Javoblar chiziqsiz programmalashtirish


Download 0.72 Mb.
bet11/11
Sana03.12.2023
Hajmi0.72 Mb.
#1800152
1   2   3   4   5   6   7   8   9   10   11
Bog'liq
Mustaqil ta’lim mavzulari

Teorema. f X( ) funksiya egar nuqtaga ega bo`lishi uchun maqsad funksiyaning minimumi qidiriladigan (11.1.1) – (11.1.3) masala uchun (11.1.10) – (11.1.13) shartlarning, maqsad funksiyaning maksimumi qidiriladigan (11.1.4) – (11.1.6) masala uchun (11.1.14) – (11.1.17) shartlarning bajarilishi zarur va yetarlidir (Teoremani isbotsiz qabul qilamiz).
Qavariq programmalashtirish masalasi (11.1.1) – (11.1.3) ning ekstremumi mavjudligining zaruriy va yetarlilik shartlari qanday hosil bo`lishi bilan tanishamiz. Buning uchun masalaga m+n ta Si (i 1 ,m) va t j ( j 1 ,n) qo`shimcha o`zgaruvchilar kiritib, uni quyidagi ko`rinishda
yozamiz:


g xi ( 1, x2, , xn )  Si bi , i 1,m

(11.1.18)


xj t j  0, j 1, ,n

(11.1.19)

Si  0, t j  0

(11.1.20)

Z f x( 1, x2, ,xn )  min.

(11.1.21)

(11.1.18) - (11.1.20) tengsizliklar berilgan masalaning chegaraviy shartlaridan iborat bo`lib, noma’lumlarga nomanfiylik sharti qo`yilganligidan dalolat beradi. (11.1.18) – (11.1.21) masala uchun Lagranj funksiyasini tuzamiz:
m m

i[bi Si g xi ( 1, ,xn )]j (t j xj ). (11.1.22)
i1 j1
Lokal ekstremum mavjudligining zaruriy shartidan:
0 0

F X( ,  )  0, j  1 , n,
xj



(11.1.23)

F X( 0, 0 ) 0, F X( 0, 0 ) 0, i 1 , m,


j  1, n.


(11.1.24)

j j
(11.1.23) tenglikni tahlil qilamiz. Uni quyidagicha yoyib yozish mumkin:

Bundan tashqari

0 i j
xj i1 xj








bi Si g xi ( 10 , x20 , , xn0 )  0,
 0j 0
t j x


(11.1.26)

0 F X( 0 ) m 0 gi (X 0 ) 0 0. (11.1.25) tengliklar o`rinli.

t 0j noma’lumlar bilan bog`liq bo`lgan 0j Lagranj ko`paytuvchisi uchun
0j t0j  0
shart bajarilishi kerak. t0j  0 bo`lganda 0j  0 bo`ladi va (11.1.25) ga asosan
0 f X(xj 0 ) im1 i0 g Xi (xj 0 )  0. (11.1.27)

Agar t0j  0 (demak, x0j  0 ) bo`lsa, u holda 0j  0 noldan farqli bo`lishi ham mumkin. Uning ishorasi quyidagi mulohaza orqali aniqlanadi: agar xj t j  0 tenglikning o`ng tomonini manfiy songa o`zgartirsak, (11.1.1) – (11.1.3) masalaning aniqlanish sohasi kengayadi, chunki ixtiyoriy x j  0 miqdor xj bj (bj  0) tenglikni qanoatlantiradi va Z 0 f X( 0 ) miqdor o`zgarmaydi (ortmaydi), demak, F X( 0 ) 0 yoki j0  0 . Shunday qilib, x j  0
bj
da zaruriy shart quyidagidan iborat bo`ladi:

F X( x0,j 0 ) 00 f X(xj 0 ) im1 i0 g Xi (xj 0 )  0, (11.1.28)
x0j F X( x0,j 0 )  00 f X( 0 ) im1 i0 g Xi (xj 0 ) X 0  0 (11.1.29)

Endi F X( 0 , 0 ) 0, i 1,m tenglikni xuddi yuqoridagidek taxlil qilib,
i
quyidagi zaruriy shartlarni hosil qilamiz:
F X( 0 , 0 ) 0, (11.1.30)
xi
xi0 F X( 0 , 0 ) 0, i0 0.
i
(11.1.31)
(11.1.28) – (11.1.31) shartlar (11.1.4) – (11.1.8) masala uchun quyidagi ko`rinishda bo`ladi:
F X( 0, 0 ) 0 , (11.1.32)
xj
x0j F X( 0, 0 ) 0, x0j  0 , (11.1.33)
xj
F X( 0 , 0 ) 0 , (11.1.34)
i
xi0 F X( 0 , 0 )  0, i0  0. (11.1.35)
i
Yuqoridagi (11.1.28) – (11.1.31), (11.1.32) – (11.1.35) shartlar berilgan qavariq programmalashtirish masalasining ekstremumi mavjudligining zaruriy va yetarlilik shartidan iborat.

11.2. Kun – Takker teoremasi




g Xi ( )  g xi ( 1, x2, , xn )  bi , i 1,m (11.2.1) xj  0, j 1,n (11.2.2)
Z f X( )  f x( 1, x2, , xn )  max (11.2.3) qavariq programmalashtirish masalasini ko`raylik.
Agar kamida bitta X G nuqtada gi (X ) bi (i 1 ,m) tengsizlik bajarilsa (bunga Sleyter sharti deyiladi), Kun-Takkerning quyidagi teoremasi o`rinlidir.
Teorema. X 0 0 nuqta (11.2.1) - (11.2.3) masalaning optimal yechimi bo`lishi uchun bu nuqtada (11.1.32) - (11.1.35) shartlarning bajarilishi zarur va yetarlidir.
Isbot. Zarurligining isboti yuqoridagi (11.1.28) - (11.1.31) va (11.1.32) - (11.1.35) shartlarni keltirib chiqarish jarayonida ko`rsatilgan. Yetarliligi. Faraz qilaylik, X 0 nuqtada (11.1.32) - (11.1.35) shartlar bajarilsin. U holda shunday 0 0 mavjud bo`lib, (X 0, 0 ) nuqta F X( , ) Lagranj funksiyasining egar nuqtasi bo`ladi, ya’ni bu nuqtada (11.2.4) munosabat o`rinli bo`ladi:
F X( , 0 ) F X( 0, 0) F X( 0, ), (11.2.4) bu yerda
m
F X( ,  ) f X( )i (g Xi ( )bi). (11.2.5)
i1
(11.2.5) dan foydalanib, (11.2.4) ni quyidagi ko`rinishda yozamiz:
m m
f X( ) i0 (g Xi ( ) b i )  f X( 0 ) i0 (g Xi ( 0 ) b i ) 
i1 i1 m
f X( 0 ) i (g Xi ( 0 ) b i ), X  0,  0. (11.2.6)
i1
(11.2.6) ning o`ng tomonidagi
m m

  1. X( 0)i0(g Xi ( 0)bi)  f X( 0)i (g Xi ( 0)bi)

i1 i1 munosabat ixtiyoriy  0 uchun o`rinli. Bunda (11.1.34) va (11.1.35) ga asosan
m g Xi ( 0 )  bi)  0, i0(g Xi ( 0)  bi)  0. (11.2.7)
i1
Endi (11.2.6) ning chap tomonidagi tengsizlikdan, (11.2.7) ga asosan,
m
 X 0 uchun f X( 0)  f X( )  i0(g Xi ( )  bi). Bu yerda, Sleyter shartiga ko’ra
i1

  1. Xi ( )b i  0 va i0 0 . Demak,

m
i0 (g Xi ( )  bi)  0
i1
Shuning uchun
f X( 0 )  f X( ), X  0.
Bundan X 0 berilgan masalaning optimal yechimi ekanligi ko`rinadi. Shu bilan teorema isbotlandi.
1–misol.
2x1 x2  2, 2x1 x2  8, x1 x2  6,
Z f x( 1, x2 )  x12 x22  max
Masalani grafik usulda yechib, uning optimal yechimi X 0 (0,8; 0,4) va f (0,8; 0,4) 0,8 ekanini ko `rish mumkin.
Endi shunday 0 0 mavjud bo`lib, (X 0,0 ) da Kun-Takker shartlarining bajarilishini ko`rsatamiz.
Berilgan masala uchun Lagranj funksiyasini tuzamiz:
F X( ,   ) x12 x22 1(2x1 x2 2)2 (82x1 x2 )3(6 x1 x2 )
X 0 nuqtada masalaning 2-chegaraviy sharti qat’iy tengsizlikka aylanadi. Demak, bu masala uchun Sleyter sharti bajariladi. Bu holda masala normal bo`lib, 0 0 bo`ladi. Shuning uchun 0 1 deb qabul qilinadi.
Lagranj funksiyasidan x x1, 2,1, 2, 3 lar bo`yicha xususiy hosilalar olamiz:
F  2x1  2 1 3, F  2x2   1 2 3,
x1 x2
F  2x1 x2 2, F 82x1 x2, F  6 x1 x2
1 2 3
F X( 0 ,0 ) 82 0 ,80,4  6  0,
2
F X( 0 ,0 ) 60,80,4  4,8  0.
3
i0 F X( 0 ,0 )  0
i
shartga ko`ra 2 va 3 larning qiymatlari nolga teng.
F X( 0 ,0 )  2 0 ,80,42  0
1
bo`lgani uchun i nolga teng bo`lmagan qiymat qabul qilishi ham mumkin.
0j F X( 0, 0 )  0, x0j  0 .
j
Demak, j=1, 2 qiymatlar uchun F X( 0,0 ) 0 bo`lishi kerak, ya’ni
j
 2 0,8  21 3  0
 2 0, 4 1 2 3  0.
 2, 3  0bo`lgani uchun 1  0,8 va 0 (0, 8; 0, 0) . Demak,
(X 0, 0) (0,8; 0,4; 0,8; 0, 0) nuqtada, haqiqatan ham, Kun-Takker shartlari bajarildi, ya’ni u egar nuqta ekan.
2–misol. Kun-Takker shartlaridan foydalanib, X 0 (1,0) nuqta quyidagi chiziqsiz programmalashtirish masalasining yechimi ekanligi ko`rsatilsin:
f X( )  x12  2x1 3x22  max
4x1 5x2  8
2x1 x2  4 x1  0, x2  0.
Yechish.
X 0  (1,0) nuqtada chegaraviy shartlar qat’iy tengsizlikka aylanadi, demak Sleyter sharti bajariladi. Bu holda 0 1 deb qabul qilishimiz mumkin.
Shuning uchun Lagranj funksiyasi quyidagi ko`rinishda bo`ladi.
F x x( 1, 2,1, 2 )  x12  2x1  3x22 1(4x1  5x2 8) 2 (2x1 x2  4), x1  0, x2  0,  1  0, 2  0.
Kun-Takker shartlarining bajarilishini tekshiramiz:
F X( 0 ,0 )

x01,0 )  (2x1 2 4 1  2 2 )X0  0,
F X(

 (6x
x2 2 5 1 2 )X0  0,
F X( 0,0 )
 (4x1 5x2 8)X0   4 0,
1
F X( 0,0 ) F X( 0,0 ) 0
 (2x1 x2 8)X0   2 0, x1  0,
2 x
0 0 0 0 1
F X( , ) 0 F X( , ) 0 0
x2  0, x x1, 2  0; 1  0  ( 4) 0 1  0,
x2 1
F X( 0,0 ) 0 0 0
2  0  ( 2)2  0 2  0.
2
Shunday qilib, (X 0, 0 ) (1; 0; 0; 0) nuqta Kun-Takkerning hamma shartlarini qanoatlantiradi. Demak, u Lagranj funksiyasining egar nuqtasi bo`ladi. Shuning uchun X 0 (1,0) nuqta berilgan chiziqsiz programmalashtirish masalasining yechimidan iborat.
Download 0.72 Mb.

Do'stlaringiz bilan baham:
1   2   3   4   5   6   7   8   9   10   11




Ma'lumotlar bazasi mualliflik huquqi bilan himoyalangan ©fayllar.org 2024
ma'muriyatiga murojaat qiling