1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

Bài Toán Quy Hoạch Phi Tuyến Có Ràng Buộc.pdf

34 0 0
Tài liệu đã được kiểm tra trùng lặp

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Tiêu đề Bài toán quy hoạch phi tuyến có ràng buộc
Tác giả Nhóm 5
Người hướng dẫn Dr. Phạm Thị Hoài
Chuyên ngành Nhập môn phương pháp tối ưu
Thể loại Assignment
Năm xuất bản 2020
Định dạng
Số trang 34
Dung lượng 3,53 MB

Cấu trúc

  • 2.1 Bài tập 13 trang 291 (4)
  • 2.2 Bài tập 15 trang 291 (5)
  • 2.3 Bài tập 16 trang 291 (6)
  • 2.4 Bài tập 17 trang 291 (8)
  • 2.5 Bài tập 20 trang 292 (10)
  • 2.6 Bài tập 21 trang 292 (11)
  • 3.1 Bài 1 (13)
  • 3.2 Bài 2 (14)
  • 3.3 Bài 3 (22)
  • 3.4 Bài 4 (23)
  • 3.5 Bài 5 (25)
  • 3.6 Bài 6 (26)
  • 3.7 Bài 7 (28)
  • 3.8 Bài 8 (29)
  • 3.9 Bài 9 (32)

Nội dung

Bài tập 13 trang 291

Phát biểu điều kiện của điểm cực tiểu địa phương của bài toán min{f(x), x∈R n } và bài toán min{f(x), x∈D⊂R n }

Khif là hàm lồi vàDlà tập lồi thì có kết luận gì Lấy ví dụ để cùng hàm mục tiêuf nhưng hai bài toán này có nghiệm tối ưu khác nhau.

Lời giải i)Bài toánmin{f(x), x∈R n } (1) Điều kiện cần:

-Điều kiện bậc nhất: Cho hàmfxác định khả vi trênR n Điều kiện để x ∗ ∈R n là nghiệm cực tiểu địa phương của bài toán (1) là∇f(x ∗ ) = 0.

-Điều kiện bậc hai: Cho hàmfkhả vi liên tục hai lần trênR n Điều kiện cần đểx ∗ ∈R n là nghiệm cực tiểu địa phương của bài toán (1) là:

∇ 2 f(x ∗ )>0 thìx ∗ là nghiệm cực tiểu địa phương chặt. ii)Bài toánmin{f(x), x∈D⊂R n } (2)

Bài tập 15 trang 291

Điều kiện cần: Giả sửfkhả vi trên một tập mở chứaD Nếux ∗ ∈Dlà nghiệm cực tiểu địa phương của bài toán (2) thì h∇f(x ∗ ), vi ≥0 ∀v∈T(D, x ∗ ) trong đóT(D, x ∗ )là nón tiếp xúc vớiDtạix ∗ ∈D.

Nếux ∗ ∈Dthỏa mãnh∇f(x ∗ ), vi>0∀v∈T(D, x ∗ )thìx ∗ là nghiệm cực tiểu địa phương chặt của bài toán (2).

Nếuflồi, khả vi trên một tập mở chứa tập lồiD⊂R n Ta có điều kiện cần và đủ đểx ∗ ∈Dlà điểm cực tiểu toàn cục của bài toán (2) là: h∇f(x ∗ ), vi ≥0 ∀v∈T(D, x ∗ )

Ví dụ: min f(x) = (x+ 2) 2 |x∈R đạt tối ưu tạix=−2. min f(x) = (x+ 2) 2 |x∈[−1; 1]⊂R đạt tối ưu tạix=−1.

 , trong đóQlà ma trận đối xứng xác định dương, không suy biến cấp(n×n), ma trậnAcấp(m×n), véc tơc, x∈R n vàb∈R m Viết điều kiện Kuhn-Tucker cho bài toán này.

Ta có:f(x)lồi⇔Qđối xứng xác định dương.

Ax−blà hàm afin⇒Điều kiện chính quy cho bài toán được thỏa mãn.

⇒Áp dụng điều kiện Karush-Kuhn-Tucker cho bài toán quy hoạch lồi.

Bài tập 16 trang 291

Sử dụng Định lý Karush-Kuhn-Tucker tìm nghiệm tối ưu và giá trị tối ưu của bài toán của các bài toán sau Giải thích chi tiết từng điều kiện áp dụng và cách lấy nghiệm. i)min{f(x) =x1|(x1−1) 2 +x 2 2≤1, x1 2 +x 2 2≤2} ii)min{f(x) =x 2 1+x 2 2−8x1−4x2|x1+x2≤2, x1≥0, x2≥0}

Lời giải i)min{f(x) =x1|(x1−1) 2 +x 2 2≤1, x1 2 +x 2 2≤2} f(x) =x1là hàm lồi.

Vàg1(x) = (x1−1) 2 +x 2 2−1,g2(x) =x 2 1+x 2 2−2cũng là các hàm lồi.

Ta cóg1(0,5; 0,5)

Ngày đăng: 13/06/2024, 10:29

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w