1.4.2 Геометрическая интерпретация метода множителей Лагранжа
Интерес представляют геометрический смысл множителей Лагранжа. Для такой интерпретации лучше рассмотреть задачу с двумя неизвестными и одним ограничением.
Пусть требуется найти минимум функции при условии. Если минимум существует, то в пространстве функцияQ должна иметь вид воронки, а условие связи – это некоторая поверхность.
На рис. 4, б изображены на плоскости переменныхu1,u2 линии уровня функцииQ (u1,u2) и ограничениеφ (u1,u2) = 0, представляющее собой линию. Составляется вспомогательная функцияQ (u1,u2) =Q (u1,u2) +λφ (u1,u2). Необходимое условие экстремума дает:
Рисунок 1.4 –Геометрический смысл множителей Лагранжа:
а – пространственное изображение;
б – изображение проекции на плоскость u2 – u1
или
В точке А – точке касания линиис линией равного уровня функциииимеют общую касательную и необходимое условие минимума представляет собой условие пропорциональности двух векторов: вектора – градиента функциии вектора– градиента функции
Два вектора пропорциональны друг другу лишь в том случае, если они коллинеарные. Так как градиент функции перпендикулярен касательной к линии уровня, то в точке А выполняется условие, и множитель является коэффициентом пропорциональности между векторами и
- Содержание
- Введение
- 1 Классический медод решения задач нелинейного программирования
- 1.1 Постановка задачи
- 1.2 Экстремум функции одной переменной
- 1.3 Экстремумы функций многих переменных
- 1.4 Метод неопределенных множителей Лагранжа
- 1.4.1 Основные положения
- 1.4.2 Геометрическая интерпретация метода множителей Лагранжа
- 1.4.3 Экономическая трактовка метода множителей Лагранжа
- 1.4.4 Особые случаи
- 1.5 Особенности реальных задач
- 2 Численные методы решения задач нелинейного программирования
- 2.1 Общая характеристика методов решения задач нелинейного программирования
- 2.2 Методы одномерной оптимизации
- 2.2.1 Метод прямого сканирования
- 2.2.2 Метод половинного деления
- 2.2.3 Метод "золотого сечения"
- 2.2.4 Метод Фибоначчи
- 2.3 Методы многомерной оптимизации
- 2.3.1 Метод Гаусса-Зайделя
- 2.3.2 Метод градиента
- 2.3.3 Метод наискорейшего спуска
- 2.3.4 Метод квантования симплексов
- 2.3.5 Поиск при наличии "оврагов" целевой функции
- 2.4 Методы поиска условного экстремума
- 2.4.1 Метод проектирования вектора-градиента
- 2.4.2 Метод ажурной строчки
- 2.5 Проблемы поиска глобального экстремума
- 3 Численные методы решения задач нелинейного программирования
- 3.1 Графический метод решения задач нелинейного программирования
- 3.2 Метод множителей Лагранжа
- 3.3 Компьютерная реализация решений задач нелинейного программирования
- 3.3.1 Решение задач нелинейного программирования в среде приложенияExcel
- 3.3.2 Решение задач нелинейного программирования в среде приложения Matlab
- Перечень ссылок
- Приложение а Блок-схемы методов