Метод множителей Лагранжа
Рассмотрим частный случай общей задачи нелинейного программирования, предполагая, что система ограничений содержит только уравнения:
F = F(x1, ... ,x2) → max(min)
gi(xi, ... ,xn) = bi (i = 1, m)
Полагаем, что все функции непрерывны вместе со своими первыми частными производными.
1) Для решения задачи построим функцию Лагранжа:
2) Определим частные производные.
3) Приравняем их к нулю. В результате получим систему уравнений относительно n+m переменных.
Всякое решение системы уравнений определяет точку в которой может иметь место экстремум функции F.
Решения задачи методом Лагранжа включает следующие этапы:
1. Составляют функцию Лагранжа.
2. Находят частные производные от функции Лагранжа по переменным и приравнивают их нулю.
3. Решают систему уравнений и находят все точки, в которых целевая функция F может иметь экстремум.
4. Среди найденных точек находят такие, в которых целевая функция F достигает максимального (минимального) значения.
Пример
Метод множителей Лагранжа может быть применен и для случая, когда система ограничений задачи нелинейного программирования содержит только неравенства.
Решение такой задачи находится в 2 этапа:
1. Находят стационарные точки безусловного экстремума целевой функции F. Для этого определяют частные производные функции F и приравнивают их к нулю. В результате получают систему n уравнений относительно n переменных. Из всех решений системы выбираем только те точки , которые удовлетворяют системе строгих неравенств:
2. Находят точки условного экстремума целевой функции F при условиях:
Для этого строят функцию Лагранжа:
Находят частные производные от функции Лагранжа и приравнивают их нулю. Решают систему n+m уравнений относительно n+m переменных.
В результате, на 1 и 2 этапе находится множество точек, в которых целевая функция F может иметь экстремальные значения. Для определения максимального (минимального) значения целевой функции F необходимо вычислить значения этой функции в полученных точках.
Пример
|