3.2. Выпуклое программирование Постановка задачи выпуклого программирования.
Рассмотрим задачу нелинейного программирования:
f (x1, x2, ..., xn)max, (3.3)
gi (x1, x2, ..., xn)bi (i=1, ..., m), (3.4)
xi0 (j=1, ..., n), (3.5)
где f и gi — некоторые функции n переменных x1, x2, ..., xn.
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 f и gi, разработаны эффективные методы их решения. В частности, ряд таких методов имеется для решения ЗНЛП (3.3) — (3.5) при условии, что f — вогнутая (выпуклая) функция и ОДР, определяемая ограничениями (3.4) — (3.5), — выпуклая.
Функция f(x1, x2, ..., xn), заданная на выпуклом множестве X, называется выпуклой, если для любых двух точек X1 и X2 из X и любого 01 выполняется соотношение
Функция f(x1, x2, ..., xn), заданная на выпуклом множестве X, называется вогнутой, если для любых двух точек X1, X2 из X и любого 01 выполняется соотношение
Если f (X) — выпуклая функция, то –f (X) — вогнутая функция, и наоборот.
Сумма выпуклых (вогнутых) функций есть выпуклая (вогнутая) функция. Задача (3.3) — (3.5) является задачей выпуклого программирования, если функция f(x1, x2, ..., xn) является вогнутой (выпуклой), а функции gi (X) (i=1, ..., m) — выпуклыми.
Т е о р е м а. Любой локальный максимум (минимум) задачи выпуклого программирования является глобальным максимумом (минимумом).
Говорят, что множество допустимых решений задачи (3.3) — (3.5) удовлетворяет условию регулярности, если существует по крайней мере одна точка Xi, принадлежащая ОДР такая, что gi (Xi)<bi (i=1,..., m).
Функцией Лагранжа задачи выпуклого программирования (3.3) — (3.5) называется функция
Точка называется седловой точкой функции Лагранжа, если для всех и
Центральное место в теории нелинейного программирования занимает теорема Куна — Таккера.
Для задачи выпуклого программирования (3.3) — (3.5), множество допустимых решений которой обладает свойством регулярности, X0 тогда и только тогда является оптимальным решением, когда существует такой вектор , что — седловая точка функции Лагранжа.
Эта теорема называется также теоремой о седловой точке.
- Математические методы системного анализа и теория принятия решений Методическое пособие
- 1. Теория принятия решений 4
- 2. Линейное программирование 9
- 3. Нелинейное программирование 42
- 4. Игровые методы обоснования решений 51
- 5. Задачи распознавания образов 62
- Предисловие
- 1. Теория принятия решений
- 1.1. Задачи, связанные с принятием решений Проблема оптимальности.
- Основные понятия и принципы исследования операций.
- Примеры задач исследования операций.
- 1.2. Математические модели операций Искусство моделирования.
- 1.3. Разновидности задач исследования операций и подходов к их решению Прямые и обратные задачи исследования операций.
- Пример выбора решения при определенности: линейное программирование.
- Проблема выбора решений в условиях неопределенности.
- Выбор решения по многим критериям.
- «Системный подход».
- 2. Линейное программирование
- 2.1. Краткое представление о математическом программировании Предмет математического программирования.
- Краткая классификация методов математического программирования.
- 2.2. Примеры экономических задач линейного программирования Понятие линейного программирования.
- Задача о наилучшем использовании ресурсов.
- Задача о выборе оптимальных технологий.
- Задача о смесях.
- Задача о раскрое материалов.
- Транспортная задача.
- 2.3. Линейные векторные пространства Основные понятия линейного векторного пространства.
- Решение систем линейных уравнений методом Гаусса.
- Реализация метода исключения неизвестных в среде Excel.
- Различные схемы реализации метода Гаусса.
- Опорные решения системы линейных уравнений.
- 2.4. Формы записи задачи линейного программирования Основные виды записи злп.
- Каноническая форма представления задачи линейного программирования.
- Переход к канонической форме.
- 2.5. Геометрическая интерпретация задачи линейного программирования Определение выпуклой области.
- Геометрическая интерпретация.
- 2.6. Свойства решений задачи линейного программирования Свойства основной задачи линейного программирования.
- Графический метод решения задачи линейного программирования.
- 2.7. Симплексный метод Идея симплекс-метода.
- Теоретические обоснования симплекс-метода.
- Переход к нехудшему опорному плану.
- Зацикливание.
- Алгоритм симплекс-метода.
- 2.8. Двойственность в линейном программировании Прямая и двойственная задача.
- Связь между решениями прямой и двойственной задач.
- Геометрическая интерпретация двойственных задач.
- 2.9. Метод искусственного базиса Идея и реализация метода искусственного базиса.
- 3. Нелинейное программирование
- 3.1. Общая задача нелинейного программирования Постановка задачи.
- Примеры задач нелинейного программирования (экономические).
- Геометрическая интерпретация задачи нелинейного программирования.
- 3.2. Выпуклое программирование Постановка задачи выпуклого программирования.
- 3.3. Классические методы оптимизации Метод прямого перебора.
- Классический метод дифференциальных исчислений.
- 3.4. Метод множителей лагранжа
- 3.5. Градиентные методы решения задач нелинейного программирования Общая идея методов.
- Метод Франка-Вулфа.
- Метод штрафных функций.
- 4. Игровые методы обоснования решений
- 4.1. Предмет и задачи теории игр Основные понятия.
- Классификация выборов решений.
- Антагонистические матричные игры.
- Чистые и смешанные стратегии и их свойства.
- 4.2. Методы решения конечных игр Упрощение матричной игры.
- Решение матричной игры размерностью 22.
- Графическое решение матричной игры.
- Сведение задач теории игр к задачам линейного программирования.
- 4.3. Задачи теории статистических решений Игры с природой.
- Критерии принятия решений.
- 5. Задачи распознавания образов
- 5.1. Общая постановка задачи распознавания образов и их классификация Проблема распознавания.
- Обсуждение задачи опознавания.
- Язык распознавания образов.
- Априорные предположения — это записанные специальным образом, накопленные знания специалистов.
- Общая постановка задачи.
- Геометрическая интерпретация задачи распознавания.
- Классификация задач распознавания.
- 5.2. Подготовка и анализ исходных данных Общая схема решения задачи.
- Общая схема постановки и решения задачи Анализ данных с целью выбора постановки и метода решения
- 5.3. Методы опознавания образов Основные этапы процесса опознавания образов.
- Методы создания системы признаков.
- Признаковое пространство.
- Сокращение размерности исходного описания.
- Методы построения решающего правила.
- 5.4. Меры и метрики Понятие о сходстве.
- Меры сходства и метрики.
- Примеры функций мер сходства.
- 5.5. Детерминированно-статистический подход к познаванию образов Основные этапы детерминированно-статистического подхода.
- Получение исходного описания.
- Создание системы признаков.
- Сокращение размерности исходного описания.
- Нахождение решающего правила (метод эталонов).
- Коррекция решающего правила.
- 5.6. Детерминированный метод построения решающего правила (метод эталонов) Идея метода эталонов.
- Минимизация числа эталонов.
- Габаритные эталоны.
- Применение метода эталонов к частично пересекающимся образам.
- Дополнительная минимизация числа признаков.
- Квадратичный дискриминантный анализ.
- Распознавание с отказами.
- 5.8. Алгоритм голотип-1 Назначение
- Постановка задачи
- Метод решения задачи.
- Условия применимости.
- Условия применимости.
- 5.10. Алгоритм направление опробования Назначение
- Постановка задачи.
- Метод решения задачи.
- Условия применимости.
- Транспортная задача Математическая постановка.
- Постановка задачи.
- Теоретическое введение.
- Методы нахождения опорного плана транспортной задачи.
- Определение оптимального плана транспортной задачи.
- Заключение.
- Целочисленное программирование Постановки задач, приводящие к требованию целочисленности.
- Постановка задачи.
- Методы отсечения.
- Алгоритм Гомори.
- Первый алгоритм р. Гомори решения полностью целочисленных задач.
- Приближенные методы.
- Заключение.
- Параметрическое программирование Введение.
- Формулировка задачи.
- Теоретическая часть.
- Общая постановка задачи.
- Решение задачи.
- Геометрическая интерпретация задачи.
- Общая постановка задачи.
- Решение задачи.
- Геометрическая интерпретация задачи
- Постановка задачи.
- Решение.
- Геометрическое решение.
- Решение задачи симплекс-методом.
- Результат.
- Некооперативные игры n лиц с ненулевой суммой Введение.
- Теоретическая часть.
- Постановка и решение задачи.
- Заключение.
- Cписок литературы