- •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.