Економіко-математичне моделювання

Економіко-математичне моделювання Економіко-математичне моделювання

library.tneu.edu.ua
from library.tneu.edu.ua More from this publisher
19.07.2013 Views

Приклад 6.3. Визначити оптимальні значення функції 2 z = 3x1 при обмеженні 2 + 2x + 2x x − 2x + 3x 2 1 2 1 2 x + x 1 2 = 3. ♦ Розв’язування. Перед тим, як будувати функцію Лагранжа, запишемо обмеження у такому вигляді, щоб в правій частині був нуль: x + x 1 2 − 3 = 0 . Тоді функція Лагранжа матиме вигляд: 2 L( x , x , λ ) = 3x 1 2 1 2 + 2x2 + 2x x 1 2 − 2x + 3x 1 2 + λ( x + x 1 2 − 3). Візьмемо частинні похідні цієї функції і прирівняємо їх до нуля: ⎧ ∂L ⎪ = 0, ∂x1 ⎪ ⎧6x1 + 2x2 − 2 + λ = 0, ⎪ ∂L ⎪ ⎨ = 0, ⇒ ⎨4x2 + 2x1 + 3 + λ = 0, ⎪∂x2 ⎪ ⎪ ⎩x1 + x2 − 3 = 0. ∂L ⎪ = 0. ⎩∂λ Віднімемо від першого рівняння друге, щоб виключити λ , отримаємо таку систему рівнянь: ⎧4x1 − 2x2 − 5 = 0, ⎨ ⎩x1 + x2 − 3 = 0. Розв’яжемо її: ⎧4( 3 − x2) − 2x2 − 5 = 0, ⎧12 − 4x2 − 2x2 − 5 = 0, ⎨ ⇒ ⎨ ⇒ ⎩x1 = 3 − x2. ⎩x1 = 3 − x2. ⎧ 7 ⎧6x = 7, ⎪ x2 = , 2 6 ⎨ ⇒ ⎨ ⎩x1 = 3 − x2. ⎪ 7 11 ⎪ x1 = 3 − = . ⎩ 6 6 Точка * ⎛11 7 ⎞ x = ⎜ ; ⎟ ⎝ 7 6 ⎠ є підозрілою на оптимальність. Для визначення типу оптимальності обчислюємо частинні похідні другого порядку 2 ∂ L = 6; 2 ∂x1 а потім визначник 2 ∂ L = 4; 2 ∂x2 2 ∂ L ∂x1∂x2 2 ∂ L = ∂x2∂x1 = 2, 194

H 2 = 2 ∂ L 2 ∂x1 2 ∂ L ∂x ∂x 1 2 2 ∂ L ∂x2∂x 2 ∂ L ∂x 2 2 1 = 195 6 2 2 = 24 − 4 = 20. 4 2 ∂ L Оскільки H 1 = = 6 > 0 2 ∂x1 i H 2 > 0, то це означає, що в точці * ⎛11 7 ⎞ x = ⎜ ; ⎟ функція досягає мінімуму: ⎝ 7 6 ⎠ z 2 3x 2 + 2x + 2x x − 2x + 3x = 2 min = 1 2 1 2 1 2 2 ⎛11⎞ ⎛ 7 ⎞ 11 7 11 7 609 = 3⋅ ⎜ ⎟ + 2⋅ ⎜ ⎟ + 2 ⋅ ⋅ − 2 ⋅ + 3⋅ = = 101, 5. ♦ ⎝ 6 ⎠ ⎝ 6 ⎠ 6 6 6 6 6 Розглянемо задачі випуклого програмування, які є структурними складовими класу задач нелінійного програмування, в яких використовують опуклі чи вгнуті функції. Функція ( 1, 2, , n) x x x f … , яка визначена на опуклій множині М, називається опуклою, якщо для будь-яких двох точок х1 і х2 з множини М і довільної константи λ з проміжку [0; 1], (0≤λ≤1) справджується співвідношення: f [ λx1 + ( 1− λ) x2] ≤ λf ( x1) + ( 1− λ) f ( x2) . Функція ( 1, 2, , n) x x x f … , яка визначена на опуклій множині М, називається вгнутою, якщо для будь-яких двох точок х1 і х2 з множини М і довільної константи λ з проміжку [0; 1], (0≤λ≤1) справджується співвідношення f [ λx1 + ( 1− λ) x2 ] ≥ λf ( x1) + ( 1− λ) f ( x2) . Розглянемо задачу опуклого програмування. f ( x , x , …, x ) → max(min), ( 6. 6) x 1 1 0, 2 q ( x , x , …, x ) ≤ b , i j ≥ 2 n n j = 1, n, i i = 1, m, ( 6. 7) ( 6. 8) де ( 1, 2, , n) x x x f … – вгнута (опукла) функція; ) , , , ( qi x1 x2 … xn – опуклі функції. Множина допустимих рішень задачі (6.6)-(6.8) задовольняє умову регулярності, якщо існує хоч би одна точка ( 1, 2, , n) x x x X = … в описуваній множині з координатами, що задовольняють нерівності x , x , … , x ) < b , i = 1, m . qi ( 1 2 n i

Приклад 6.3. Визначити оптимальні значення функції<br />

2<br />

z = 3x1 при обмеженні<br />

2<br />

+ 2x<br />

+ 2x<br />

x − 2x<br />

+ 3x<br />

2 1 2 1 2<br />

x + x 1 2 = 3.<br />

♦ Розв’язування.<br />

Перед тим, як будувати функцію Лагранжа, запишемо<br />

обмеження у такому вигляді, щоб в правій частині був нуль:<br />

x + x 1 2 − 3 = 0 . Тоді функція Лагранжа матиме вигляд:<br />

2<br />

L( x , x , λ ) = 3x<br />

1 2<br />

1<br />

2<br />

+ 2x2<br />

+ 2x<br />

x 1 2 − 2x<br />

+ 3x<br />

1 2 + λ(<br />

x + x 1 2 − 3).<br />

Візьмемо частинні похідні цієї функції і прирівняємо їх до нуля:<br />

⎧ ∂L<br />

⎪<br />

= 0,<br />

∂x1<br />

⎪<br />

⎧6x1<br />

+ 2x2<br />

− 2 + λ = 0,<br />

⎪ ∂L<br />

⎪<br />

⎨ = 0,<br />

⇒ ⎨4x2<br />

+ 2x1<br />

+ 3 + λ = 0,<br />

⎪∂x2<br />

⎪<br />

⎪<br />

⎩x1<br />

+ x2<br />

− 3 = 0.<br />

∂L<br />

⎪ = 0.<br />

⎩∂λ<br />

Віднімемо від першого рівняння друге, щоб виключити λ ,<br />

отримаємо таку систему рівнянь:<br />

⎧4x1<br />

− 2x2<br />

− 5 = 0,<br />

⎨<br />

⎩x1<br />

+ x2<br />

− 3 = 0.<br />

Розв’яжемо її:<br />

⎧4(<br />

3 − x2)<br />

− 2x2<br />

− 5 = 0,<br />

⎧12<br />

− 4x2<br />

− 2x2<br />

− 5 = 0,<br />

⎨<br />

⇒ ⎨<br />

⇒<br />

⎩x1<br />

= 3 − x2.<br />

⎩x1<br />

= 3 − x2.<br />

⎧ 7<br />

⎧6x<br />

= 7,<br />

⎪<br />

x2<br />

= ,<br />

2<br />

6<br />

⎨<br />

⇒ ⎨<br />

⎩x1<br />

= 3 − x2.<br />

⎪ 7 11<br />

⎪<br />

x1<br />

= 3 − = .<br />

⎩ 6 6<br />

Точка<br />

* ⎛11<br />

7 ⎞<br />

x = ⎜ ; ⎟<br />

⎝ 7 6 ⎠<br />

є підозрілою на оптимальність. Для<br />

визначення типу оптимальності обчислюємо частинні похідні другого<br />

порядку<br />

2<br />

∂ L<br />

= 6;<br />

2<br />

∂x1<br />

а потім визначник<br />

2<br />

∂ L<br />

= 4;<br />

2<br />

∂x2<br />

2<br />

∂ L<br />

∂x1∂x2<br />

2<br />

∂ L<br />

=<br />

∂x2∂x1<br />

= 2,<br />

194

Hooray! Your file is uploaded and ready to be published.

Saved successfully!

Ooh no, something went wrong!