рефераты Знание — сила. Библиотека научных работ.
~ Портал библиофилов и любителей литературы ~

Меню
Поиск



бесплатно рефераты Задача квадратичного программирования с параметром в правых частях ограничений и ее применение при ф...

 

          Суть операции Б состоит в переходе от многообразия XÁ0(q1) к другому многообразию XÁ1 , соответствующему набору индексов Á1 , определяемому следующим образом:

 

 Задача квадратичного программирования с параметром в правых частях ограничений и ее применение при ф...

(3.5.9)

 

          т.е. индекс j0 из (3.5.4) заменяется на индекс r из (3.5.8).

          Учитывая (3.5.8), разложение (3.5.5) на многообразии XÁ0 можно представить следующим образом:

 

 Задача квадратичного программирования с параметром в правых частях ограничений и ее применение при ф...

(3.5.10)

 

          Аналогично случаю, рассмотренному в операции А, что, если имеет место разложение:

 

 Задача квадратичного программирования с параметром в правых частях ограничений и ее применение при ф...

(3.5.11)

 

          причем выполнено соотношение

 

 Задача квадратичного программирования с параметром в правых частях ограничений и ее применение при ф...

(3.5.12)

 

          то условиям Куна-Таккера для задачи (3.5.1) соответствующей набору индексов Á1 , удовлетворяют переменные, получаемые с помощью следующих формул:

 

 Задача квадратичного программирования с параметром в правых частях ограничений и ее применение при ф...

 

 

 

(3.5.13)

 

          где

 

 Задача квадратичного программирования с параметром в правых частях ограничений и ее применение при ф...

(3.5.14)

 

          Учитывая вышеописанные условия, операция Б оказывается осуществимой в том случае, когда наборам индексов Á0 и Á1  соответствует базис UÁ1,Á0 . Операция Б является аналогом блока 4 общей схемы метода субоптимизации на многообразиях для задачи выпуклого программирования.

          Для большей наглядности можно определить множество LÁ1,Á0 представляющее собой прямую, порождаемую базисом UÁ1,Á0 следующего вида:

 

 Задача квадратичного программирования с параметром в правых частях ограничений и ее применение при ф...

(3.5.15)

 

          Здесь  - коэффициенты разложения вектора P0, а xir  - вектора Pm+n+r по базису UÁ1,Á0. Заметим, что LÁ1,Á0(0) есть оптимальный вектор многообразия (3.5.4) при q=  Задача квадратичного программирования с параметром в правых частях ограничений и ее применение при ф.... Переход от этой точки к новому многообразию с помощью операции Б представляет собой движение по указанной прямой от дельта равного нулю в положительную (как будет показано позже) сторону.

 

3.6. Метод субоптимизации на многообразиях в задаче квадратичного программирования. Теоретическое обоснование.

 

          Заметим, что если множество индексов Á порождает базис UÁ , то задача (3.5.1), соответствующая этому множеству индексов имеет единственный оптимальный вектор x* , обладая при этом свойством единственности, введенным ранее для задачи выпуклого программирования.

          Выше были описаны вспомогательные задачи метода субоптимизации на многообразиях, однако не были сформулированы правила применения этих операций. Ниже будут доказаны две теоремы, дающие способ определения неизвестных шагов q и d. Для их доказательства потребуется несколько вспомогательных утверждений.

          Лемма 1. Пусть вектора x0, x1 удовлетворяют системе уравнений условий Куна-Таккера и пусть f(x) - неотрицательно определенный квадратичный функционал вида xTDx, а D1 вектор ограниценных по знаку множителей Лагранжа, удовлетворяющих условиям Куна-Таккера совместно с вектором x1 . Тогда имеет место следующее неравенство:

 

 Задача квадратичного программирования с параметром в правых частях ограничений и ее применение при ф...

(3.6.1)

 

          Доказательство:

 

          Преобразуем левую часть следующим образом:

 

 Задача квадратичного программирования с параметром в правых частях ограничений и ее применение при ф...

 

          Здесь можно воспользоваться условием выполнения теоремы Куна-Таккера:

 

 Задача квадратичного программирования с параметром в правых частях ограничений и ее применение при ф...

 

          Требуемое неравенство непосредственно вытекает из последнего соотношения.

 

          Следствие. Пусть x0, x0(q) - оптимальные точки задачи (3.5.1) с некоторым множеством индексов Á и вспомогательной задачи поиска минимума на многообразии (3.5.4). Тогда имеет место неравенство:

 

 Задача квадратичного программирования с параметром в правых частях ограничений и ее применение при ф...

 

          Доказательство. Так как x0, x0(q) удовлетворяют условиям Куна-Таккера, то выполняется неравенство Леммы 1: 

 

 Задача квадратичного программирования с параметром в правых частях ограничений и ее применение при ф...

 

          В силу особенностей решений x0, x0(q) правую часть неравенства можно записать в виде

 

 Задача квадратичного программирования с параметром в правых частях ограничений и ее применение при ф...

 

          что и доказывает справедливость следствия.

 

          Лемма 2. Пусть x0, x1 - оптимальные точки многообразий XÁ0 и XÁ1 соответственно, удовлетворяющие условиям Куна-Таккера совместно с множителями Лагранжа D0  и D1. Тогда справедливо соотношение:

 

 Задача квадратичного программирования с параметром в правых частях ограничений и ее применение при ф...

 

          Доказательство: Аналогично доказательству Леммы 1, получаем, что:

 

 Задача квадратичного программирования с параметром в правых частях ограничений и ее применение при ф...

 

          Складывая эти два равенства, получаем:

 

 Задача квадратичного программирования с параметром в правых частях ограничений и ее применение при ф...

 

          Из выполнения условий Куна-Таккера следует, что:

 

 Задача квадратичного программирования с параметром в правых частях ограничений и ее применение при ф...

 

          Раскрывая скобки в левой части неравенства получаем искомое неравенство.

 

          Ниже будет доказана теорема, дающая направление движения и условия применения операции А.

          Теорема 1. Пусть оптимальная точка x0 - оптимальная точка многообразия XÁ0 , причем совокупность индексов Á0 порождает базис UÁ0 . Тогда, если среди множителей Лагранжа, соответствующих x0 , существует отрицательный (предположим, что он имеет индекс j0)

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7




Новости
Мои настройки


   бесплатно рефераты  Наверх  бесплатно рефераты  

© 2009 Все права защищены.