Замечание: Решение методом Зойтендейка не доведено до конца. Получите решение с достаточной точностью. ЗАДАНИЕ 9 Найти экстремум целевой функции и охарактеризовать его (минимум или максимум) f ( x) x12 x22 , x1 x2 5 Привести графическую иллюстрацию решения. Предложить не менее трех подходов к решению задачи оптимизации. Рассмотрим графическое решение данной задачи с двумя переменными. Изобразим множество точек на плоскости, удовлетворяющих ограничению x1 x2 5 , которое равносильно условию: x2 5 x1 . Все точки этой прямой входят в область допустимых решений ОДР данной задачи. Если зафиксировать положительное значение функции f x x12 x22 , то соответствующие ему точки будут лежать на некоторой окружности с центром в начале координат. При изменении этого значения функции радиус окружности будет уменьшаться или увеличиваться. Рассмотрим концентрические окружности, соответствующие различным значениям целевой функции, имеющие с ОДР хотя бы одну общую точку. Возможны три случая: окружность не имеет общих точек с прямой ОДР (при R имеет ровно одну общую точку (при R (при R 5 2 ), 2 5 2 ), имеет ровно две общие точки 2 5 2 ). При уменьшении радиуса окружности значение целевой 2 функции уменьшается, таким образом наименьшее значение целевой функции достигается на ОДР при касании окружности и прямой ОДР, то есть 2 5 2 5 2 при R . Тогда f x* x1*2 x2*2 R 2 12,5 - оптимальное значение 2 2 целевой функции при оптимальном решении x1* 2,5; x2* 2,5 . Ответ: f * 12,5 Решим эту же задачу методом замены переменных: 1) выразим из уравнения ограничения переменную x 2 через x1 и получим x2 5 x1 , подставим в целевую f x x12 5 x1 min, функцию. Тогда 2 f ' x 2 x1 2 5 x1 0 x1* 2,5; x2* 2,5; f * 12,5 Решим эту же задачу методом множителей Лагранжа 2) : . min f x x12 x22 , h1 x x1 x2 5 0 . Соответствующая задача оптимизации без ограничений записывается в следующем виде: L x, x12 x22 x1 x2 5 min . Вычислим: L 2 x1 0 x1* , x1 2 L 2 x2 0 x2* . x2 2 Для того, чтобы проверить, соответствует ли стационарная точка x * минимуму, вычислим матрицу Гессе функции L( x, ) , рассматриваемой как функция от х: 2 0 H L (x, λ) , 0 2 которая оказывается положительно определенной. Это означает, что L( x, ) выпуклая функция. Следовательно, координаты x* ; 2 2 определяют точку глобального минимума. Оптимальное значение определяется подстановкой значений x1* и x2* в уравнение ограничений: h1 x x1 x2 5 0 , откуда вычисляем : 5 0; * 5 . Тогда минимум достигается в точке 5 5 x* ; , 2 2 f * min f ( x) 12,5 . Решим эту же задачу оптимизации методом штрафных 3) функций (квадратичный штраф). Введем Запишем функции: штрафную уравнения, min f x x12 x22 , h1 x x1 x2 5 0 функцию определяющие P 2 x1 2 R x1 x2 5 0, x1 P 2 x2 2 R x1 x2 5 0 x2 вида: P x, R x12 x22 R x1 x2 5 . стационарную 2 точку , откуда следует: x1 x2 штрафной 5R . Переходя к 2R 1 пределу, получим: 5R 5 lim 2 R 1 2 2,5 . R * [2,5; 2,5] и f * 12,5 . Таким образом, метод сходится к точке xвыч Данная задача оптимизации решена 4 методами: графическим, замены переменной, множителей Лагранжа, штрафных функций. Все 4 метода дали одинаковый ответ: f * 12,5 . Метод Зойтендейка f ( x) x12 x2 2 min, x1 x2 5 0. х 0 [0;0] S . f ( x k ) 0.01 Начальное допустимое решение х0=(2;3), f(x0)=13. Вычислим градиент в точке х0: f ( x 0 ) [2 x1 ; 2 x2 ] [4;6]; g1 (1;1); Вычислим значение функции g1 в точке х0=(2;3). g1 (2;3) 0 Ограничение активно. 4d1 6d 2 0, d1 d 2 0 1 di 1, i 1, 2 θmax=0,286, d1=1, d2=-0,714. Теперь на луче x = x0 + αd, 2 1 2 x 3 0, 714 3 0, 714 α=0,094 2 1 2, 094 x 0, 094 3 0, 714 2,933 f ( x1 ) [2 x1 ; 2 x2 ] [4,188;5,866]; g1 (1;1); Вычислим значение функции g1 в точке х1=(2,094;2,933). g1 (2, 094; 2,933) 0 ,027 Ограничение не активно. 4,188d1 5,866d 2 0, 1 di 1, i 1, 2 θmax=10,054, d1=-1, d2=-1. Теперь на луче x = x0 + αd, 2, 094 1 2, 094 x 2,933 1 2,933 α=0,135 1,959 x 2, 798