![](/user_photo/2706_HbeT2.jpg)
- •Мета і програма викладання дисципліни
- •2. Зміст дисципліни
- •2.1. Назва розділів і тем лекційного курсу, їх зміст
- •Лабораторно-практичні заняття
- •Форма контролю і критерії оцінки знань
- •Модуль 1
- •Порядок опрацювання завдань
- •Тема 1. Складання математичних моделей задач лінійного програмування
- •Задачі для самостійного розв’язання
- •Тема 2. Цілочисельне програмування
- •Приклад розв’язання лінійної задачі цілочисельного програмування
- •Розв’язати задачі цілочисельного програмування методом Гоморі
- •Тема 3. Нелінійне програмування.
- •3.1. Загальна характеристика методів розв’язування задач нелінійного програмування.
- •3.2. Метод множників Лагранжа.
- •3.3. Задачі для самостійного розв’язання:
- •Тема 4. Коротка характеристика моделей управління запасами
- •Задачі для самостійного розв’язання
- •Тема 5. Використання excel для розв’язання задач лінійного програмування
- •Питання для контролю знань:
- •Рекомендована література
- •Додаткова література
3.2. Метод множників Лагранжа.
Сутність методу полягає в перетворенні початкової задачі пошуку умовного екстремуму цільової функції на задачу знаходження безумовного екстремуму деякої відповідним чином побудованої функції Лангранжа.
Розв’язується
загальна задача нелінійного програмування
(3.1) – (3.2) за припущення, що система
обмежень містить лише рівняння, а функції
неперервні
і диференційовані, тобто:
Розв’язувати
задачу НЛП починаємо з побудови функції
Лагранжа. Щоб побудувати функцію
Лагранжа, вводимо сукупність змінних
,
які називаються множниками Лагранжа.
Тоді функція Лагранжа набирає вигляду:
Для
визначення безумовного екстремуму цієї
функції ( згідно з необхідною умовою
його існування) слід знайти частинні
похідні від функції Лагранжа по всіх
n+m
змінних
та
.
Прирівнявши ці похідні до нуля, маємо таку систему рівнянь:
;
Будь-який розв’язок
цієї системи визначає точку
яка є екстремальною для цільової функції
Z.
Приклад 3.1. Для виробництва двох видів продукції А і В використовуються два типи обмежених ресурсів. Прибуток від реалізації цих виробів є нелінійною функцією від обсягів виробництва. Вихідні дані щодо норм витрат ресурсів на одиницю продукції, запасу ресурсів у виробника, а також прибутку за одиницю продукції в табл. 3.1.
Таблиця 3.1.
Вихідні дані |
Продукція А В |
Запас ресурсів |
|
Ресурси І П |
І 4 |
3 2 |
9 6 |
Обсяг виробництва |
|
|
|
Прибуток |
|
|
|
За припущення, що запас ресурсів необхідно використати повністю, визначити обсяги виробництва продукції А і В, за яких сумарний прибуток від їх реалізації досягатиме екстремального значення.
Розв’язування.
Математична модель цієї задачі нелінійного програмування така:
за умов
Для знаходження точки умовного екстремуму цільової функції побудуємо функцію Лагранжа:
Знайдемо частинні похідні від цієї функції за всіма невідомими параметрами:
Розв’язавши цю систему рівнянь, отримаємо:
Отже, точка
екстремуму для функції сумарного
прибутку Z є
,
яка визначає обсяги виробництва продукції
А і В у кількості відповідно 0,6 та 2,1
одиниці.
Для визначення типу екстремуму (Zmax або Zmin) необхідно дослідити другу похідну функції Лагранжа в стандартній точці , що виходить за межі розв’язування цієї задачі.
Приклад 3.2. Знайти оптимальне рішення нелінійної задачі методом множників Лагранжа.
при
обмеженні
.
Складемо функцію Лагранжа:
Візьмемо похідні від функції Лагранжа:
Отримали три рівняння з трьома невідомими, з яких з третього рівняння випливає:
X1=8–X2 (3.3)
Підставляємо (3.3) у перше рівняння і вирішуємо далі сумісно з другим:
Таким чином, отримуємо оптимальне значення функції мети:
,
при
обмеженні
.
Після
цього досліджують оптимум
на мінімум та максимум. Для цього
збільшуємо та зменшуємо змінну
:
Але ми повинні врахувати обмеження (8.3), з якого випливає
. Тоді
— функція мети збільшилась.
З врахуванням обмеження (8.3) отримуємо
і тоді
— функція мети збільшилась.
Тоді
робимо висновок: у точці
;
отриманий мінімум функції мети і
остаточно
.