<<
>>

10.1. Геометрическая интерпретация задач нелинейного программирования

Если целевая функция или система ограничений (или и та и другая) содержит выражения, не линейные относительно искомых величин, то имеем задачу нелинейного программирования. Общая формулировка задачи имеет вид:

^max,min = х2> •••> хп) (Ю.1)

при ограничениях

fi(xb х2, хп) > О, Xj > О, / = 1, mj = 1, л.

Если все неравенства преобразовать в уравнения, то получим классическую задачу на условный экстремум, которая может быть решена методом множителей Лагранжа.

Практически системы получаются трудно разрешимыми, поэтому ограничения преобразуют в неравенства, и задачу решают методами математического программирования. Существующие методы позволяют решать узкий класс задач.

С помощью большинства вычислительных методов можно найти точку локального оптимума, но нельзя установить, является ли она точкой глобального (абсолютного) оптимума или нет.

Если в задачах линейного программирования точка экстремума является вершиной многогранника, то в задачах нелинейного программирования она может лежать в вершине многогранника, на ребре (грани) или внутри области. Если задача содержит нелинейные ограничения, то область допустимых решений не является выпуклой и кроме глобального оптимума могут существовать точки локального оптимума.

Рассмотрим несколько примеров решения задач графическим методом.

.2

Z

= 2(х - 5)2 + (у - 7)

х + 2у< 12; х + у< 9; х > 0; у > 0.

Решение

Построим область допустимых решений (рис. 10.1): У

Пример 10.1.

На этом же графике построим одну из семейства целевых функций, для этого преобразуем Z в каноническую форму

(х-5)2 (у-1)2 л ¦

±—+ ^ — = 1. Получим уравнение эллипса с полуосями

Z / Z Z

a = чертежу максимальное значение Z достигается в точке (0;0) Zmax = = 2 • 25 + 49 = 99; Zmin достигается в точке Z), в которой эллипс касается области ОАВС. Для нахождения координат точки D приравняем угловые коэффициенты первой прямой и целевой

фу™:, - - ,/2 , - 6; 0 - «г - 5, ¦ * - 7,У; у' -

-1/2 = -^* р; упрощая, получим: 4(х - 5) = у - 7. у-1

Решая совместно систему

4(х-5) = д>-7 х + 2д> = 12,

находим координаты точки

D (38/9; 35/9). ^min = 2(38/9 - 5)2 + (35/9 - 7)2 - 11.

Пример 10.2.

^max, min ~ х\ х2

Xj + х2 < 4;

Xj + х2 > 5; хх > 0;

<7;

х2 >6; х2 > 0.

Решение

В этом случае область допустимых решений не является выпуклой и состоит из двух отдельных частей (рис. 10.2).

Минимальное значение функции Z = 11 достигается в точках А (1; 4) и L (4; 1). Функция Z имеет два локальных максимума: в точках D (2/3; 6); Z = 328/9 и в точке М (7; 4/7); Z = Точка М является точкой глобального максимума. ^9

<< | >>
Источник: Бережная Е.В., Бережной В.И.. Математические методы моделирования экономических систем: Учеб. пособие. — 2-е изд., перераб. и доп. — М.: Финансы и статистика,2006. - 432 е.. 2006

Еще по теме 10.1. Геометрическая интерпретация задач нелинейного программирования:

  1. 2.1. Численный метод решения многокритериальной задачи дискретного нелинейного программирования
  2. § 64. Постановка, различные формы записи и геометрическая интерпретация задач линейногопрограммирования
  3. 7.7. Экономическая интерпретация решения задачи линейного программирования
  4. Общая постановка задачи нелинейного программирования. Необходимые условия для максимума функции на положительном ортанте.
  5. Геометрически нелинейные математические модели стержневых систем
  6. Модуль прямого численного интегрирования уравнений движения геометрически нелинейных стержневых систем
  7. Геометрически нелинейный стержневой конечный элемент
  8. Алгоритмы и программные модули моделирования геометрически нелинейного стержневого конечного элемента
  9. 1.2.2 Геометрическая интерпретация.
  10. 4.3 Геометрическая интерпретация навешивания кванторов.
  11. Конечноэлементная модель геометрически нелинейного стержневого элемента
  12. Методы построения уравнений движения геометрически нелинейных стержневых механических систем