Помощничек
Главная | Обратная связь


Археология
Архитектура
Астрономия
Аудит
Биология
Ботаника
Бухгалтерский учёт
Войное дело
Генетика
География
Геология
Дизайн
Искусство
История
Кино
Кулинария
Культура
Литература
Математика
Медицина
Металлургия
Мифология
Музыка
Психология
Религия
Спорт
Строительство
Техника
Транспорт
Туризм
Усадьба
Физика
Фотография
Химия
Экология
Электричество
Электроника
Энергетика

Часть 6. ЭЛЕМЕНТЫ ОПТИМАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ



Глава 28. НЕЛИНЕЙНОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ

Общая постановка задачи

 

Математическая модель задачи нелинейного программиро­вания в общем виде формулируется следующим образом: найти вектор = 1, x2, …, xn), удовлетворяющий системе ограни­чений

 

 

и доставляющий экстремум (наибольшее или наименьшее зна­чение) целевой функции

 

 

где xj переменные, j = ; L, f, gi заданные функции от n переменных, bi — фиксированные значения.

Нелинейное программирование применяется при прогнози­ровании промышленного производства, управлении товарными ресурсами, планировании обслуживания и ремонта оборудова­ния и т.д.

Для задачи нелинейного программирования в отличие от линейных задач нет единого метода решения. В зависимости от вида целевой функции и системы ограничений разработаны специальные методы решения, к которым относятся методы множителей Лагранжа, квадратичное и выпуклое программи­рование, градиентные методы, приближенные методы реше­ния, графический метод.

Из нелинейного программирования наиболее разработаны задачи, в которых система ограничений линейная, а целевая функция нелинейная. Однако даже для таких задач оптималь­ное решение может быть найдено для определенного класса це­левых функций. Например, когда целевая функция сепарабельная, т.е. является суммой п функций fj(xj), или квадратичная. При этом следует отметить, что в отличие от задач линейного программирования, где точками экстремума являются верши­ны многогранника решений, в задачах с нелинейной целевой функцией точки могут находиться внутри многогранника, на его ребре или в вершине.

При решении задач нелинейного программирования для це­левой функции необходимо определить глобальный максимум или глобальный минимум. Глобальный максимум (минимум) функции — это ее наибольшее (наименьшее) значение из ло­кальных максимумов (минимумов).

Наличие локальных экстремумов затрудняет решение за­дач, так как большинство существующих методов нелинейного программирования не позволяет установить, является найден­ный экстремум локальным или глобальным. Поэтому имеется возможность в качестве оптимального решения принять ло­кальный экстремум, который может существенно отличаться от глобального.

Графический метод

 

Рассмотрим примеры решения задач нелинейного програм­мирования с двумя переменными, причем их целевые функции и системы ограничений могут быть заданы в линейном и не­линейном виде. Так же как и в задачах линейного программи­рования, они могут быть решены графически.

 

Задача с линейной целевой функцией и нелинейной системой ограничений

Пример 1. Найти глобальные экстремумы функции

 

 

при ограничениях:

 

 

Решение. Область допустимых решений — часть окруж­ности с радиусом 4, которая расположена в первой четверти (рис. 28.1).

 

 

Линиями уровня целевой функции являются параллельные прямые с угловым коэффициентом, равным -2. Глобальный минимум достигается в точке O (0, 0), глобальный максимум — в точке А касания линии уровня и окружности. Проведем че­рез точку А прямую, перпендикулярную линии уровня. Прямая проходит через начало координат, имеет угловой коэффициент 1/2 и уравнение x2 = 1/2х1.

Решаем систему

 

 

откуда находим х1 = 8 /5, x2 = 4 /5, L = 16 /5 + 4 /5 = 4 .

Ответ. Глобальный минимум, равный нулю, достигается в точке O (0, 0), глобальный максимум, равный 4 , — в точке А(8 /5, 4 /5).

Задача с нелинейной целевой функцией и линейной системой ограничений

Пример 2. Найти глобальные экстремумы функции

 

 

при ограничениях:

 

 

Решение. Область допустимых решений — OABD (рис. 28.2). Линиями уровня будут окружности с центром в

 

 

точке O1. Максимальное значение целевая функция имеет в точке D(9, 0), минимальное — в точке O1 (2, 3). Поэтому

 

 

Ответ. Глобальный максимум, равный 58, достигается в точке D (9, 0), глобальный минимум, равный нулю, — в точке O1 (2, 3).

Пример 3. Найти глобальные экстремумы функции

 

 

при ограничениях:

 

 

Решение. Область допустимых решений — OABD (рис. 28.3). Линии уровня представляют собой окружности с центром в точке O1 (6, 3). Глобальный максимум находится в точке O (0, 0) как самой удаленной от точки O1. Глобальный минимум расположен в точке Е, находящейся на пересечении прямой 3x1 + 2x2 = 15 и перпендикуляра к этой прямой, про­веденного из точки O1.

 

 

 

Найдем координаты точки Е: так как угловой коэффици­ент прямой 3x1 + 2x2 = 15 равен -3/2, то угловой коэффициент перпендикуляра O1Е равен 2/3. Из уравнения прямой, прохо­дящей через данную точку О2 с угловым коэффициентом 2/3, получим

 

 

Решая систему

 

 

находим координаты точки Е: х1 = 51/13, x2 = 21/13, при этом L(Е) = 1053/169.

Координаты точки Е можно найти следующим образом: дифференцируя выражение (x1 — 6)2 + (x2 - 3)2 как неявную функцию по x1, получим

 

 

Приравниваем полученное значение к тангенсу угла накло­на прямой 3x­1 + 2x2 = 15:

 

 

Решаем систему уравнений

 

 

получим координаты точки Е: х1 = 51/13, x2 = 21/13.

Ответ. Глобальный максимум, равный 52, находится в точке O (0, 0). Глобальный минимум, равный 1053/169, нахо­дится в точке E (51/13, 21/13).

 

Задача с нелинейной целевой функцией и нелинейной системой ограничений

 

Пример 4. Найти глобальные экстремумы функции

 

 

при ограничениях:

 

 

Решение. Областью допустимых решений является ок­ружность с радиусом 4, расположенная в первой четверти (рис. 28.4). Линиями уровня будут окружности с центром в точке O1 (2, l).

Глобальный минимум достигается в точке O1. Глобальный максимум — в точке А (0, 4), при этом

 

 

Ответ. Глобальныи минимум, равный нулю, достигается в точке O1 (2, l), глобальный максимум, равный 13, находится в точке А (0, 4).

Пример 5. Найти глобальные экстремумы

 

 

при ограничениях:

 

 

Решение. Область допустимых решений не является вы­пуклой и состоит из двух частей (рис. 28.5). Линиями уровня являются окружности с центром в точке O (0, 0).

 

 

Найдем координаты точек А и В, решая систему

 

 

Получим А (1, 4), В (4, 1). В этих точках функция имеет гло­бальные минимумы, равные 17. Найдем координаты точек D и Е, решая системы

 

 

откуда получаем D (2/3, 6) и L(D) = 328/9, E (7, 4/7) и L(E) = 2417/49.

Ответ. Целевая функция имеет два глобальных миниму­ма, равных 17, в точках А (1, 4) и B (4, 1), глобальный макси­мум, равный 2417/49, достигается в точке E (7, 4/7).

 




Поиск по сайту:

©2015-2020 studopedya.ru Все права принадлежат авторам размещенных материалов.