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 |