- •Элементы выпуклого анализа.
- •Основная задача выпуклого программирования. Седловая точка и оптимальный план.
- •Теорема Куна-Таккера.
- •Критерий оптимальности для гладкой выпуклой задачи .
- •Теория двойственности в выпуклом программировании.
- •Решение одной задачи выпуклого программирования.
- •О существовании решения линейной задачи.
- •Задача на безусловный минимум.
- •3.2.1 Метод исключения
- •10. Задача с равенствами. Обобщенное правило Лагранжа.
- •Задача с равенствами. Метод исключения.
- •Задача с равенствами. Классическое правило множителей Лагранжа
- •Задача с равенствами. Лемма о включении
- •Задача с равенствами. Необходимое условие оптимальности первого порядка
- •Задача с равенствами. Другое доказательство принципа Лагранжа
- •Задача с равенствами. Случай линейных ограничений
- •Задача с равенствами. Условия оптимальности второго порядка
- •Задача с неравенствами. Необходимое условие оптимальности первого порядка
- •Задача снеравенствами. Обобщённое правило множителей Лагранжа
- •Задача с неравенствами. Классическое правило множителей Лагранжа
- •Задача с неравенствами. Условие оптимальности второго порядка
- •Векторная оптимизация. Эффективные планы. Усреднение целевых функций.
- •Принципы выбора
- •1. Введение весовых коэффициентов
- •2. Введение иерархии целевых функций
- •3. Установление гарантированных уровней
- •4. Минимизация расстояния до идеальной точки
Задача с неравенствами. Необходимое условие оптимальности первого порядка
Пусть дана задача:
(1)
Определение.
Пусть
– некоторый план, то есть
.
Говорят, что
ое
ограничение
задачи (1)
активно на
этом плане, если оно принимает вид
и пассивно, если
.
Обозначим
.
Ясно, что если
– внутренняя точка, то
.
Теорема 1. Пусть – локально-оптимальный план задачи (1). Тогда несовместна система неравенств:
(2)
(3)
Тогда система нер-в несовместна.
Доказательство.
Пусть
– локально-оптимальный план задачи
(1). Предположим противное, то есть
найдётся такой вектор
,
который удовлетворяет системе (2)-(3).
Построим вектор
.
Докажем, что
является планом задачи (1). Действительно,
если
,
то получаем
при достаточно малых положительных .
Если
,
то
при достаточно малых положительных
.
Итак, при достаточно малых положительных – планы и они лежат в сколь угодно малой окрестности . Тогда получаем разложение:
неравенство противоречит локальной оптимальности .
Противоречие доказывает теорему.
Ч.т.д.
Задача снеравенствами. Обобщённое правило множителей Лагранжа
Пусть дана задача: (1)
Теорема 2. Пусть – локально-оптимальный план задачи (1). Тогда найдётся такой обобщённый вектор Лагранжа , что
1.
2.
,
не все равные нулю
3.
Доказательство.
1. Пусть
– локально-оптимальный план задачи
(1). Тогда справедлива теорема 1, то есть,
несовместна система неравенств (2)-(3).
Применим к ней теорему Фаркаша о
несовместности системы неравенств.
Согласно теореме найдутся такие числа
,
не все равные нулю, что будет выполняться
условие
(4)
Положим тогда остальные =0, и, добавив в (4) нулевые слагаемые, получим:
(5)
Это и есть условие стационарности (1).
2. Условие неотрицательности следует из теоремы Фаркаша.
3. Для получаем:
,
так как
по определению.
Для получаем:
,
так как
=0
по предположению.
Ч.т.д.
Задача с неравенствами. Классическое правило множителей Лагранжа
Пусть дана задача: (1)
Определение. Пусть – некоторый план задачи (1). Будем называть его обыкновенным, если вектора
(6)
линейно независимы.
Теорема 3. Пусть
– обыкновенный локально-оптимальный
план задачи (1). Тогда необходимо найдётся
такой классический вектор Лагранжа
,
причём единственный (он может быть
нулевым), что выполняется условие:
1.
2.
3.
.
Доказательство. Пусть – обыкновенный локально-оптимальный план. В силу локальной оптимальности для него выполняется условие теорема 2, в частности, условия (4)-(5). Докажем, что в силу обыкновенности множитель . Предположим противное, то есть . Тогда из условия (4) получаем
,
в котором не все множители нулевые. Тогда это означает линейную зависимость векторов (6) и противоречит обыкновенности .
Итак,
положительно. Разделим тогда выражение
(5) на
и переобозначим:
,
тогда придём к условию
.
Условия 2 и 3 теоремы следуют из теоремы 2.
Докажем единственность
.
Предположим противное. Найдётся ещё
один вектор Лагранжа
такой что
.
Вычитая из этого равенства
,
придём к
,
причём не все коэффициенты
.
Это означает линейную зависимость
векторов (6) и снова противоречит
обыкновенности
.
Ч.т.д.
Обсуждение. Теорема 2 и теорема 3 вместе приводят к принципу Лагранжа снятия ограничений в задаче (1), согласно которому и оптимальный план, и все локально оптимальные планы находятся среди решений систем
(7)
если они обыкновенные и
(8)
если не является обыкновенным.
Каждая из систем (7) и (8) представляет собой систему уравнений относительно неизвестных , то есть задача оптимизации сводится к алгебраической задаче.
Определение. Задачу (1) будем называть нормальной, если оптимальный план у неё обыкновенный.
Большинство задач вида (1) являются нормальными. Более того, у большинства задач вида (1) все планы обыкновенные. В частности, ясно, что любой внутренний план является обыкновенным.
Определение. Решение системы (7) будем называть условно-стационарной точкой задачи (1).
Для нормальных задач принцип Лагранжа можно переформулировать:
Если – локально-оптимальный план, то его нужно искать среди условно-стационарных точек задачи (1).
В случае линейных
ограничений, то есть когда
нетрудно доказать, что всегда справедливо
классическое правило множителей Лагранжа
без предположения обыкновенности
.
