- •Конспект лекцій Частина іі з дисципліни “Числові методи і моделювання на еом”
- •Симплекс-Метод для відшукання опорного рішення
- •Приклад відшукання опорного рішення.
- •Симплекс-Метод для відшукання оптимального рішення.
- •Приклад відшукання оптимального рішення
- •Задача апроксимації функції.
- •Інтерполяційний багаточлен Лагранжа й різні форми його запису.
- •Задача рівномірного наближення функції.
- •11.4. Метод найменших квадратів.
- •Багаточлени Бернштейна.
- •Постановка транспортного завдання лінійного програмування.
- •12.2. Термінологія транспортного завдання лінійного програмування
- •Опис методу потенціалів рішення транспортного завдання лінійного програмування
- •Лекция 13
- •Аналіз періодичності послідовностей. Приклад рішення транспортної задачі методом потенціалів
- •Лекция 14 методи розв’язку оптимізаційних задач. Основне завдання опуклого програмування: термінологія й формулювання.
- •Опуклі множини й опуклі функції
- •Формулювання основного завдання опуклого програмування
- •Канонічна форма основного завдання опуклого програмування
- •Пошук вихідного наближення.
- •Лекція 15 моделювання лінійних систем. Метод найшвидшого спуска вирішення основної задачі опуклого програмування
- •Лекция 16 моделювання стохастичних систем приклад реалізації методу найшвидшого спуска рішення основного завдання опуклого програмування.
- •Квадратичні форми і їхні різновиди.
- •Формулювання основного завдання квадратичного програмування.
- •17.3. Рішення основного завдання квадратичного програмування.
- •Приклад рішення основного завдання квадратичного програмування.
- •Лекція 18 програмні засоби моделювання на еом
- •18.1. Програмне забезпечення задач про наближення функцій.
- •18.2. Основні методи пошуку найкращого рівняння
- •Список рекомендованої літератури
Лекция 14 методи розв’язку оптимізаційних задач. Основне завдання опуклого програмування: термінологія й формулювання.
Опуклі множини й опуклі функції
Домовимося про деякі терміни й позначення в цій темі.
Нехай
є впорядкований набір чисел:
Будемо говорити, як і раніше, що це -
точка
в
мірному
просторі,
а сукупність всіх цих точок позначати
терміном
мірний
простір
і позначати символом
.
Для двох точок
і
рівність
означає, що
.
Точки
мірного
простору можна складати між собою й
множити на числа за наступними правилами:
якщо
й
,
тобто
точка
така, що
;
якщо
- деяке число, те
є крапка
така,
що
.
Множина
називається
опуклим,
якщо для будь-яких двох крапок
і будь-яких двох чисел ,
таких, що
0,
0 і +=1
обов'язково
.
Коли
або
,
сукупність точок
має простий геометричний зміст: це
відрізок прямій між точками
.
Тому говорять, що множина
опукло,
якщо
разом з будь-якими двома точками воно
містить відрізок,
їх
з'єднуючий.
Функція
на деякій опуклій множини
називається опуклої,
якщо
для будь-яких
і будь-яких двох чисел ,
таких, що
0,
0 і +=1.
Цим же терміном - опукла
функція на множини
- позначається функція
така,
що
для будь-яких
.
Помітимо, що лінійна функція завжди опукла.
І
останнє позначення. Якщо
і є набір чисел
,
то символ
називається похідній
по напрямку
функції
і являє собою функцію
змінних
,
котра задається вираженням:
.
Формулювання основного завдання опуклого програмування
Основне завдання опуклого програмування - це завдання пошуку мінімуму опуклої функції на множини, заданій за допомогою опуклих функцій. Точніше: потрібно знайти мінімум функції
при обмеженнях:
,
причому
всі зазначені тут функції -
- опуклі.
З огляду на, що лінійні функції завжди опуклі, ми можемо сказати, що основне завдання лінійного програмування є часткою случаємо основного завдання опуклого програмування.
Прийняте відразу обмовляти наступна умова, при обов'язковому виконанні якого проводяться подальші дослідження:
повинна
існувати точка
така, у якій одночасно виконуються всі
строгі нерівності:
.
Така точка називається внутрішньої.
Рішення
поставленого завдання являє собою
побудова послідовності точок
,
що сходиться до шуканої екстремальної
точки.
Канонічна форма основного завдання опуклого програмування
Нехай є яке-небудь основне завдання опуклого програмування: потрібно
знайти мінімум функції
при обмеженнях:
,
причому
всі зазначені тут функції -
-
опуклі. Уведемо нову змінну
й сформулюємо наступне завдання:
знайти мінімум функції
при обмеженнях:
Помітимо,
що це - теж завдання опуклого програмування.
Припустимо, що її вдалося вирішити й
виявилося, що відповідна екстремальна
точка є
;
можна довести, що в
цьому випадку екстремальною крапкою у
вихідному завданні опуклого програмування
виявляється точка
.
Тому прийнято розглядати завдання
опуклого програмування в наступній
канонічній
формі:
знайти мінімум лінійної
функції
при обмеженнях:
причому всі функції в обмеженнях - опуклі.
Надалі ми припускаємо в цій темі, що всі обговорювані функції - гладкі (тобто мають безперервні похідні всіх порядків). Крім того, нагадуємо, що мовчазно передбачається, що існує внутрішня точка, що задовольняє всім обмеженням.
