 
        
        - •1. Огляд історії теорії оптимізації.
- •§2 Способы решения задач на экстремумы
- •2. Деякі старовинні екстремальні задачі.
- •3. Основні етапи розв’язування екстремальних задач.
- •4. Постановка задачі оптимізації та основні поняття.
- •Основні типи задач оптимізації.
- •6. Задача нелінійного програмування (знлп), загальна форма.
- •7. Геометрична інтерпретація задачі нелінійного програмування.
- •8. Приклади екстремальних задач та їх формалізація.
- •9,10. Необхідні і достатні умови одновимірної оптимізації.
- •11. Класифікація методів оптимізації. Классификация методов оптимизации
- •12. Теорема Вейєршрасса.
- •13.Классические методы поиска экстремума функции одной переменной.
- •14. Класичний метод знаходження екстремумів функції однієї змінної.
- •16. Метод знаходження екстремумів функції багатьох змінних: виключення частини змінних Якобі.
- •17. Метод множителей Лагранжа.
- •18 . Опуклі множини та їх властивості.
- •Властивості опуклих множин
- •19. Опуклі функції та їх основні властивості.
- •Властивості опуклих функцій
- •20. Методи оптимізації диференційованих функцій
- •21. Необхідні умови мінімуму в задачах оптимізації.
- •22. Теорема Куна-Таккера.
- •Необхідні умови
- •Умови регулярності
- •Достатні умови
- •23. Двоїстість в задачі опуклого програмування. Приклади.
- •24. Наближені чисельні методи оптимізації.
- •25. Метод деления пополам Метод деления пополам
- •26. Метод золотого сечения
- •27. Метод касательних.
- •Обоснование
- •Алгоритм
- •28. Метод парабол.
- •29. Пошук глобального мінімуму функції однієї змінної в середовище Excel.
- •30. Покоординатний спуск. Введение
- •Метод покоординатного спуска Алгоритм
- •Критерий останова
- •Сходимость метода
- •Числовые примеры
- •31,32. Градієнтні методи.
- •33. Чисельні методи багатовимірної оптимізації: метод Ньютона та його модифікації.
- •34. Чисельні методи багатовимірної оптимізації: методи спряжених напрямів.
- •35. Чисельні методи багатовимірної оптимізації: методи спряжених напрямів.
16. Метод знаходження екстремумів функції багатьох змінних: виключення частини змінних Якобі.
Имеется необходимое условие глобального характера, связанное с поведением множества экстремалей, близких к заданной экстремали (см. Якобы условие). Для задачи (3) условие Якоби состоит в следующем. Для того чтобы экстремаль x(t) доставляла минимум в задаче (3), необходимо, чтобы решение уравнения ( Якоби уравнения)
 
с краевыми условиями
 не
имело бы нулей в интервале
не
имело бы нулей в интервале 
 .
Нули решения
.
Нули решения 
 уравнения
(11) наз. точками, сопряженными с точкой
уравнения
(11) наз. точками, сопряженными с точкой
 .
Таким образом, условие Якоби заключается
в том, что интервал
.
Таким образом, условие Якоби заключается
в том, что интервал 
 не
должен содержать точек, сопряженных с
не
должен содержать точек, сопряженных с
 .
.
Необходимые условия
слабого минимума 
 ,
,
 являются
точными аналогами условий минимума
являются
точными аналогами условий минимума
 для
функций одного переменного. Условие
Якоби при выполнении Лежандра условия
(усиленного) является необходимым
условием неотрицательности второй
вариации. Это приводит к следующему
результату: для того чтобы функция
x(t).реализовывала слабый минимум
функционала (3), необходимо, чтобы: а)
функция
для
функций одного переменного. Условие
Якоби при выполнении Лежандра условия
(усиленного) является необходимым
условием неотрицательности второй
вариации. Это приводит к следующему
результату: для того чтобы функция
x(t).реализовывала слабый минимум
функционала (3), необходимо, чтобы: а)
функция 
 удовлетворяла
уравнению Эйлера, б) выполнялось условие
Лежандра
удовлетворяла
уравнению Эйлера, б) выполнялось условие
Лежандра 
 в)
интервал
в)
интервал 
 не
содержал точек, сопряженных с точкой
t0 (при условии, что
выполняется усиленное условие Лежандра).
не
содержал точек, сопряженных с точкой
t0 (при условии, что
выполняется усиленное условие Лежандра).
17. Метод множителей Лагранжа.
Метод
множителей Лагранжа, метод нахождения
условного
экстремума функции 
 ,
где
,
где 
 ,
относительно
,
относительно 
 ограничений
ограничений
 ,
где
,
где 
 меняется
от единицы до 
.
меняется
от единицы до 
.
- Составим функцию Лагранжа в виде линейной комбинации функции и функций  ,
	взятых с коэффициентами, называемыми
	множителями Лагранжа — ,
	взятых с коэффициентами, называемыми
	множителями Лагранжа — : :
 
где 
 .
.
- Составим систему из  уравнений,
	приравняв к нулю частные
	производные функции
	Лагранжа уравнений,
	приравняв к нулю частные
	производные функции
	Лагранжа по по и
		
. и
		
.
- Если полученная система имеет решение относительно параметров  и и ,
	тогда точка ,
	тогда точка может
	быть условным экстремумом, то есть
	решением исходной задачи. Заметим, что
	это условие носит необходимый, но не
	достаточный характер. может
	быть условным экстремумом, то есть
	решением исходной задачи. Заметим, что
	это условие носит необходимый, но не
	достаточный характер.
18 . Опуклі множини та їх властивості.
Опукла множина — підмножина евклідового простору яка містить відрізок, який з'єднує будь які дві точки цієї множини.
Іншими словами,
множина 
 називається
опуклою, якщо:
називається
опуклою, якщо:
 
Тобто, якщо множина
 разом
з будь якими двома точками
разом
з будь якими двома точками 
 ,
які належать цій множині, містить
відрізок, який їх з'єднує:
,
які належать цій множині, містить
відрізок, який їх з'єднує:
 .
.
У просторі 
 опуклими
множинами будуть пряма,
напівпряма,
відрізок,
інтервал,
одноточкова множина.
опуклими
множинами будуть пряма,
напівпряма,
відрізок,
інтервал,
одноточкова множина.
У просторі 
 опуклим
буде сам простір, будь який його лінійний
підпростір, куля,
відрізок,
одноточкова множина. Також, опуклими
будуть такі множини:
опуклим
буде сам простір, будь який його лінійний
підпростір, куля,
відрізок,
одноточкова множина. Також, опуклими
будуть такі множини:
- пряма  ,
	що проходить через точку 
	
в
	напрямку вектора ,
	що проходить через точку 
	
в
	напрямку вектора : :
 ;
;
- промінь  ,
	який виходить із точки 
	
в
	напрямку вектора 
	
: ,
	який виходить із точки 
	
в
	напрямку вектора 
	
:
 ;
;
- гіперплощина Hpβ з нормаллю p: 
 ;
;
- півпростори на які гіперплощина поділяє простір: 
 ,
,
 .
.
Всі перелічені множини (крім кулі) є частковими випадками опуклої множини поліедру.
Властивості опуклих множин
- Перетин опуклих множин є опуклим. 
- Лінійна комбінація точок опуклої множини опукла. 
- Опукла множина містить будь яку опуклу комбінацію своїх точок. 
- Будь яку точку n-вимірного евклідового простору з опуклої оболонки множини можна представити як опуклу комбінацію не більш ніж n+1 точок цієї множини. 
