Студопедия

КАТЕГОРИИ:


Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748)

Метод множителей Лагранжа

 

Рассмотрим частный случай общей задачи нелинейного программирования (1) – (2), предполагая, что система ограничений (2) содержит только уравнения, отсутствует условия неотрицательности переменных и - функции, непрерывные вместе со своими частными произведениями

(7)

. (8)

В курсе математического анализа в задачу (7) – (8) называют задачей на условный экстремум или классической задачей оптимизации.

Чтобы найти решение этой задачи, вводят набор переменных, называемых множителями Лагранжа, составляют функцию Лангранжа

 

 

находят частные производные и и рассматривают систему n+m уравнений

(10)

c n+m неизвестными. Всякое решение системы уравнений (10) определяет точку в которой может иметь место экстремум функции. Следовательно, решив систему уравнений (10), получают все точки, в которых функция (7) может иметь экстремальные значения. Дальнейшее исследование найденных точек проводят так же, как и в случае безусловного экстремума.

Таким образом, определение экстремальных точек задачи (7) – (8) методом множителей Лагранжа включает следующие этапы:

10. Составляют функцию Лагранжа.

20. Находят частные производные от функции Лагранжа по переменным и и приравнивают их нулю.

30. Решая систему уравнений (10), находят точки, в которых целевая функция задачи может иметь экстремум.

40. Среди точек, подозрительных на экстремум, находят такие, в которых достигается экстремум, и вычисляют значения функций (7) в этих точках.

 

Пример. По плану производства продукции предприятию необходимо изготовить 180 изделий. Эти изделия могут быть изготовлены двумя технологическими способами. При производстве х1 изделий I способом затраты равны руб., а при изготовлении x2 изделий II способом они составляют руб. Определить, сколько изделий каждым из способов следует изготовить, так чтобы общие затраты на производство продукции были минимальными.

Решим теперь задачу, используя метод множителей Лагранжа. Найдем минимальное значение функции при условии, т.е. без учета требования неотрицательности переменных. Для этого составим функцию Лагранжа

 

вычислим её частные производные по и приравняем их нулю:

 

Перенося в правые части первых двух уравнений λ и приравнивая их левые части, получим

или.

Решая последнее уравнение совместно с уравнением, находим и т.е. получили координаты точки D, удовлетворяющей условиям (22). Эта точка является подозрительной на экстремум. Используя вторые частные производные, можно показать, что в точке D функция f имеет условный минимум. Этот результат и был получен выше.

Следует отметить, что такой же результат мы получим и в том случае, если исследования на условный экстремум функции f сведем к исследованию на безусловный экстремум функции f1, полученный из f в результате её преобразований. А именно: если из уравнения связи найдем и подставим это выражение в (20), то получим функцию одной переменной х1:

 

Найдем стационарную точку этой функции из уравнения, или, откуда;. Также как и выше, устанавливаем, что в данной точке функция f имеет минимальное значение.

 

<== предыдущая лекция | следующая лекция ==>
Тема 2. 1 нелинейное программирование | Тема 2. 2 градиентные методы
Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2014-01-15; Просмотров: 470; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!


Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет



studopedia.su - Студопедия (2013 - 2024) год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! Последнее добавление




Генерация страницы за: 0.009 сек.