Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
НЕЛИНЕЙНОЕ И ВЫП ПРОГРАММИРОВАНИЕ.doc
Скачиваний:
69
Добавлен:
10.11.2019
Размер:
11 Мб
Скачать
☆

Нахождение безусловных экстремумов непрерывных дифференцируемых функций

Среди задач оптимизации выделяют задачи на безусловный экстремум. Общая постановка таких задач такова: найти значение , при котором достигается наибольшее или наименьшее значение непрерывно дифференцируемой функции: Z= f (X) =

Пусть дана дважды непрерывно дифференцируемая функция = =f(x1, x2, …, xn). Необходимым условием экстремума функции является решение системы уравнений, состоящих из частных производных первого порядка:

Точки Х(x1, x2, …, xn), координаты которых удовлетворяют системе (1), называются стационарными точками функции . То есть стационарными точками называются точки, в которых все первые частные производные равны нулю.

В стационарной точке может быть: а) локальный минимум; б) локальный максимум; в) точка типа «седловой точки»2 или «точки перегиба».

Найдем матрицу, составленную из производных второго порядка. При краткой записи матрицы, составленной из производных второго порядка, - следует помнить, что индекс i изменяется по строкам, а индекс j – по столбцам.

Вычислим найденные вторые производные в стационарной точке Х и составим матрицу (матрицу Гессе3). Для того чтобы функция имела в стационарной точке локальный минимум (максимум), необходимо и достаточно, чтобы матрица Гессе в этой точке была положительно (отрицательно) определена.

Для определения положительной (отрицательной) определенности матрицы можно использовать критерий Сильвестра4:

  • если все главные диагональные миноры этой матрицы положительны, то матрица положительно определена:

  • если миноры нечетных степеней отрицательны, а миноры четных степеней положительны, то матрица отрицательно определена:

Если функция имеет несколько стационарных точек, то, определив тип этих точек (максимум или минимум) и подсчитав значение целевой функции Z = f в стационарных точках, можно выбрать среди них абсолютный минимум или максимум. В сложных случаях необходимо привлекать дополнительные сведения о функции. В данном пособии такие случаи не рассматриваются.

Пример 8. Фирма производит два вида товара. Обозначим через х1- количество товара первого вида, х2 – количество товара второго вида. Цена единицы товара первого вида равняется 8 ден. ед. (р1 = 8), а второго вида – 10 ден. ед. (р2 = 10). Функция затрат на производство и реализацию имеет вид:

Найти объемы производства товаров, при которых прибыль от реализации была бы максимальной.

Решение. Составим функцию прибыли, исходя из имеющихся данных:

Z(X) = max, то есть прибыль определяется как разница между выручкой от реализации продукции (8х1+10х2) и затратами на ее производство и реализацию ( ).

Максимум прибыли будем искать как условие локального экстремума функции

Составим систему уравнений для определения стационарных точек:

Решением этой системы является точка Х(2,4), т.е. х1 = 2; х2 = 4.

Найдем матрицу .

, т.е.

Вторые производные не зависят от переменных.

У матрицы минор первой степени (нечетной степени) отрицательный, а второй (четной) положительный.

Согласно критерию Сильвестра, матрица является отрицательно определенной. Следовательно, в точке Х(2,4) достигается максимум. Значение целевой функции в точке равно:

Z(X)=

Таким образом, при заданных ценах и затратах на производство и реализацию продукции необходимо производить 2 ед. товара первого вида и 4 ед. – второго вида, чтобы получить максимум прибыли 28 ден. ед.

Пример 9. Требуется найти экстремум функции:

Z(X) =

Решение.

Составим систему уравнений для определения стационарных точек:

Решив эту систему, определяем координаты единственной стационарной точки Х(3,5; -5,5).

Далее надо найти матрицу и подставить вместо х1 и х2 координаты стационарной точки (3,5; -5,5). В рассматриваемом примере вторые производные не зависят от переменных (координат):

Все главные диагональные миноры матрицы положительны. Согласно критерию Сильвестра, матрица является положительно определенной. Следовательно, в точке Х(3,5; -5,5) достигается минимум. Значение целевой функции в точке равно:

Z(X) =