- •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.
21.Метод исключения решения задачи на усл минимум. Пример.
Будем
решать задачу
(1)
(2);
Предполаг,
сто ф-ции
пределены и имеют непрепывн частные
производные 1-го порядка на всем
пространстве
.
Ограничение (2) наз ограничениями типа
равенств.
Если
систему ограничений (2) можно представить
в виде
,
то задачу (1),(2) можно свести к задаче
безусловной оптимизации ф-ции
,
зависящей от (n-m)
переменных.
Теоретич возможность применения такого метода исключения для реш задачи учл оптимизации основана на теореме о неявных ф-циях.
Т1
о неявных ф-циях. Пусть
m-мерная
ф-ция
определена и непрерывна по всем
переменным, диф-ма по переменным z
и удовлетворяет условиям: в точке
,
тогда сущ m-мерная
ф-ция
определенная и непрерывная в окрестности
точки
,
такая что
1.
2.
3.
имеет
в окрестности
частн произ-ные того же порядка, что и
ф-ция
по
.
Утверждение.
Метод искл в задаче (1),(2)применим, если
в окрестности точки
ф-ции
диф-мы и
.
Док-во:
Матрица
.
Т.к.
,
то сущ минор порядка m
отличный от 0. Пусть этот минор располагается
в 1-ых m
строках рассм матрицы. Обозначим 1-ые m
координат вектора x
через z,
а остальные через u;
через
–
вектор ф-цию
.
Тогда в точке
вып
все усл теоремы в неявн ф-циях,следовательно
сущ искомая ф-ция
Замечание.
Практ применение мет искл сущ-но
ограничено сложностью решения в явном
виде системы ограничений
относительно m
неизв-ных.
Пример2.
.
;
;
;
(0;-2)-стац
точка.
не
явл экстремальной, исх целевая ф-ция на
мн-ве Х экстремумов не имеет.
22.Обобщ правило множ Лагранжа в задаче опт-ции ф-ции с огранич типа равенств.
Класич
метод решения задачи
(1)
(2) связан с ф. Л.
Т1
обобщ правило мн Л.
Пусть точка
явл
точкой лок минимума ф-ции (1) при огр (2)
и ф-ции
непрерывно диф-мы в окрест точки
,
тогда сущ числа
одновременно
,
наз-мые множителями Л, такие что
(3).
Док-во.
Т.к. числа
одновременно в 0 не обращаются, то вектора
явл линейно зависимыми. Допустим
противное, т.е. перечисленные вектора
явл лин незав, тогда их кол-во не
превосходит размерности пр-ва, т.е.
,
если
,
то систему перечисленных векторов
дополним векторами
т. о., чтобы система
– лин незав. Введем ф-цию
след образом
,
;
.
Для нее вып
и определитель
для ф-ции
вып-ны усл теоремы о неявных ф-циях.
,
системы уравнений
имеют решение
,
определенные
,
где
–некот малое число и это решение удовл
след усл 1
;
2
,
(*);
.
Найденная ф-ция
явл непрер диф-мой для
.
Заметим, что ф-ция
удовлетв ограничениям (2) (следует из
(*)), и при
(след из
).
Рассм знач целев ф-ции
на ф-ции
для
:
.
Мы нашли другую точку
,
в кот значение целевой ф-ции < чем
значение
,
что противоречит лок оптимальности
точки
,
предполож о лин независимости векторов
неверно.
Зам1.
Из Т1
,
что в задаче (1),(2) оптим могут быть только
те точки
,
для кот сущ ненулевой вектор множителей
Л.
,
что точка
удовлетвор системе из n+m
уравнений:
(4).
Зам2 Если
точка
предст собой решение
системы (4), то точка
для
тоже предст собой решение системы (4),
т.е мн.Л. опред с точностью до постоян
множителя. Поэтому при реш системы
соотнош (4) знак одной их координат
обобщенного вектора Л. можно выбрать
заранее. Обычно полагают
.
Опр.
Если сист. (4) имеет только такие решения,
что
,
то задачу (1),(2) наз нормальной (регулярной,
невырожденной). Зам3.
В норм задаче множитель
полагают =1. Зам4.
Решив систему соотнош (4), находят точки
подозрительные на экстремум. Для
выяснения того, будут ли найд точки
экстремальными, проводят допол исследов
с исп 2-ых производных ф-ции Л. по переменным
.
