
- •1. Понятие реш задач мат программирования. Постановка задач линейного программирования. Примеры. 1.
- •2 . Основные формы задача лп. Правило сведения злп к канон форме. Геометр интерпр злп. Понятие угловой точки мн-ва
- •3. Критерий угловой точки множества.
- •4. Определение базиса угловой точки. Невырожденные угловые точки. Примеры.
- •5. Связь между переменными злп.
- •7. Построение симплекс-таблицы. Достаточное условие оптимизации в задаче лп. Достаточное условие неразрешимости задачи лп.
- •8. Итерация симплекс-метода.
- •9. Обоснование конечности симплекс-алгоритма.
- •10. Обоснование непустоты множества планов в злп. Пример.
- •11.Нахождение базиса угловой точки. Пример. Св-во решений злп.
- •12. Свой-ва решений злп.
- •13. Постановка тз. Построение плана перевозок методом северо-западного угла.
- •14.Определение закрытой модели тз. Критерий существования решения тз.
- •Замечание Транспортная задача, для которой выполняется условие (1) называется закрытой, в противном случае – открытой.
- •15.Исследование множества клеток транспортной таблицы.
- •16.Достаточное условие минимальности стоимости перевозок
- •17. Определения выпуклого множества, выпуклой функции. Свойства выпуклых множеств. Сумма выпуклых функций. Свойство Лебега выпуклых функций. Свойство неотрицательности остатка выпуклой функции.
- •18. Теорема о точках минимума выпуклой функции. Теорема о стационарной точке выпуклой функции.
- •20.Классический метод решения задачи безусловной минимизации функции многих переменных. Пример.
- •21.Метод исключения решения задачи на усл минимум. Пример.
- •23.Классич правило мн л в задаче опт-ции с огранич типа равенств. Необходим условия первого и второго порядка в задаче опт-ции типа равенств.
- •24.Достат условия экстремума в задаче опт-ции с ограничениями типа равенств.
- •25. Задача проектирования на выпуклое и замкнутое множество. Свойства проекции. Примеры.
- •27. Основные определения в задаче одномерной минимизации. Примеры.
- •Пример . Множ-во решений задачи min-ции f(X)
- •28.Метод деления отрезка пополам решения задачи одномерной минимизации.
- •29.Метод золотого сечения.
- •30.Метод ломаных. Обоснование и алгоритм. Пример.
- •31.Обоснование сходимости метода ломаных решения задачи одомерной минимизации
- •33. Алгоритм метода условного градиента
- •Теорема3
- •35. Сходимостсь метода скорейшого спуска
- •36. Постановка задачи вариационного исчисления. Пр.
- •Определим множество:
- •Замечание
- •37. Метод вариаций лагранжа Пусть в задаче , где и исследуется на минимум кривая , тогда все допустимые кривые X(t), из множества X можно представить в виде:
- •38. Уравнение Эйлера.
- •39. Случай интегрируемости ур-ния Эйлера. Пример.
- •40. Задача вариационного исчисления с незакрепленными концами и фиксированным отрезком интегрирования.
- •41. Задача вариационного исчисления с незакрепленными концами и нефиксированным отрезком интегрирования.
- •42. Задача вариационного исчисления с движущимся по кривой коцом.
- •43. Примеры задач динамического программирования, их особенности.
- •44. Принципы динам програм и функцон ур-ния Беллмана.
- •45. Постановка задачи оптимального быстродействия.
- •46 Достат условия оптимальности для линейной задачи оптимального быстродействия (зоб).
- •47. Пример решения задач оптимального быстродействия.
44. Принципы динам програм и функцон ур-ния Беллмана.
В
осн вычисл
алгоритмов метода ДП лежит след принцип
оптимальности:
каково бы ни было состояние системы в
рез
шагов управление на шаге
должно выбираться так, чтобы оно в
совокупности с управлениями на всех
посл шагах с
до
включительно, доставляло экстремум
целев ф-ции.
Введем
след обозначения:
- мн-ва всех состояний в кот может нах
система перед шагом
.
В частности при
-мн-во
нач состояний;
- мн-ыо управлений, ком могут быть выбраны
на шаге
и под воздейств каж их кот система
переходит из сост принадлежащего мн-ву
в сост, принадлежащее мн-ву
;
- условно оптимальная значение цел
ф-ции, если процесс рассм на инт от шага
до шага
при усл, что перед шагом
система находилась в одном их сост мн-ва
и на шаге
было выбрано управление из мн-ва
,
которое обеспечило цел ф-ции усл оптим
значения;
- значение целевой ф-ции на ш–ом шаге
для всех управлений их мн-ва
при усл, что система нах-лась в одном их
сост мн-ва
.
В принятых обозначениях принцип опт-ти
можно записать в след форме:
(1)
Ур-ние
(1) наз функцион ур-нием ДП(функц Ур
Беллмана). Для последнего шага Ур (1)
приним вид:
,
т.к. ф-ции
опред для
,
то
.
И тогда на посл шаге справ-во ур-ние:
(2).Т.к.
рассм система без последействия, то
(3),
то на основании ур (1)-(3) с учетом конкрет
мн-в
строится высислительная процедура МДП,
кот разделяется на 2 этапа: 1. условную;
2. безусловную оптимизацию.
Усл
опт-ция осуществляется путем обратного
движения от последнего шага к первому.
Из ур (2) находится такое упраление из
мн-ва
,
кот для каж состояния принадлежащего
мн-ву
доставляет экстремум ф-ции
и сисмема переходит в конечное состояние.
Т.о для каждого состояния из мн-ва
нах-ся условно-оптимальне знение целевй
ф-ции и условно-оптим управление на
последнем шаге. Далее из уравнения (1)
нах-ся усл-оптим управление на
шаге и усл-оптим значение целевой ф-ции
на 2-ух последних шагах. При этом для
каждого состояния из мн-ва
и управления из мн-ва
по ф-ле (3) нах-ся соотв состояние из мн-ва
и поэтому состоянию у учетом разультатов,
предшествующих расчетов определяется
усл-оатим значение целевой ф-ции, начиная
у рассм шага до гонесного. Процесс
продолжается до 1-го шага.
Безусл-оптим управление нах на этапе безусл оптимизации путем прямого движения от 1-го этапа к последнему.
Природа задачи, допускающая использование метода ДП не изменяется при изменении кол-ва шагов N. В этом смысле всякий конкрет процесс с задан кол-вом шагов оказывается как бы погруженным в сем-во подобных процессов и может рассм с позиции более широкого класса задач. В этом заключается 2-ой принцип ДП, наз-емый принципом погружения.
В силу этого св-ва при реш задачи методом ДП получают более широкий спектр рез-тов чем в исх постановке.
Заметим, что МДП при выборе решения на каж шаге учитывает интересы всего процесса, а не только интересы дан шага.
45. Постановка задачи оптимального быстродействия.
ЗОБ
является частным случаем зад. оптим.
управления при условии задания функционала
кач-ва в виде
ЗОУ явл. обобщением в определенном смысле зад. вариационного исчисления когда мн-во кривых, среди которых опред. min функционала, явл. замкнутым.
Рассм. объект поведения к-рого описывается линейной системой ДУ
,
где
,
,
Пусть
задано нек-рое непустое замкнутое и
ограниченное мн-во U
в пр-ве
.
Вектор x
будем наз. вектором фазового состояния
объекта, а вектор u-
вектором управления. Ф-ция u(t)
наз. допустимым управлением на отр.
,
если она кусочно-непрерывна на этом
отрезке и в каждый момент времени
принимает значение из множества U.
Подставляем различные допустимые
управления в сист(1) будем получать
соотв. этим управления решения x(t).
Предложим , что дополнительно заданы 2
компактных мн-ва
и
.
Говорят, что допустимое управление
осуществляет переход из
в
,
если соотв. Решение сист(1) удовл. условию:
,
т.к. сист(1) явл. автономной, т.е. явно не
зависящей от t,
то момент времени
можно
считать фиксир. ,а момент времени
определять из условия попадания на
мн-во
.
Т.е. ЗОБ заключается в нахождении такого
допустимого управления, переводящего
объект из мн-ва
в
мн-во
за
наименьшее время.