Главная Случайная страница


Полезное:

Как сделать разговор полезным и приятным Как сделать объемную звезду своими руками Как сделать то, что делать не хочется? Как сделать погремушку Как сделать так чтобы женщины сами знакомились с вами Как сделать идею коммерческой Как сделать хорошую растяжку ног? Как сделать наш разум здоровым? Как сделать, чтобы люди обманывали меньше Вопрос 4. Как сделать так, чтобы вас уважали и ценили? Как сделать лучше себе и другим людям Как сделать свидание интересным?


Категории:

АрхитектураАстрономияБиологияГеографияГеологияИнформатикаИскусствоИсторияКулинарияКультураМаркетингМатематикаМедицинаМенеджментОхрана трудаПравоПроизводствоПсихологияРелигияСоциологияСпортТехникаФизикаФилософияХимияЭкологияЭкономикаЭлектроника






Учёт ограничений в виде равенств. Метод Лагранжа





 

Минимизация функции F(x,y) при ограничениях в виде равенств j(x,y)=0 является классической задачей поиска условного экстремума функции многих переменных.

Один из общих методов решения таких задач заключается в следующем: вместо целевой функции F(x,y), с учетом уравнений связи j(x,y)=0 рассматривается новая функция – функция Лагранжа. Она формируется на основе исходной целевой функции и уравнений связи:

F(X,Y,G)=F(X,Y)+ γj · jj(X,Y), (1)

где F – исходная целевая функция;

j j – уравнение ограничений в виде равенств (уравнения связи);

γ j – дополнительные множители – неопределенные множители

Лагранжа;

F – функция Лагранжа.

Минимум функции Лагранжа совпадает с искомым минимумом функции F(X,Y) с учётом ограничений j(X,Y) т.к. они включены в состав функции Лагранжа и учитываются при этом автоматически.

В этом случае задача нахождения условного экстремума функции F(x,y) заменяется задачей безусловной оптимизации функции Лагранжа, то есть задача поиска оптимального решения при наличии ограничений сводится к задаче определения минимума функции Лагранжа без ограничений.

 

Экстремум функции может быть найден следующим образом:

1. Дифференцируем функцию по всем переменным;

2. Приравниваем полученные производные нулю;

3. Решаем полученную систему уравнений и определяем значения параметров, при которых достигается экстремум функции.

 

Запишем эти условия:

(2)

 

Это условия Куна-Таккера - условия минимума целевой функции.

 

Запишем условие (2) в развернутом виде:

 

В результате мы получаем систему линейных или нелинейных уравнений, относительно параметров X,Y, γ. Решаем систему любым из известных методов и определяем в результате значения всех параметров, в т.ч. и управляющих параметров Х, которые обеспечивают достижения минимума целевой функции и удовлетворяют ограничениям в виде равенств.

Метод Лагранжа относится к прямым методам. Недостатком этого метода является увеличение размерности задачи за счет введения дополнительных неизвестных γ – неопределённых множителей Лагранжа. Их число равно числу уравнений связи (уравнений ограничений в виде равенств).

 

Пример:

 

Задана функция двух переменных – целевая функция:

F=10x12 – 2x1 +4x2 – x1x2 +2

Нужно найти его минимум с учетом уравнения связи:

j = x1 + 10x2 – 3=0

Параметры - управляющие параметры.

Составляем функцию Лагранжа для заданных условий:

F = F(X) + γj

Подставляем в неё целевую функцию и уравнение связи:

F = 10x12 – 2x1 + 4x2 – x1x2 +2 + γ(x1+10x2 - 3)

В полученной функции Лагранжа – три параметра: х1, х2 и γ.

Будем искать минимум функции Лагранжа. Для этого дифференцируем её по х1, х2, γ:

В результате решения полученной линейной системы уравнений определили значения управляющих параметров х1, х2 , при которых исходная функция F (х1, х2 ) достигает своего минимума с учётом ограничений в виде равенств: Fmin = 3,02.

 







Date: 2016-05-23; view: 363; Нарушение авторских прав



mydocx.ru - 2015-2024 year. (0.006 sec.) Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав - Пожаловаться на публикацию