![](/user_photo/1144_wzNgE.jpg)
- •Факультет информационных технологий и управления
- •1 Математическое описание линейных систем
- •1.1 Дифференциальное уравнение системы.Характеристическое уравнение и его корни
- •1.2 Разложение передаточной функции на сумму простых слагаемых. Вычисление импульсной переходной характеристики ω(t) спомощью обратного преобразования Лапласа и переходной характеристикиh(t)
- •1.3 Построение лачх и лфчх
- •1.4 Уравнение состояния в нормальной форме,схема моделирования
- •1.5 Уравнение состояния в канонической форме,
- •1.6 Решение уравнения состояния в нормальной и канонической формах
- •1.7 Проверка: одинаково ли значение коэффициента усиления по передаточной функции, переходной характеристике,моделям в пространстве состояний, аналитической записи импульсной переходной характеристики
- •2 Линейное программирование
- •2.1 Математическая модель задачи. Нахождение оптимального плана х* и экстремального значения функции
- •2.2 Построение и решение задачи, двойственной к исходной. Сравнение решения прямой и двойственной задач
- •2.3 Получение целочисленного решения путем введения дополнительных ограничений по методу Гомори
- •3.2.2 Метод Ньютона-Рафсона
- •3.3 Нахождение экстремального значения функцииF(X) с учетом системы ограничений задачи
- •3.3.1 Метод допустимых направлений Зойтендейка
- •3.3.2 Метод линейных комбинаций
- •3.3.3 Условия теоремы Куна-Таккера
- •4 Тексты программ в среде matlab
- •4.1 Математическое описание линейных систем
- •4.2 Линейное программирование
- •4.3 Нелинейное программирование
3.2.2 Метод Ньютона-Рафсона
Условие задания:
=[1;3]
Данный метод дает решение задачи за 1 шаг. Очередная точка поиска вычисляется в соответствии с выражением:
где
– матрица Гессе функции
;
– обратная по отношению к
матрица.
Градиент F(x):
;
.
где det H – определитель матрицыH;AdjH– присоединенная кHматрица (транспонированная матрица алгебраических дополнений).
Найдем определитель матрицы Гессе:
Найдем транспонированную матрицу алгебраических дополнений AdjH:
Теперь найдем матрицу обратную по
отношению к
- матрицу
:
тогда:
Следовательно,
в точке
функцияF(x)достигает максимального значения:
3.3 Нахождение экстремального значения функцииF(X) с учетом системы ограничений задачи
3.3.1 Метод допустимых направлений Зойтендейка
Условие задания:
.
Тогда координаты очередной точки:
Здесь решение совпадает с первой итерацией метода наискорейшего спуска (Подъёма), тогда:
Определяем интервал допустимых значений для 0, при котором точкаx1будет принадлежать ОДЗП. Для этого подставим координаты точкиx1в ограничения задачи:
=>
Тогда:
Находим величину
,которая
обеспечит экстремум функцииF(x).
Воспользуемся уже найденным
=
,
но т.к. оно не входит в наш интервал, то
=
При этом очередная точка
поисковой траектории оказывается на
границе области. Координаты точки
и значение градиента функции в этой
точке
определяются выражениями
Движение в направлении антиградиента
выводит
за пределы ОДЗП, поэтому очередную точку
поиска вычисляем исходя из выражения:
где
- новое направление, которое составляет
минимальный острый угол с вектором
градиента и направлено либо внутрь,
либо по границе ОДЗП. При этом очередная
точка должна принадлежать ОДЗП, а функция
цели при переходе к очередной точке
должна уменьшаться максимальным образом.
Направление
находим, как решение задачи:
Найдем направление
очередного шага: т.к.x1лежит на
,
то условие
(где
- вектор коэффициентов при переменных
в первом ограничении, на котором находится
точкаx1) запишется:
При движении из точки x1
в точкуx2 следует
двигаться по граничной прямой в
направлении.
Координаты точки x2определяются выражением:
или
Находим интервал изменения , при котором
точка принадлежит ОДЗП, причем ограничение
отбросим:
Получим интервал:
Найдем такое 1, которое обеспечит максимумF(x)в направлении.
Для этого координаты точкиx2
подставляются в функциюF(x),тогда:
Значение 1 не принадлежит ранее найденному
интервалу, поэтому для расчета координат
точки принимается=
:
Вычисляются составляющие вектора градиента в точке x2:
Вектор градиента не перпендикулярен вектору S1, но при выборе дальнейшего направления из условия:
И при движении вдоль оси ординат не происходит улучшения экстремального значения функции, следовательно, мы находимся в точке экстремума функции с учетом ограничений. А значение функции цели в этой точке равно:
Рисунок 3.3 - Графическая интерпретация метода допустимых направлений Зойтендейка
3.3.2 Метод линейных комбинаций
Условие задания:
Вычислим градиент функции F(x):
;
.
На следующем этапе вычислим значение градиента в точке x0:
Суть метода линейных комбинаций заключается в линеаризации функции F(x) и замене ее линейной функцией в соответствии с выражением:
Решаем
задачу линейного программирования
при следующих ограничениях:
Процедура решения задачи иллюстрируется следующей симплекс таблицей:
Таблица 3.1
Таблица 3.2
Получено оптимальное допустимое решение, которое имеет вид:
Произведем корректировку найденного решения в соответствии с выражением:
Найдем значение
,
которое доставляет экстремальное
значение функцииF(x1):
Определяем интервал допустимых значений для 0, при котором точкаx1будет принадлежать ОДЗП. Для этого подставим координаты точкиx1в ограничения задачи:
=>
Тогда:
Величина
,
не входит в наш интервал, тогда
=1.
Координаты точки
и значение градиента функции в этой
точке
определяются выражениями
Линеаризуем функцию F(x) относительно точки x1 и заменим ее линейной функцией w(x1):
Решаем задачу линейного программирования при следующих ограничениях:
Процедура решения задачи иллюстрируется следующей симплекс таблицей:
Таблица 3.3
Таблица 3.4
Решение данной таблицы допустимо и оптимально, следовательно решение имеет вид:
Так как полученная точка является точкой предыдущего шага, следовательно, нет продвижения к точке экстремума, мы находимся в точке экстремума задачи с учетом ограничений.
Значение функции цели в этой точке равно:
Рисунок 3.4 - Графическая интерпретацияметода линейных комбинаций.