Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
MethodEMMM.pdf
Скачиваний:
167
Добавлен:
15.02.2016
Размер:
826 Кб
Скачать
☆

4. ГРАФИЧЕСКОЕ РЕШЕНИЕ ЗАДАЧ НЕЛИНЕЙНОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ

Если целевая функция либо система ограничений (либо вместе) содержит выражения, нелинейные по искомым переменным, то задача является задачей нелинейного программирования. Задачи, в которых ограничения и функция цели линейны и предполагается целочисленность переменных, также являются нелинейными. В задачах нелинейного программирования отсутствуют все или некоторые из свойств, характеризующих линейные задачи. Область допустимых решений в задачах линейного программирования выпукла. В задачах нелинейного программирования это свойство не сохраняется - областьдопустимых решений может быть невыпуклой либо даже состоять из нескольких несвязанных областей. Таким образом, в общем случае задача нелинейного программирования является чрезвычайно трудной для решения. Если число переменных в задаче не превышает трех, то можно попытаться решить задачу графически [3,6]. Графическое решение задачи нелинейного программирования существенно отличается от такого же решения задач линейного программирования. Даже в том случае, если область допустимых решений задачи представлена системой линейных неравенств, оптимальное решение задачи может находиться в любой точке области: на границеилидажевнутриобласти.

Примеры графического решения задач нелинейного программирова-

ния.

Пример1. Найтиоптимальноерешениезадачи

x1 + 2x2 ≤12 (I);

x1 + x2 ≤9 (II);

x1 ≥ 0; x2 ≥ 0;

f = (x − 2)2 + (x −3)2 → min/ max.

 

 

 

1

2

 

 

 

Область

допустимых решений (ОДР) задачи

— четырехуголь-

никOEBD , представленный на рис. 4.1. Линии уровня целевой функции —

концентрические окружности радиусом

f ( f ≥ 0) с

центром

в точке

A(2;3) , которая находится внутри ОДР; очевидно, что с ростом f

радиус

окружности увеличивается. В точке A(2;3)

достигается минимум целевой

функции, равный fmin =0. Максимальное значение целевой функции достигается на окружности, проходящей через точку D(9;0) , где fmax =(9 −2)2 +(0 −3)2 =58 .

33

 

 

 

 

x2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

fmax = 58

 

 

 

 

 

 

 

9

 

 

 

 

 

 

 

 

 

6

E

 

 

 

 

 

 

 

 

3

A

B

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

O

2

9

D

 

 

 

 

 

 

12

 

x1

 

 

 

 

 

fmin

= 0

 

 

I

 

 

 

 

 

 

 

II

 

 

 

 

 

 

Рис.4.1. Графическое решение примера 1.

 

 

 

Пример 2. Найти оптимальное решение задачи

 

x + 2x

≤12 (I);

 

 

 

 

 

 

1

2

 

 

 

 

 

 

 

x1 + x2 ≤9 (II);

 

 

 

 

 

x

≥ 0; x

2

≥ 0;

 

 

 

 

 

 

1

 

 

 

 

 

 

 

f

= (x1 −7)(x2 −1) → min/ max.

 

 

 

 

 

 

 

 

x2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

9

 

 

 

 

 

 

 

 

 

6

E

 

 

 

 

 

 

fm in

= −35

 

B

 

 

 

 

 

 

 

1

 

 

D

 

 

 

 

 

 

O

 

 

 

 

 

 

 

 

 

7

9

12

x1

 

 

 

 

 

f m ax

= 7

 

 

I

 

 

 

 

 

 

II

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Рис.4.2. Графическое решение примера 2.

 

34

ОДРзадачитаже, чтоивпримере1— эточетырехугольник OEBD (рис. 4.2). Линиями уровня целевой функции являются гиперболы, асимптотами которых служат прямые x1 =7; x2 =1. С ростом модуля значения f гиперболы

удаляются от точки пересечения асимптот. Максимальное значение целевая функция достигает на гиперболе, проходящей через точку O(0;0) , где

fmax =7 . Наименьшее значение целевая функция достигает на гиперболе, проходящей через точку Е (0;6), где fmin = −35.

Отметим, что экстремум целевой функции (ЦФ) может достигаться в точке касания линии уровня ЦФ и граничной кривой ОДР. Для нахождения координат этой точки необходимо составить систему уравнений, включающую уравнения граничной кривой ОДР и линии уровня ЦФ, а также равенство угловых коэффициентов касательных к этим кривым в искомой точке касания.

Пример3. Найтиоптимальноерешениезадачи

x1 + 2x2 ≤12 (I);

x1 + x2 ≤9 (II);

x1 ≥ 0; x2 ≥ 0;

f = (x1 −4)2 +(x2 −9)2 → min/ max.

ОДР задачи та же, что и в примере 1 — это четырехугольник OEBD (рис.4.3). Линии уровня целевой функции — концентрические окружности

радиусом f ( f ≥ 0) с центром в точке A(4;9) , которая находится вне ОДР; очевидно, чтосростом f радиус окружности увеличивается.

Рис.4.3. Графическое решение примера 3.

35

Максимальное значение целевой функции достигается на окружности, про-

ходящей через точку D(9;0) , где fmax =(9 −4)2 +(0 −9)2 =106 . Минимальное значение целевой функции достигается на окружности, проходящей через точку C - точку касания этой окружности и граничного отрезка EB . Для нахождения координат точки C можно воспользоваться, по крайней мере, двумя способами. Первый – общий способ. Составляем систему уравнений, состоящую из 1) уравнения граничной прямой ограничения I , 2) выражения для ЦФ и 3) уравнения, отражающего равенство угловых коэффициентов граничной прямой ограничения I и касательной к линии уровня ЦФ. Угловой коэффициент граничной прямой ограничения I равен kI = −0,5 . Для нахождения углового коэффициента касательной к линии

уровня

ЦФ

 

в

точке

C

вычислим

 

производную

от

 

функции

x =9 −

f −(x

 

−4)2 , представляющей уравнение нижней (относительно

2

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

dx2

 

 

 

x1 −4

 

 

точки

A) части окружности. Эта производная равна

=

 

 

 

.

f −(x −

4)2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

dx1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

x +

2x

 

=12;

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

 

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Итак,

система уравнений имеет вид f

= (x1 −4)2 +(x2 −9)2 ;

 

 

Из вто-

 

 

 

 

 

 

 

 

 

(x

−4)

 

f −(x

−4)2 = −0,5.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

 

 

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

рого уравнения системы выражаем f −(x

 

−4)2 =(x −9)2

и

подставляем в

 

 

 

 

 

 

 

x1 −4

 

 

1

 

 

2

 

 

 

 

 

 

 

третье; тогда получаем

 

= −0,5 , т.к.

 

| x

 

−9 |=9 − x

в силу того,

что

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

9 − x2

 

 

 

2

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

точка C расположена ниже точки A(4;9) . Итак, получаем систему линей-

ных уравнений

 

x + 2x =12;

 

 

 

 

 

 

x = 2;

определяет

 

1

2

 

 

 

Решение этой системы

1

 

 

 

 

 

x1 −0,5x2 = −0,5.

 

 

 

 

 

 

x2 =5

 

 

 

 

координаты точки C(2;5) . Целевая функция принимает минимальное зна-

чение в этой точке:

fmin = f (C) =(2 −4)2 +(5 −9)2 = 20 .

 

 

 

 

 

 

 

 

Во втором способе используем перпендикулярность радиуса AC и

BE (касательной к окружности) в точке C . Угловой коэффициент BE ра-

вен kI

= −0,5 ; в силу перпендикулярности AC и BE угловой коэффициент

прямой,

содержащей AC , равен kAC = −1 kI = 2 . Тогда уравнение прямой,

проходящей через точки A(4;9)

и C , имеет вид x2 −9 = 2(x1 −4). Совмест-

но с уравнением граничной прямой ограничения I оно образует систему

x + 2x

=12;

решение которой

x = 2;

т.е.

 

координаты точки

C равны

1

2

 

1

 

 

2x1 − x2 = −1,

 

 

 

 

 

 

x2 =5,

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

(2;5) . Целевая функция принимает минимальное значение в этой точке: fmin = f (C) =(2 −4)2 +(5 −9)2 = 20 .

36

Индивидуальные задания. Графически найти решение задачи нелинейного программирования.

Вариант 1.

 

 

 

 

 

 

Вариант 2.

 

 

 

 

 

 

 

 

x

+ 2x

≤8;

 

 

 

 

 

x

+

2x

≥ 2;

 

 

 

 

 

 

 

 

1

2

 

 

 

 

 

 

 

 

1

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3x1 + x2 ≤15;

 

 

 

 

 

2x1 + x2 ≤11;

 

 

 

 

 

 

x + x ≥1;

 

 

 

 

 

x + x ≤ 6;

 

 

 

 

 

 

 

 

1

2

 

 

 

 

 

 

 

 

1

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

x ≥ 0; x ≥ 0;

 

 

 

 

 

x ≥

0; x ≥ 0;

 

 

 

 

 

 

 

 

1

2

 

 

 

 

 

 

 

1

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

f

=

(x −

6)2 +

(x

− 2)2 → min.

f

= (x −

7)2 + (x

 

−3)2 → min.

 

 

1

 

 

2

 

 

 

 

 

 

 

1

 

 

 

2

 

 

 

 

Вариант 3.

 

 

 

 

 

 

Вариант 4.

 

 

 

 

 

 

 

 

2x +3x

 

≤13;

 

 

 

 

9x +8x

 

≤ 72;

 

 

 

 

 

 

 

1

2

 

 

 

 

 

 

 

 

1

2

 

 

 

 

 

 

 

 

2x1 + x2 ≤10;

 

 

 

 

 

x1

+ 2x2 ≤10;

 

 

 

 

 

 

 

x ≥ 0; x ≥ 0;

 

 

 

 

 

x

≥

0; x

 

≥ 0;

 

 

 

 

 

 

 

 

1

2

 

 

 

 

 

 

 

1

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

f =

2x −

0,2x

2 +

3x

2

−

0,2x 2 → max.

f =3x −

0,3x

2

+

6x

 

−0,3x 2

→ max.

 

 

1

 

1

 

 

2

 

 

 

1

 

1

 

 

2

2

 

Вариант 5.

 

 

 

 

 

 

Вариант 6.

 

 

 

 

 

 

 

 

x + x ≤ 7;

 

 

 

 

 

5x + 2x

 

≥30;

 

 

 

 

 

 

 

1

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

x1 + 2x2 ≤10;

 

 

 

 

 

3x1 + 4x2 ≤ 24;

 

 

 

 

 

 

x

≥ 0; x

 

≥ 0;

 

 

 

 

 

x

≥

0; x

 

≥ 0;

 

 

 

 

 

 

 

 

1

2

 

 

 

 

 

 

 

1

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

f =3x −0,2x 2 + x

−0,2x 2 → max.

f = 2x −

0,1x

2

+

3x

 

−0,1x 2

→ max.

 

 

1

 

1

 

2

 

 

2

 

 

 

1

 

1

 

 

2

 

2

 

Вариант 7.

 

 

 

 

 

 

Вариант 8.

 

 

 

 

 

 

 

 

6x1 + 4x2 ≥12;

 

 

 

 

x2

+ 2x

+ x2

− 2x

−14 ≥ 0;

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

 

1

 

2

 

 

 

2

 

 

 

2x1 + 3x2 ≤ 24;

 

 

 

 

 

2x + x

≤10;

 

 

 

 

 

 

−3x1 + 4x2 ≤12;

 

 

 

 

 

1

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

x

≥

0; x

 

≥ 0;

 

 

 

 

 

 

 

 

 

≥ 0; x

 

≥ 0;

 

 

 

 

 

 

1

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

x

 

 

 

 

 

 

f

= x1 x2 → max.

 

 

 

 

 

 

1

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

f

= x1 x2 → max.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Вариант 9.

 

 

 

 

 

 

Вариант 10.

 

 

 

 

 

 

 

3x1 + 2x2 ≥12;

 

 

 

 

x2

− 2x

+ x2

− 2x

−34 ≤ 0;

 

 

 

− x ≤ 6;

 

 

 

 

 

 

1

 

1

 

2

 

 

 

2

 

 

 

x

 

 

 

 

 

 

x

≥1;

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

2

 

 

 

 

 

 

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

x2 ≤ 4;

 

 

 

 

 

 

 

x

≥1;

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

≥ 0; x

 

 

 

 

 

 

 

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

x

 

≥ 0;

 

 

 

 

 

f

= 4x1 + 3x2 → max.

 

 

1

2

 

 

 

 

 

 

 

f

=

(x −

5)2 +

(x

− 6)2 → min.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

 

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

37

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]