![]() Главная страница Случайная страница КАТЕГОРИИ: АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника |
Задачи на условный экстремум. Метод множителей Лагранжа.
Задача на условный экстремум ставится как задача определения управляемых параметров
![]()
Задачу на условный экстремум можно свести к задаче на безусловный экстремум для специальным образом построенной функции. Каждому ограничению поставим в соответствие переменную
Построим функцию Лагранжа: Если ограничения выполняются, то функция Лагранжа превращается в исходную функцию. Точки локальных экстремумов задачи (8), (9) будут точками локальных экстремумов функции Лагранжа. Теорема 6 (необходимое условие экстремума): если
![]() Условия (10) означают, что градиент функции Лагранжа равен нулю
![]() Для формулировки достаточных условий оптимальности рассмотрим окаймляющую матрицу Гессе: Теорема 7 (достаточное условие экстремума): · Стационарная точка функции Лагранжа · Стационарная точка функции Лагранжа
Достаточное условие оптимальности можно сформулировать также в другой форме: если рассмотреть определитель, построенный из окаймляющей матрицы Гессе
![]() то стационарная точка функции Лагранжа является точкой максимума, если все
Пример: Предприятие выпускает два вида продукции в объемах Здесь функция ограничений Построим функцию Лагранжа Вычитая из второго уравнения первое, получим Проверим достаточное условие оптимальности: Угловые миноры матрицы, начиная с порядка 2 m +1=3 должны иметь чередующиеся знаки, знак первого из них Полученное решение – точка локального максимума.
Экономическая интерпретация множителей Лагранжа Множитель Лагранжа В рассмотренном примере Проверим этот вывод. Пусть в нашей задаче критерий остался прежним, поменялась правая часть ограничения
Тогда условия стационарности выглядят следующим образом: Стационарная точка Приращение критерия Для проверки достаточного условия оптимальности найдем корни многочлена, построенного из окаймляющей матрицы Гессе: Корень отрицательный, значит это точка максимума функции. Приращение функции -7.33 оказалось больше по модулю, чем ожидаемое приращение -6.66. Это объясняется нелинейностью целевой функции и тем, что производная
|