|
|||||||
АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция |
Квадратичное программирование
Задачи квадратичного программирования имеют следующие особенности: целевая функция представляет собой сумму вида функции, входящие в ограничения, линейны относительно хj, т.е. обычно присутствует требование неотрицательности переменных. Структура задач квадратичного программирования позволяет широко использовать теорию Куна - Таккера для поиска оптимальных решений. Различные интерпретации необходимых условий существования экстремума (4) (п. 4.4) привели к разработке целого ряда алгоритмов, многие из которых преследуют цель свести решение исходной квадратичной задачи к вариантам линейного программирования. Что касается достаточных условий экстремума, то в данном случае они выражены в требовании выпуклости (вогнутости) функции . Можно показать, что рассматриваемая квадратичная форма обладает свойством выпуклости (вверх), если она является неположительно (или отрицательно) определенной в U, т.е. для всех хj, xk, удовлетворяющих принятым ограничениям. Учитывая сказанное, обратимся к задаче: найти при (5) Положив , говорить в дальнейшем только о глобальном экстремуме z.. Рассмотрим необходимые условия существования X*, z*. Здесь и Обозначим для удобства через pj - производную , а через производную qi - . Тогда искомые условия можно трактовать так: значения определяются теми решениями системы (6) которые удовлетворяют требованиям Переход к системе (6) позволяет в большинстве случаев упростить процедуру отыскания за счёт использования симплекс-алгоритма. Возвращаясь к (6), заметим, что рассматриваемая система содержит т+п линейных уравнений с 2(n+m) неизвестными . Предполагая уравнения (6) независимыми (поскольку независимы условия, из которых они получены), можно сказать, что п+т из названных 2(п+т) переменных являются свободными. Если некоторое решение (6) удовлетворяет требованиям то среди его компонент должно быть как минимум п+т равных нулю; таким образом, оно может иметь вид «ровно п+т компонент отличны от нуля, ровно п+т компонент равны нулю» или «менее п+т компонент отличны от нуля, более п+т компонент равны нулю». Очевидно, подобные решения являются базисными, и для отыскания X* должен существовать метод, аналогичный симплекс-методу, оперирующему с базисными решениями. Возникает вопрос: нельзя ли сразу, выбрать произвольно п+т свободных переменных среди положить их равными нулю, а затем определить через них остальные переменные в соответствии, с уравнениями (6)? Ответ, здесь может быть только отрицательным, потому что произвольный выбор решения может привести к нарушению условий . Приходится обращаться к специальным методам определения . Одним из них является так называемый метод Вольфа, предусматривающий исследование задач линейного программирования с целью получить решения задачи квадратичного программирования.
Поиск по сайту: |
Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.003 сек.) |