- •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. Условие оптимальности второго порядка
Пусть дана задача: (1)
Определение.
Пусть пара
– условно-стационарная точка задачи
(1). Тогда
ое
ограничение задачи активное на
будем называть жёстким,
если
и мягким
или нежёстким,
если
.
Обозначим
,
.
Ясно, что
.
Теорема 4
(Необходимое условие оптимальности
второго порядка).
Пусть
−обыкновенный локально-оптимальный
план задачи (1),
− соответствующий ему классический
вектор Лагранжа. Тогда для любого
вектора
,
удовлетворяющего системе
(9)
квадратичная форма
.
Теорема 5 (Достаточное условие оптимальности второго порядка). Пусть – условно-стационарная точка задачи (1), то есть решение системы (7). Тогда, если для любого вектора , и удовлетворяющего системе (9) квадратичная форма , то – локально-оптимальный план задачи(1).
Доказательство.
Пусть
выполнятся условия теоремы. Пусть
– компонента условно-стационарной
точки, и для всякого допустимого
направления квадратичная форма
положительна. Предположим противное.
Тем не менее,
не является локально оптимальным планом.
Это значит, для любой сколь угодно малой
его окрестности найдутся планы лучшие,
чем
.
Другими словами, существует
последовательность
такая, что
,
где
при
.
Представим компоненты последовательности
в виде
,
причём
,
при
.
Так
представить нетрудно. Возьмём теперь
вектор
– предельный вектор последовательности
.
Этот вектор существует, поскольку
лежат на единичной сфере, то есть на
компакте.
Рассмотрим разложение. Для
(10)
(11)
Разделим выражения
(10) и (11) справа на
и устремим
к бесконечности. Тогда
и
получим неравенства
(12)
(13)
Докажем, что наш
вектор
удовлетворяет системе (9), то есть является
допустимым направлением. Из неравенства
(12) следует, что неравенства из системы
(9) на
выполняются. Докажем, что выполняются
и равенства из системы (9). Предположим
противное, что найдётся такой номер
,
что
следовательно, соотношения
.
Поскольку
– условно-стационарная точка, то
выполняется условие
или можно записать так
,
так как
=0,
и
=0,
,
то
.
Умножим это равенство скалярно на
и сумму перенесём вправо, получим
.
Получили противоречие, следовательно, удовлетворяет всей системе (9).
Рассмотрим
равенства (10), (11). Умножим равенство (10)
на множитель Лагранжа
,
прибавим к (11) и добавим разложение
,
умноженное на
=0.
Если при этом сгруппировать множители
при одинаковых степенях
,
то получим
.
Разделим полученное
неравенство на
и устремим
,
то есть
.
Это противоречит условиям теоремы.
Ч.т.д.
Теорема 4 и теорема 5 носят конструктивный характер. Их можно использовать для исключения точек, подозрительных на решение задачи (1), но не являющихся оптимальными. Для этого, как и в предыдущем параграфе, строятся некоторые задачи оптимизации (квадратичные).
Замечание.
Если рассмотреть задачу
,
то для неё теорема 4 и теорема 5 справедливы
без предположения обыкновенности
.
Если рассмотреть
задачу со смешанными ограничениями
,
то можно сформулировать принцип Лагранжа
и условия оптимальности второго порядка
простым совмещением результатов
последних двух параграфов.
