3 / 3 / 0
Регистрация: 17.04.2019
Сообщений: 108
|
|
1 | |
Метод множителей Лагранжа для задач нелинейного программирования с ограничениями неравенствами09.11.2020, 11:23. Показов 2411. Ответов 0
Метки нет (Все метки)
Здравствуйте. Помогите, пожалуйста с задачей:
Составить функцию Лагранжа и систему уравнений для нахождения условно-стационарных точек. Найти условно-стационарные точки и определить лучшую f(x) = x12 - 2x2 + 3 min 4x1 - x2 1 x1+x2 2 Вот, я вроде бы сделал, но не уверен, что правильно. Можете проверить? Шаг №1. Определение стационарных точек. Найдем экстремум функции F(X) = x12-2*x2+3, используя функцию Лагранжа: где F(X) - целевая функция вектора X φi(X) - ограничения в неявном виде (i=1..n) В качестве целевой функции, подлежащей оптимизации, в этой задаче выступает функция: F(X) = x12-2*x2+3 Перепишем ограничение задачи в неявном виде: φ1(X) = 1-(4*x1-x2) = 0 φ2(X) = 2-(x1+x2) = 0 Составим вспомогательную функцию Лагранжа: L(X, λ, μ) = x12-2*x2+3 - μ1*(1-(4*x1-x2)) - μ2*(2-(x1+x2))+μ3x1+μ4x2 Необходимым условием экстремума функции Лагранжа является равенство нулю ее частных производных по переменным хi и неопределенным множителям Составим систему: ∂L/∂x1 = 2*x1+4*μ1+μ2 = 0 ∂L/∂x2 = -μ1+μ2-2 = 0 μ1(1-(4*x1-x2)) = 0, μ1 ≥ 0 μ2(2-(x1+x2)) = 0, μ2 ≥ 0 μ3x1=0, μ3 ≥ 0 μ4x2=0, μ4 ≥ 0 Решим следующие подзадачи: Подзадача №1 Решим следующую систему уравнений: 2*x1+4*μ1+μ2 = 0 -μ1+μ2-2 = 0 μ1(1-(4*x1-x2)) = 0, μ1 ≥ 0 Рассмотрим два варианта: a) μ1 ≠ 0 Теперь необходимо подобрать такие μ, чтобы выполнялись все условия. Если подобрать такие значения невозможно, то решение не существует. b) μ1 = 0 Теперь необходимо подобрать такие xj, чтобы выполнялись все условия. Если подобрать такие значения невозможно, то решение не существует. Подзадача №2 Решим следующую систему уравнений: 2*x1+4*μ1+μ2 = 0 -μ1+μ2-2 = 0 μ2(2-(x1+x2)) = 0, μ2 ≥ 0 Рассмотрим два варианта: a) μ2 ≠ 0 Теперь необходимо подобрать такие μ, чтобы выполнялись все условия. Если подобрать такие значения невозможно, то решение не существует. b) μ2 = 0 Теперь необходимо подобрать такие xj, чтобы выполнялись все условия. Если подобрать такие значения невозможно, то решение не существует. Шаг №2. Проверка условий Куна-Таккера. Теорема Куна-Таккера. Чтобы найденный план X0 был решением задачи необходимо и достаточно, чтобы существовал вектор μ0 такой, что пара (X0, μ0) для всех X ≥ 0 и μ ≥ 0. L(X, μ0) ≤ L(X0, μ0) ≤ L(X0, μ) Чтобы функция двух векторных переменных имела седловую точку, необходимо и достаточно выполнения следующих условий: Шаг №3. Определение вида экстремума. Для функции L(x,λ, μ) находят матрицу Гессе HL. Если матрица HL положительно определена - найденная точка x является точкой минимума, если матрица HL отрицательно определена - найденная точка x является точкой максимума.
0
|
09.11.2020, 11:23 | |
Ответы с готовыми решениями:
0
Решение задач классическим методом и метод множителей Лагранжа Метод множителей Лагранжа Метод множителей Лагранжа. Метод множителей Лагранжа |
09.11.2020, 11:23 | |
09.11.2020, 11:23 | |
Помогаю со студенческими работами здесь
1
Метод множителей Лагранжа Метод множителей Лагранжа Метод множителей Лагранжа Метод множителей Лагранжа Метод неопределённых множителей Лагранжа Метод неопределённых множителей Лагранжа Искать еще темы с ответами Или воспользуйтесь поиском по форуму: |