- •1.Понятие решения задачи мат. Программиров.
- •2. Основн. Формы злп. Правила сведения злп к канон.Форме. Геометр.Интерпретация злп. Понятие угловой точки мн-ва.
- •4. Определение базиса угловой точки. Невырожденные угловые точки. Примеры.
- •5. Связь между переменными задачи лп
- •6. Формула приращения целевой функции злп.
- •7. Достаточное условие оптимальности в злп. Достаточное условие неразрешимости злп
- •8. Итерация симплекс–метода
- •11. Нахождение базиса угловой точки. Пример
- •12. Постановка тз. Построение нач. Плана перевозок методом северо-западного угла, методом мин. Элемента.
- •13. Определение закрытой модели тз. Критерий существования решения тз.
- •14. Исследование мн-ва клеток транспортной таблицы
- •15. Достаточное условие минимальности стоимости перевозок
- •16. Классический метод решения задачи безусловной минимизации функции многих переменных. Пример.
- •17. Метод исключения решения задачи на условный минимум. Пример.
- •18. Обобщенное правило множителей Лагранжа в задаче оптимизации с ограничениями типа равенств.
- •19. Классическое правило множителей Лагранжа в задаче оптимизации с ограничениями типа равенств. Необходимые условия второго порядка в задаче оптимизации типа равенств.
- •20. Достаточные условия экстремума в задаче оптимизации с ограничениями типа равенств
- •21.Опр-ия выпуклого мн-ва, выпуклой функции. Св-ва выпуклых множеств. Сумма выпуклых функций. Св-во неотрицательности остатка выпуклой функции
- •22.Теорема о точках минимума выпуклой функции. Теорема о стационарной точке выпуклой функции
- •26.Теорема о седловой точке функции Лагранжа (достаточные условия оптимальности).
- •27. Критерий существования седловой точки функции Лагранжа для задачи выпуклого программирования.
- •28.Определение двойственной задачи к задаче математического программирования.
- •29. Связь между двойственной и прямой задачами математического программирования.
- •30.Пример решения задачи оптимизации с помощью теории двойственности
- •31.Основные определения в задаче одномерной минимизации. Примеры.
- •33. Метод золотого сечения решения задачи одномерной минимизации.
- •34. Обоснование метода ломаных решения задачи одномерной минимизации.
- •35. Алгоритм и условия сходимости метода ломаных решения задачи одномерной минимизации. Пример. Описание метода ломаных
- •36.Алгоритм метода скорейшего спуска решения змм.
- •37.Алгоритмы метода условного градиента и метода проекции градиента решения задачи многомерной условной минимизации.
- •38.Алгоритм метода покоординатного спуска решения задачи многомерной минимизации. Геометрическая иллюстрация.
- •39.Сходимость метода скорейшего спуска.
- •41. Метод вариаций Лагранжа
- •42. Уравнение Эйлера
- •43. Случаи интегрируемости ур-ния Эйлера. Примеры.
- •44.Задача вариационного исчисления с незакрепленными концами и фиксированным отрезком интегрирования.
- •45.Задача вариационного исчисления с незакрепленными концами и нефиксированным отрезком интегрирования
- •46. Задача вариационного исчисления с движущимся по кривой концом.
- •47. Примеры задач динамического программирования, их особенности
- •48.Принципы динамического программирования и функциональные уравнения Беллмана.
1.Понятие решения задачи мат. Программиров.
Пусть на некотором мн-ве задана скалярная ф-яf(x), точки назыв допустимыми, аX – допустимым, f(x) – целевая ф-я.
Задача мат-го программирования (ЗМП) заключ в нахождении min ф-ии f(x), если .(1)
Под реш ЗМП понимают:
найти точку min ф-ии f(x) на мн-ве X, т.е. найти :или(3) или (4)
найти точную нижнюю грань ф-и(5)
Пусть
Если , то найдя одно из значений (2) – (4), то автоматчески решается зад (5)
Если , то (5) приобретает самостоятельное решение
Убедиться в том, что ф-я f(x) неограниченна снизу на X, т.е
убедиться в том что
В случаях 3) – 4) говорят что задача (1) не имеет решений
2. Основн. Формы злп. Правила сведения злп к канон.Форме. Геометр.Интерпретация злп. Понятие угловой точки мн-ва.
В ЛП выделяют 2 основных формы задачи:
Каноническая форма ЗЛП
2) Нормальная форма ЗЛП
Можно перейти от одной задачи к другой.
Любая ЗЛП сводится к канонической с помощью:
если в исходной постановке ищется min целевой ф-ии , то–(c,x)превращает исх задачу в задачу о max.
если , то соотв ограничения умножаем на (-1), чтобы превратить правую часть в положительную.
если m0, т.е. в исх постановке присутствуют огранич нер-ва то вводятся и ограничение нер-ва приводят к виду
и
переменные назыв свободными, они характеризуют величину неиспользованного ресурса.
если на некот переменную не наложено ограничение на знак, то делают замену c соотв изменением целевой ф-и, если то замена
в некот задачах м присутствовать двусторонние прямые ограничения , тогда правое нер-во относится к основным ограничениям и применяют 3)
двусторонние прямые огранич вида сводятся килисоотв изменениями в целевой ф-и
Рассм задачу ЛП внорм форме:
Если множество планов выпуклое, тогда решение сущ., то найдется хотя бы 1 угл.т. мн-ва в которой это решение достигается.
УГЛОВОЙ ТОЧКОЙ мн-ва наз. точка xX, кот не может быть представлена как точка отрезка
для любых произв т.
3.Критерий угловой точки множества. Пример.
Рассмотрим задачу в канонической форме: (1), (2).
Теор(Критерий угловой точки):Обозначим ч/з столбцы матр.А, тогда основные ограничения в системе (2) можно записать в виде: . Предположим, что матр.А в системе (2) имеет, т.е. матр.А ненулевая.Для того, чтобы точкабыла угловой точкой –G необходимо и достаточно, чтобы сущ. , что справедливо рав-во:(3), если и– ЛНЗ.
Док-во: Необходимость:Пусть – угловая точка этого мн-ва.а) . Т.к. матр. А в соотношении (2) невырождена, то сущ.r ЛНЗ векторов , то выполнено. т.е. (3) справедливо;
б) тогда основные ограничения в (2) превратятся в равенство:(4). Рассм. Рав-во (5). Построим точки ислед. обр.:
т.к. ,ток рав-ву (4) прибавим и отнимем рав-во (5) умноженное на получим что выполняются рав-ва:
, т.е. Легко видеть, но х – угловая точка след-нослед-нов (5),т.е.вектора– ЛНЗ след-но
Если , то (3) – доказано, если, то к векторамможно добавить векторатак, чтобы– ЛНЗ, тогда (3) примет вид:.
Достаточность: пусть для точки справедливо (3):– ЛНЗ, где. Предположим, что, что(6). Покажем, что (6) возможно только при. Рассмотрим нулевую координату точки х:, т.е.. Докажем (6) для тех координат, которые больше 0. Положительными коор-ами т. х могут быть только те, у которых индекс. ПустьСл. когдаилине исключается, тогда система осн-х огр-ий из (2) преобразуется к виду:. Докажем, что, если. Точкибыло доказано, что, когдаслед-нои. Вектора– ЛНЗ, а разложение произвольного вектора пр-ва по ЛНЗ-векторам явл. единственным, след-нодля строго пол-ых координат.