Роль, значение и экономическая эффективность от внедрения автоматизации типовых технологических процессов


Особенности задач нелинейного программирования



бет34/36
Дата15.07.2022
өлшемі1,22 Mb.
#147500
1   ...   28   29   30   31   32   33   34   35   36
Байланысты:
GOSY
59222 beb4c3a44b234ba5333023de5e522477
Особенности задач нелинейного программирования
Нелинейное программирование занимается оптимизацией моделей задач, в которых либо ограничения qi(x) либо целевая функция Z(X) либо то и другое нелинейны.
Найти max(min)=Z=z(X)
в области 
где R – отношение порядка (=, ≥, ≤), Ω– область допустимых решений; bi– константа, i=1,m;
X=(x1,…,xn)={xj}, j=1..n – план или вектор управления.
Для выяснения трудностей решения задач данного класса, порождаемых нелинейностью, сопоставим задачи линейного и нелинейного программирования. Можно указать три характерные особенности для каждого класса.

Задачи линейного программирования

Задачи нелинейного программирования

1. Область Ω допустимых планов – выпуклое множество с конечным числом угловых (крайних) точек.

1. Множество Ω допустимых планов может быть невыпуклым, несвязным, иметь бесконечное число крайних точек.

2. Экстремальное значение линейная целевая функция z(X) достигает в одной из крайних точек (на границе области Ω допустимых решений).

2. Экстремум может достигаться не только на границе, но и внутри области Ω допустимых решений.

3. Экстремальное значение z(X) целевой функции является и глобальным значением.

3. Целевая функция z(X) в области Ω может иметь несколько локальных экстремумов.


На рисунке приводится классификация задач и методов нелинейного программирования.

Рисунок - Классификация задач и методов нелинейного программирования
Большинство существующих методов в нелинейном программировании можно разделить на два больших класса:

  1. Прямые методы - методы непосредственного решения исходной задачи. Прямые методы порождают последовательность точек – решений, удовлетворяющих ограничениям, обеспечивающим монотонное убывание целевой функции.
    Недостаток: трудно получить свойство глобальной сходимости.
    Задачи с ограничениями в виде равенств.
    Метод замены переменных (МЗП)

  2. Двойственные методы - методы, использующие понятие двойственности. В этом случае легко получить глобальную сходимость.
    Недостаток: не дают решения исходной задачи в ходе решения – оно реализуемо лишь в конце итерационного процесса.

    • Метод множителей Лагранжа (ММЛ)

    • Методы штрафов

    • Метод множителей

    • Методы линеаризации для задач условной оптимизации
      Алгоритм Франка–Вульфа
      Метод допустимых направлений Зойтендейка

    • Метод условного градиента

    • Метод проекции градиента

    • Сепарабельное программирование.

    • Квадратичное программирование



Достарыңызбен бөлісу:
1   ...   28   29   30   31   32   33   34   35   36




©engime.org 2024
әкімшілігінің қараңыз

    Басты бет