
- •Глобальный и условный экстремумы
- •Множители Лагранжа.
- •Задача о потребительском выборе.
- •Выпуклые множества, выпуклые и вогнутые функции. Теорема Куна-Таккера.
- •Динамическое программирование. Общая постановка задачи.
- •Функции Беллмана. Уравнения Беллмана. Условно-оптимальные управления.
- •Условная оптимизация.
- •Безусловная оптимизация.
- •Принцип Беллмана для оптимальных путей.
- •I этап. Условная оптимизация.
- •II этап. Безусловная оптимизация.
- •Оптимальное распределение инвестиций как задача динамического программирования.
- •Теория игр. Игровые модели.
- •Платежная матрица. Нижняя и верхняя цена игры. Принцип минимакса.
- •Чистые стратегии. Седловая точка.
- •Решение игр в смешанных стратегиях.
- •Приведение матричной игры к задаче линейного программирования.
- •Биматричные игры. Равновесие Нэша. Оптимальность Парето.
- •Выигрыш 1 продавца.
- •60. Игра двух лиц, в которой одним из игроков является "природа"
Выпуклые множества, выпуклые и вогнутые функции. Теорема Куна-Таккера.
Определение:
Функция
,
заданная на выпуклом множестве
,
называется выпуклой, если для любых
двух точек
и
из
и любого
выполняется
соотношение
(49.1)
Определение: Функция , заданная на выпуклом множестве , называется вогнутой, если для любых двух точек и из и любого выполняется соотношение
(49.2)
Если неравенства (49.1) и (49.2) считать строгими и они выполняются при , то функция является строго выпуклой (строго вогнутой). Выпуклость и вогнутость функций определяется только относительно выпуклых множеств.
Если
,
где
,
- выпуклые (вогнутые) функции на некотором
выпуклом множестве
,
то функция
- также выпуклая
(вогнутая) на
.
Основные свойства выпуклых и вогнутых функций:
1. Множество точек минимума выпуклой функции, заданной на выпуклом множестве, выпукло.
2. Пусть - выпуклая функция, заданная на замкнутом выпуклом множестве . Тогда локальный минимум на является и глобальным.
3. Если глобальный минимум достигается в двух различных точках, то он достигается и в любой точке отрезка, соединяющего данные точки.
4. Если - строго выпуклая функция, то ее глобальный минимум на выпуклом множестве достигается в единственной точке.
5. Пусть функция
- выпуклая функция,
заданная на выпуклом множестве
,
и, кроме того, она непрерывна вместе со
своими частными производными первого
порядка во всех внутренних точках
.
Пусть
- точка, в которой
.
Тогда в точке
достигается локальный минимум, совпадающий
с глобальным минимумом.
6. Множество точек глобальных (следовательно, и локальных) минимумов выпуклой функции , заданной на ограниченном замкнутом выпуклом множестве , включает хотя бы одну крайнюю точку; если множество локальных минимумов включает в себя хотя бы одну внутреннюю точку множества , то является функцией-константой.
Рассмотрим задачу нелинейного программирования:
(49.3)
при ограничениях
,
(49.4)
(49.5)
Для решения
сформулированной задачи в такой общей
постановке не существует универсальных
методов. Однако для отдельных классов
задач, в которых сделаны дополнительные
ограничения относительно свойств
функций
и
,
разработаны эффективные методы их
решения.
Говорят, что
множество допустимых решений задачи
(49.3) - (49.5) удовлетворяет условию
регулярности, или условию Слейтера,
если существует, по крайней мере, одна
точка
,
принадлежащая области допустимых
решений такая, что
.
Задача (49.3) - (49.5)
называется задачей
выпуклого программирования,
если функция
является вогнутой (выпуклой), а функции
- выпуклыми.
Функцией Лагранжа задачи выпуклого программирования (49.3) - (49.5) называется функция:
,
(49.6)
где
-
множители Лагранжа.
Точка
называется седловой точкой функции
Лагранжа, если
(49.7)
для всех
и
.
Теорема
(Куна - Таккера): Для задачи выпуклого
программирования (49.3) - (49.5), множество
допустимых решений которой обладает
свойством регулярности,
является оптимальным решением тогда
и только тогда, когда существует такой
вектор
,
,
что
- седловая точка функции Лагранжа.
На доп. вопрос: Что есть свойство регулярности?