- •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
- •Умовний та безумовний екстремуми функції
- •Метод множників Лагранжа
- •7.5 Необхідні умови існування сідлової точки (самостійна робота)
- •7.6 Теорема Куна-Таккера (самостійна робота)
7.6 Теорема Куна-Таккера (самостійна робота)
Розглянутий метод множників Лагранжа уможливлює знаходження лише локальних сідлових точок функції Лагранжа.
Теорема Куна-Таккера дає змогу встановити типи задач, для яких на множині допустимих розв’язків існує лише один глобальний екстремум зумовленого типу. Вона тісно пов’язана з необхідними та достатніми умовами існування сідлової точки.
Розглянемо задачу нелінійного програмування, яку, не зменшуючи загальності, подамо у вигляді:
, (8.22)
, (8.23)
. (8.24)
(Очевидно, що знак нерівності можна змінити на протилежний множенням лівої і правої частин обмеження на (– 1)).
Теорема
8.1.
(Теорема Куна-Таккера). Вектор Х*
є оптимальним розв’язком задачі
(8.22)-(8.24) тоді і тільки тоді, коли існує
такий вектор
,
що при
для всіх
точка
є сідловою точкою функції Лагранжа
,
і
функція мети
для всіх
угнута, а функції
–
опуклі.
Умови теореми Куна — Таккера виконуються лише для задач, що містять опуклі функції.
Наведемо основні
означення та теореми. Нехай задано
n-вимірний лінійний простір Rn.
Функція
,
що задана на опуклій множині
,
називається опуклою, якщо для
будь-яких двох точок
та
з множини X і будь-яких значень
виконується співвідношення:
. (8.25)
Якщо нерівність
строга і виконується для
,
то функція
називається строго опуклою.
Функція
,
яка задана на опуклій множині
,
називається угнутою,
якщо для будь-яких двох точок
та
з множини X
і будь-якого
справджується співвідношення:
. (8.26)
Якщо нерівність
строга і виконується для
,
то функція
називається строго угнутою.
Слід зазначити,
що опуклість та угнутість функції
визначаються лише відносно опуклих
множин у
,
оскільки за наведеними означеннями
разом з двома будь-якими точками
та
множині X належать також точки їх
лінійної комбінації:
для всіх значень
,
що можливо лише у разі, коли множина X
є опуклою.
Теорема
8.2.
Нехай
– опукла функція, що задана на замкненій
опуклій множині X,
тоді будь-який локальний мінімум
на цій множині є і глобальним.
Теорема
8.3.
Нехай
–
опукла функція, що визначена на опуклій
множині Х,
і крім того, вона неперервна разом з
частинними похідними першого порядку
в усіх внутрішніх точках Х.
Нехай
–
точка, в якій
.
Тоді в точці
досягається локальний мінімум, що
збігається з глобальним.
Як наслідок теореми можна показати, що коли Х замкнена, обмежена знизу, опукла множина, то глобального максимуму опукла функція f(X) досягає на ній у одній чи кількох точках (при цьому допускається, що в точці Х значення функції скінченне). Застосовуючи за розв’язування таких задач процедуру перебору крайніх точок, можна отримати точку локального максимуму, однак не можна встановити, чи є вона точкою глобального максимуму.
Для угнутих функцій
отримані результати формулюють так.
Нехай f(X) – угнута
функція, що задана на замкненій опуклій
множині
.
Тоді будь-який локальний максимум f(X)
на множині Х є глобальним. Якщо
глобальний максимум досягається в двох
різних точках множини, то він досягається
і на нескінченній множині точок, що
лежать на відрізку, який сполучає ці
точки. Для строго угнутої функції існує
єдина точка, в якій вона досягає
глобального максимуму.
Градієнт угнутої функції f(X) у точках максимуму дорівнює нулю, якщо f(X) – диференційовна функція. Глобальний мінімум угнутої функції, якщо він скінченний на замкненій обмеженій зверху множині, має досягатися в одній чи кількох її крайніх точках за умови скінченності функції f(X) у кожній точці цієї множини.
