысл оценок
.
Величины
представляют собой взятую с обратным
знаком скорость зменения целев ф-ии при
измененииi-ой
небазисной переменной.
7. Достаточное условие оптимальности в злп. Достаточное условие неразрешимости злп
Исходную
задачу
,
можно переформулировать след. обр.:
найти максимум ф-ции
,
где
при ограничениях:
,
где 
и неотрицательности.
Будем искать некот.
точку
,
в которой
не уменьшится по сравнению с найденным
знач. в точкеy.
Выберем некот.
небазисную перем.
,
и будем подбирать для нее неотрицат.
значения. Остальные базисные перем.
,
,
.
Тогда соотнош.
примет вид:
,
а выражение целевой ф-ции
.
Достаточное усл.
оптимальности: Т.:
Если
,
то планy
является оптимальным.
Рассм. произв.
точку
и целев. ф-ю
Достаточное
усл. неразрешимости:
Т.:
Если найдется небазисная переменная
точки упри
,к=r+1,n
,
то целевая ф-ция неограниченно возрастаетна
Х.
Док-во: в усл. Теор. Любой выбор полож. Небаз. Коорд. Приводит к построению точки, удовлт. Всем огр-ниям задачи, увеличивая только знач Хк, а остал оставляя без изм-ия, можно неогр увелич зн целевой ф-ции.
