- •Лекція 1 «Концептуальні аспекти математичного моделювання економіки»
- •1.1 Економіка як об’єкт моделювання
- •1.2 Узагальнена схема математичного моделювання
- •1.3 Основні принципи побудови математичної моделі
- •1.4 Класифікація економіко-математичних моделей
- •1.5 Роль прикладних економіко-математичних досліджень
- •Лекція 2 «Оптимізаційні економіко-математичні моделі»
- •2.1 Постановка задачі економіко-математичного моделювання
- •2.2 Класифікація задач математичного програмування
- •Лекція 3 «Загальна економіко-математична модель задачі лінійного програмування»
- •3.1 Загальна економіко-математична модель задачі лінійного програмування
- •3.2 Форми запису задач лінійного програмування
- •3.3 Геометрична інтерпретація задачі лінійного програмування
- •3.4 Основні властивості розв’язків задачі лінійного програмування
- •3.5 Графічний метод розв’язування задач лінійного програмування
- •Лекція 4 «Симплексний метод розв’язування задач лінійного програмування»
- •4.1 Загальні аспекти застосування симплекс-методу
- •4.2 Початковий опорний план
- •4.3 Перехід від одного опорного плану до іншого
- •4.4 Оптимальний розв’язок. Критерій оптимальності плану
- •4.5 Розв’язування задачі лінійного програмування симплексним методом
- •4.6 Метод штучного базису (самостійна робота)
- •Лекція 5 «Теорія двоїстості»
- •5.1. Економічна інтерпретація прямої та двоїстої задач лінійного програмування
- •5.2 Правила побудови двоїстих задач
- •5.3 Основні теореми двоїстості та їх економічний зміст
- •5.4 Приклади застосування теорії двоїстості для знаходження оптимальних планів прямої та двоїстої задач (самостійна робота)
- •Лекція 6 «Цілочислове програмування»
- •6.1 Економічна і математична постановка цілочислової задачі лінійного програмування
- •6.2 Геометрична інтерпретація розв’язків цілочислових задач лінійного програмування на площині
- •6.3 Загальна характеристика методів розв’язування цілочислових задач лінійного програмування
- •6.4 Методи відтинання. Метод Гоморі
- •6.5 Комбінаторні методи. Метод гілок та меж
- •Лекція 7 «Нелінійні оптимізаційні моделі економічних систем»
- •7.1 Економічна і математична постановка задачі нелінійного програмування
- •7.2 Геометрична інтерпретація задачі нелінійного програмування
- •7.3 Основні труднощі розв’язування задач нелінійного програмування
- •7.4. Класичний метод оптимізації. Метод множників Лагранжа
- •7.4.1 Умовний та безумовний екстремуми функції
- •7.4.2 Метод множників Лагранжа
- •7.5 Необхідні умови існування ої точки
- •7.6 Теорема Куна-Таккера
- •7.6.1 Опуклі й вогнуті функції
- •7.7 Опукле програмування
- •8.1 Загальна постановка задачі динамічного програмування
- •10.2 Складання математичної моделі динамічного програмування
- •10.3 Етапи рішення задачі динамічного програмування
- •10.4 Приклад задачі динамічного програмування : оптимальний розподіл інвестицій
- •Лекція 9 «Стохастичне програмування»
- •9.1 Загальна математична постановка задачі стохастичного програмування
- •9.2 Особливості математичної постановки задач стохастичного програмування
- •9.3 Приклади економічних задач стохастичного програмування
- •9.3 Приклади економічних задач стохастичного програмування
- •10.1 Основні поняття теорії ігор
- •10.2 Матричні ігри двох осіб
- •10.3 Зведення матричної гри до задачі лінійного програмування
7.5 Необхідні умови існування ої точки
Для
розроблення методів розв’язування
окремих типів задач нелінійного
програмування важливе значення має
поняття сідлової точки, а також визначення
необхідних і достатніх умов існування
сідлових точок функції Лагранжа
у (n+m)-вимірному
просторі змінних
за довільних умов, які можуть накладатися
на їх знаки (необхідні і достатні умови
існування сідлової точки функції
Лагранжа за відсутності обмежень на
знаки змінних розглянуто в п.7.4).
Розглянемо нелінійну задачу:
,
.
Причому
на компоненти векторів
накладено обмеження на знаки. Позначимо
множину точок, що задовольняють такі
обмеження, через
.
Функція Лагранжа для цієї задачі має вигляд:
=
. (7.12)
Точка
називається сідловою
точкою
функції Лагранжа (7.12), якщо для всіх
виконується співвідношення:
. (7.13)
Для
диференційовних функцій
та
знайдемо необхідні умови існування
сідлової точки.
Сідлова
точка
функції
виду (7.12) за означенням задовольняє
умову:
.
Нерівність
виконується для всіх точок Х,
тобто також і для тих, у яких лише одна
координата відрізняється від Х*.
Допустимо, що це хk,
а всі інші збігаються з координатами
сідлової точки
.
Оскільки
права частина нерівності є фіксованою,
а в лівій частині змінюється лише одна
координата хk,
то приходимо до функції однієї змінної
,
яку можна зобразити графічно на
координатній площині.
Розглянемо
спочатку випадок, коли
,
тобто лише частину координатної площини,
для якої
.
Можливі такі випадки:
коли всі , то максимальне значення функції L(xk) досягатиметься в точці, для якої
(рис.7.5).
Рисунок 7.5
2)
коли максимум функції L(xk)
досягатиметься в точці
і розглядувана частинна похідна також
дорівнюватиме нулю:
(рис.7.6).
Рисунок 7.6
3)
коли
точка максимуму функції L(xk)
досягатиметься також у точці
,
а частинна похідна
(рис.7.7).
Рисунок 7.7
Узагальнюючи всі три ситуації, маємо:
для
та
.
Розглядаючи другу частину нерівності (7.13):
аналогічними
міркуваннями, що проілюстровані
рис.7.8-7.9, встановлюються необхідні умови
для похідних по
функції Лагранжа в сідловій точці.
Рисунок 7.8 Рисунок 7.9
Об’єднуючи всі три випадки для невід’ємних координат, маємо необхідні умови сідлової точки:
для тих індексів j, де . (7.14)
Зауважимо,
що для
маємо ті самі випадки, які зображено на
рис.7.5-7.9, причому графіки будуть симетрично
відображені відносно осі Оy,
тобто для недодатних координат необхідна
умова має вигляд:
для тих індексів j,
де
. (7.15)
І нарешті, як відомо з попереднього параграфа, якщо на знак хj умови не накладаються, то необхідною умовою є:
,
–
довільного знака. (7.16)
Узагальнення всіх випадків приводить до рівняння:
. (7.17)
Розглядаючи другу частину нерівності (7.13), за допомогою аналогічних міркувань встановлюємо необхідні умови для похідних по функції Лагранжа в сідловій точці:
для тих індексів і,
де
, (7.18)
для тих індексів і,
де
, (7.19)
для тих індексів і, де
має довільний знак. (7.20)
Отже, справджується рівняння:
. (7.21)
Сукупність
співвідношень (7.14)-(7.21) становить необхідні
умови, які має задовольняти сідлова
точка
функції Лагранжа для точок, що належать
множині
.
При
цьому
повинна мати частинні похідні по всіх
компонентах векторів
.
