28.1. Общая постановка задачи

Математическая модель задачи нелинейного программиро­вания в общем виде формулируется следующим образом: найти вектор = (х₁, x₂, …, x_n), удовлетворяющий системе ограни­чений

и доставляющий экстремум (наибольшее или наименьшее зна­чение) целевой функции

где x_j — переменные, j = ;L, f, g_i — заданные функции от n переменных, b_i — фиксированные значения.

Нелинейное программирование применяется при прогнози­ровании промышленного производства, управлении товарными ресурсами, планировании обслуживания и ремонта оборудова­ния и т.д.

Для задачи нелинейного программирования в отличие от линейных задач нет единого метода решения. В зависимости от вида целевой функции и системы ограничений разработаны специальные методы решения, к которым относятся методы множителей Лагранжа, квадратичное и выпуклое программи­рование, градиентные методы, приближенные методы реше­ния, графический метод.

Из нелинейного программирования наиболее разработаны задачи, в которых система ограничений линейная, а целевая функция нелинейная. Однако даже для таких задач оптималь­ное решение может быть найдено для определенного класса це­левых функций. Например, когда целевая функция сепарабельная, т.е. является суммой п функций f_j(x_j), или квадратичная. При этом следует отметить, что в отличие от задач линейного программирования, где точками экстремума являются верши­ны многогранника решений, в задачах с нелинейной целевой функцией точки могут находиться внутри многогранника, на его ребре или в вершине.

При решении задач нелинейного программирования для це­левой функции необходимо определить глобальный максимум или глобальный минимум. Глобальный максимум (минимум) функции — это ее наибольшее (наименьшее) значение из ло­кальных максимумов (минимумов).

Наличие локальных экстремумов затрудняет решение за­дач, так как большинство существующих методов нелинейного программирования не позволяет установить, является найден­ный экстремум локальным или глобальным. Поэтому имеется возможность в качестве оптимального решения принять ло­кальный экстремум, который может существенно отличаться от глобального.

28.2. Графический метод

Рассмотрим примеры решения задач нелинейного програм­мирования с двумя переменными, причем их целевые функции и системы ограничений могут быть заданы в линейном и не­линейном виде. Так же как и в задачах линейного программи­рования, они могут быть решены графически.

Задача с линейной целевой функцией и нелинейной системой ограничений

Пример 1. Найти глобальные экстремумы функции

при ограничениях:

Решение. Область допустимых решений — часть окруж­ности с радиусом 4, которая расположена в первой четверти (рис. 28.1).

Линиями уровня целевой функции являются параллельные прямые с угловым коэффициентом, равным -2. Глобальный минимум достигается в точке O (0, 0), глобальный максимум — в точке А касания линии уровня и окружности. Проведем че­рез точку А прямую, перпендикулярную линии уровня. Прямая проходит через начало координат, имеет угловой коэффициент 1/2 и уравнение x₂ = 1/2х₁.

Решаем систему

откуда находим х₁ = 8/5,x₂ = 4/5, L = 16/5 + 4/5 = 4.

Ответ. Глобальный минимум, равный нулю, достигается в точке O (0, 0), глобальный максимум, равный 4, — в точкеА(8/5, 4/5).