Оптимизационные методы решения экономических задач

Теорема Куна-Таккера. Пусть функции , имеют непрерывные частные производные на некотором открытом множестве , содержащем точку . Ес

ли является точкой минимума функции при ограничениях , удовлетворяющих условию регулярности в виде линейной независимости векторов , то существуют такие неотрицательные множители Лагранжа , что

Определим функцию Лагранжа следующим образом:

Тогда теорему Куна-Таккера можно записать в виде

Заметим, что множители Лагранжа в задаче НП с ограничениями-равенствами являются знаконеопределенными, тогда как в теореме Куна-Таккера они должны быть положительными.

Каждой задаче линейного программирования соответствует двойственная задача. Двойственная задача по отношению к исходной задаче строится по следующим правилам:

· Если исходная задача ставится на максимум, то двойственная ставится на минимум и наоборот.

· Коэффициенты целевой функции исходной задачи становятся правыми частями ограничений двойственной задачи. Правые части ограничений исходной задачи становятся коэффициентами целевой функции двойственной задачи.

· Если A-матрица коэффициентов исходной задачи, то транспонированная матрица T A будет матрицей коэффициентов двойственной задачи.

· В задаче на максимум все ограничения имеют знак ≤ (=), а в задаче на минимум все ограничения имеют знак ≥ .

· Число переменных в двойственной задаче равно числу ограничений в исходной задаче. Каждому ограничению исходной задачи соответствует переменная двойственной задачи. Если ограничение исходной задач имеет знак (≥ ), то соответствующая переменная двойственной задачи неотрицательна. Если ограничение имеет знак (=), то соответствующая переменная двойственной задачи может принимать положительные и отрицательные значения и наоборот.

4 Выпуклая оптимизация. Условие выпуклости

Основная задача выпуклого программирования

Пусть задано выпуклое и замкнутое множество . Рассмотрим множество

={}, =(,…,), Î.

где () — вогнутые (выпуклые вверх) непрерывные на скалярные функции. В теории математического программирования каждый элемент Î принято называть допустимым планом, а само множество — множеством допустимых планов.

Формальная постановка задачи выпуклого программирования

Задачу

,

где выпукла, а определяется вышеприведенными условиями, называется основной задачей выпуклого программирования.

0 означает, что ставится задача:

Если существует минимальное значение функции на множестве , то среди всех допустимых планов найти оптимальный план , для которого

==

при этом число называют значением задачи.

Если оптимального плана не существует, то требуется

· либо найти значение задачи как точную нижнюю грань значений функции на множестве :

=

· либо убедиться, что неограничена снизу на множестве ;

· либо убедиться в том, что множество допустимых планов пусто.

Для решения предложенной оптимизационной задачи следует выполнить следующие действия:

· Определить множество .

· Определить вектор-функцию =(,…,) и вектор Î.

· Определить множество допустимых планов ={}.

· Привести задачу к стандартной форме основной задачи выпуклого программирования и определить оптимизируемую функцию .

· Проверить, является ли полученная оптимизационная задача ЗВП, для этого

 Скачать реферат