- •§1. Общий подход к решению задач нелинейного программирования.
- •§2. Задачи выпуклого программирования
- •§3. Решение задач выпуклого программирования при различных типах ограничений.
- •3.1. Без ограничений и неотрицательность переменных
- •3.2. Ограничения вида неравенств
- •3.3.Задачи вп при ограничениях вида неравенств
- •§4. Теорема Куна-Таккера.
§3. Решение задач выпуклого программирования при различных типах ограничений.
3.1. Без ограничений и неотрицательность переменных
Начнем с изучения методов решения задач ВП без ограничений. Задача НП называется задачей без ограничений, если она не содержит условий, ограничивающих область изменений переменных. Такая задача имеет вид
Z
= f
(x1
,x2
,…, xn
) max.
Необходимое условие экстремума целевой функции f (x1 ,x2 ,…, xn ) заключается в следующем. Пусть f дифференцируема и имеет экстремум в некоторой точке. Тогда в этой точке будут верны такие равенства:
(3.1)
.
. . ,

Точки, которые удовлетворяют условию (3.8),Ж называются стационарными. В общем случае система (3.8) может иметь множество решений. Система может быть сложной и ее решение не всегда возможно.
Для случая выпуклой (вогнутой) функции f система если имеет решения, то только одно. Оно будет доставлять функции f максимум, если f выпукла, доставлять минимум, если f вогнута.
Теперь рассмотрим вопрос о решении задачи выпуклого программирования в случае неотрицательности переменных.
Задача вида
(3.2)
Z
= f
(x1
,x2
,…, xn
) max
xj ≥ 0 ; j=1,2,…,n,
где f (x1 ,x2 ,…, xn ) - выпуклая (вогнутая) функция, называется задачей ВП с неотрицательными переменными.
Сформулируем
условия для определения наибольшего
значения функции f
в задаче(3.3). Внутри области (xj
0) необходимым условием экстремума
является равенство нулю частных
производных функции f
:
=0. На границе области (xj
= 0) частные производные удовлетворяют
условию
≤ 0, если f
вогнутая функция.
Примеры
возможных решений задачи максимизации
функции одной неотрицательной переменной
иллюстрируют все возможные решения
задачи в одномерном случае(рис.1-3). Если
решение внутри области(x0
> 0), то производная
=0 .Рассмотрим решение задачи максимизации
функции f.
Предположим, что ее решение x0
находится
внутри области определения. В этом
случае производная функции f
в точке максимума x0
равна нулю. Данная ситуация отражена
на рис. 1
y
y
y 

fx'(x0)=0
≤0
< 0 

0
x0>0
x
0 x0=0
x
0 x0=0
x


рис. 1 рис. 2 рис. 3
Возможны также случаи расположения решения x0 на границе области. При нахождении наибольшего значения в этом случае производная функции f в точке x0 может быть неположительной (рис.2). Такая ситуация возникает при выпуклости максимизируемой функции. Производная функции f в точке x0 может быть и отрицательной (рис. 3).Это будет в случае, когда максимизируемая функция будет вогнутой.
Все
случаи расположения решения x0
на границе области определения функции
f
можно обобщить в виде неравенства:
≤0.
Все
эти случаи можно отразить в виде равенства
нулю произведения x0
на
,то есть в виде равенства x0
= 0.
Следовательно, для одномерной функции необходимое условие экстремума
x0
= 0.
Аналогично
рассуждая, можно сформулировать
необходимое условие экстремума функции
n
переменных, оно будет иметь вид xj
=0; j=1,2,…,n,
где
xj
≥ 0,
≤ 0. Причем, если xj
0, то
=0, если, xj
= 0, то
≤ 0.
Аналогичным будет подход и к решению задачи выпуклого программирования в случае ограничений в виде равенств.
