АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция

Решение задач условной оптимизации методом Лагранжа

Читайте также:
  1. I Психологические принципы, задачи и функции социальной работы
  2. I. 1.1. Пример разработки модели задачи технического контроля
  3. I. 1.2. Общая постановка задачи линейного программирования
  4. I. 2.1. Графический метод решения задачи ЛП
  5. I. 3.1. Двойственная задача линейного программирования
  6. I. ГИМНАСТИКА, ЕЕ ЗАДАЧИ И МЕТОДИЧЕСКИЕ ОСОБЕННОСТИ
  7. I. ЗАДАЧИ ПЕДАГОГИЧЕСКОЙ ПРАКТИКИ
  8. I. Значение и задачи учета. Основные документы от реализации продукции, работ, услуг.
  9. I. Решение логических задач средствами алгебры логики
  10. I. Розв’язати задачі
  11. I. Ситуационные задачи и тестовые задания.
  12. I. Цель и задачи дисциплины

Одним из наиболее общих подходов к решению задачи поиска локального минимума или максимума функции при наличии ограничений на ее переменные (задача условной оптимизации) является метод Лагранжа. Он относится к непрямым методам оптимизации. Сущность метода заключается в следующем.

Пусть функция цели задана в виде уравнения

,

а на переменные заданы ограничения

, (i=1…m),

причем на переменные не наложены условия неотрицательности. Ограничения, заданные в виде уравнений (равенств), свидетельствуют о том, что ОДР – это линия пересечения поверхности отклика функции цели и поверхностей отклика ограничений.

Взамен поиска условного максимума (минимума) вводится так называемая функция Лагранжа, для которой рассматривается безусловная оптимизация: , (28)

где λi – множители Лагранжа.

Функция (28) называется “Лагранжиан”. Он имеет (n+m) неизвестных. Очевидно, что входящая в его структуру сумма должна быть равна нулю. Поэтому исходная функция цели и Лагранжиан будут иметь общие стационарные точки (экстремумы). Для поиска максимума (минимума) Лагранжиана находят частные производные и приравнивают их нулю:

, (j=1…n);

, (i=1…m).

Получена система, включающая (n+m) уравнений с таким же количеством неизвестных . Всякое ее решение определяет точку , в которой может быть экстремум функции . Следовательно, решив систему уравнений, получают все точки, в которых функция цели (а более точно - линия пересечения двух поверхностей) может иметь экстремальное значение. В дальнейшем, применяя классические подходы математического анализа, исследуют эти точки на тип экстремума.

Итак, определение экстремальных точек задачи нелинейного программирования методом множителей Лагранжа включает следующие этапы:

- составляют функцию Лагранжа (Лагранжиан);

- находят частные производные от функции Лагранжа по переменным хj

и λi и приравнивают их нулю;

- решая систему (n+m) уравнений частных производных, находят точки,

в которых целевая функция может иметь экстремум;

- среди точек, подозрительных на экстремум, находят такие, в которых

достигается заданный экстремум, и вычисляют значение функции цели

в этих точках.

З а д а ч а 27. По плану производства продукции предприятию необходимо изготовить 180 изделий. Эти изделия могут быть получены по двум технологиям. По первой технологии расходы для изготовления х1 объема продукции издержки составят 112 руб, для х2 составят 222 руб. Найти объемы производства изделий по первой и по второй технологии при условии, что суммарные издержки будут минимальными.

Р е ш е н и е. Математически условие задачи записывается следующим образом: найти минимум функции

при ограничении ,

.

Сначала найдем решение, пользуясь геометрическим методом, описанным выше. Для этого, применив элементарные преобразования, перепишем функцию цели следующим образом:

.

Очевидно, что линии уровней функции цели будут представлять набор окружностей с центром в точке с координатами (-2;-4), а область допустимых решений – линия АВ, рис. 20.

Решением задачи будут координаты точки D, которая является точкой касания линии ограничений и окружности – линии уровня (функции цели). Их можно найти следующим образом. Рассматривая функцию цели как неявную

функцию, найдем ее производную:

,

 

Рис.20. Геометрическая интерпретация задачи 27

 

откуда запишем .

Так как уравнение линии ограничений АВ имеет вид

,

т.е. это прямая, угловой коэффициент которой k= -1, запишем:

или .

Совместно с уравнением функции цели запишем систему:

,

,

решением которой будут координаты точки D, а соответственно оптимальный план задачи: ; ; руб.

Теперь решим задачу, используя метод множителей Лагранжа. Заметим, что рассматриваемая задача будет иметь геометрическую трактовку, представленную на рис.19, с той лишь разницей, что центр параболоида - поверхности отклика функции цели имеет координатное смещение , . Итак, ищем минимальное значение функции цели при ограничительном условии. Для этого составим функцию Лагранжа:

,

вычислим ее частные производные по х1, х2, λ и приравняем их нулю:

,

,

.

Перенося λ в первых двух уравнениях в правую часть и приравнивая их левые части, получим:

,

или .

Решая последнее уравнение совместно с уравнением ограничений, находим: ; . Это координаты точки D в проекцияхна горизонтальные оси. Эта точка является подозрительной на экстремум. Используя вторые производные, получаем:

,

,

следовательно, в точке D имеем минимум. Этот результат и был получен выше.

 


1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 |

Поиск по сайту:



Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.004 сек.)