7-mavzu. Chiziqsiz dasturlash masalalari 1-ma’ruza rejasi
Yüklə 111,74 Kb.
|
- Bu səhifədəki naviqasiya:
- 1. Chiziqsiz dasturlash masalalarining qo’yilishi va turlari
|
7-mavzu. Chiziqsiz dasturlash masalalari 1-ma’ruza rejasi 7-mavzu. Chiziqsiz dasturlash masalalari 1-ma’ruza rejasi: 1. Chiziqsiz dasturlash masalalarining qo’yilishi va turlari 2. Chiziqsiz dasturlash masalalarining geometrik talqini. Grafik usul 3. Shartsiz optimallashtirish masalasi 4. Shartlari tenglamalardan iborat bo’lgan shartli ekstremum masalasi va uni yechish uchun Lagranj usuli Tayanch iboralar: Chiziqsiz dasturlashlash; shartsiz optimallashtirish masalasi; mahaliy optimal yechim; global optimal yechim; separabel dasturlash masalasi; statik masalalar; gipertekislik; gipersirt; statsionar nuqta; Gesse matritsasi; n-o’lchovli gradient; musbat aniqlangan matritsa; manfiy aniqlangan matritsa; noaniq matritsa; egar nuqta; Nyuton-Rafson usuli; Lagranj ko’paytuvchilari; Lagranj funktsiyasi 1. Chiziqsiz dasturlash masalalarining qo’yilishi va turlari Ma’lumki, matematik dasturlash masalasi deganda umumiy holda gi (x1, x2,....xn) bi, i = munosabatlarni qanoatlantiruvchi va Z = f (x1, x2,...,xn ) funktsiyani maksimumga (minimumga) aylantiruvchi x1, x2,...,xn noma’lumlarning qiymatlarini topish masalasi nazarda tutiladi. Bu masala shartlarini qisqacha bunday yozish mumkin: gi (x1, x2,....xn) bi, i = , (1) Z =f (x1, x2,...,xn ) max(min) , (2) bu yerda gi (x1, x2,....xn) va f (x1, x2,...,xn ) berilgan funktsiyalar, bi, (i = 1,...,m) lar o’zgarmas sonlar. (1) cheklamalar masalaning chegaraviy shartlari, Z=f(x1,x2,...,xn) funktsiya esa maqsad funktsiyasi deb ataladi. (1) dagi har bir cheklama uchun belgilardan faqat bittasi o’rinli bo’ladi. Ayrim chiziqsiz dasturlash masalalarida x1, x2, .... ,xn o’zgaruvchilarning ba’zilariga yoki hammasiga manfiy bo’lmaslik sharti qo’yilgan bo’ladi. Ba’zi masalalarda esa noma’lumlarning bir qismi (yoki hammasi) butun bo’lishligi talab qilinadi. (1), (2) masaladagi hamma gi (x1, x2,....xn) , f (x1, x2,...,xn ) funktsiyalar chiziqli bo’lsa hamda barcha o’zgaruvchilarning nomanfiy bo’shligi talab qilinsa, bu masala chiziqli dasturlash masalasi bo’ladi. (1), (2) masalada m=0 bo’lsa, ya’ni chegaraviy shartlar qatnashmasa, u shartsiz optimallashtirish masalasi deyiladi. Bu holda masala quyidagicha yoziladi: f (x1, x2,...,xn ) max(min), (x1, x2,...,xn ) En, (3) bu yerda (x1, x2,....xn)-n o’lchovli vektor (nuqta) En – n o’lchovli Evklid fazosi, ya’ni vektorlarni qo’shish, songa ko’paytirish va ikki vektorning skalyar ko’paytmasi amallari kiritilgan n o’lchovli X=( x1, x2,...,xn ) vektorlar (nuqtalar) to’plami. Faraz qilaylik, (1) sistema faqat tenglamalar sistemasidan iborat bo’lib, noma’lumlarga nomanfiy bo’lishlik sharti qo’yilmasin hamda m < n bo’lib, gi (x1, x2,....xn) va f(x1, x2,...,xn ) funktsiyalar uzluksiz va kamida ikkinchi tartibli xususiy hosilaga ega bo’lsin. Bu holda chiziqsiz dasturlash masalasi quyidagi ko’rinishda yoziladi: gi (x1, x2,....xn) = bi, (i = 1,m) (4) Z =f (x1, x2,...,xn ) max(min). Bunday masala cheklamalari tenglamalardan iborat bo’lgan shartli maksimum (minimum) masalasi deyiladi. (4) ko’rinishdagi masalalarni differentsial hisobga asoslangan klassik usullar bilan yechish mumkin bo’lgani uchun ularni optimallashtirishning klassik masalalari deyiladi. Agar (1) sistemadagi hamma cheklamalarlar tengsizliklardan iborat bo’lsa hamda ularning ba’zilariga «», ba’zilariga esa «», belgilar mos kelsa, bu tengsizliklarni osonlik bilan bir xil ko’rinishga keltirish mumkin. Bundan tashqari f (x1, x2,...,xn ) max shartni -f (x1, x2,...,xn ) min ko’rinishida yozish mumkin. Shuning uchun, umumiylikni buzmasdan, shartlari tengsizlikdan iborat bo’lgan chiziqsiz dasturlash masalasini quyidagicha yozish mumkin: gi(x1,x2,....xn) bi, (i = 1,m) (5) xj 0 (j=1,n) (6) Z = f (x1, x2,...,xn ) min. (7) Noma’lumlarning nomanfiylik sharti qatnashmagan masalalarga bunday shartni osonlik bilan kiritish mumkin. Ba’zi hollarda masalaning (1) shartidagi ayrim cheklamalar tenglamalardan, ayrimlari esa tengsizliklardan iborat bo’lishi mumkin. Bunday masalalarni shartlari aralash belgili bo’lgan minimum masalasi ko’rinishiga keltirib¸ zish mumkin: gi(x1,x2,....xn)O’ bi , (i=1,m1) (8) gi(x1,x2,....xn) =bi, (i = m1+1,m) (9) Z = f (x1, x2,...,xn ) min. (10) Bunda (8), (9) cheklamalar chegaraviy shartlardan iborat bo’lib, noma’lumlarning nomanfiy bo’lishlik shartini ham o’z ichiga oladi. Endi quyidagi ko’rinishda berilgan masalani ko’ramiz: gi (X) = gi (x1,x2,....xn) bi, i = 1,m (11) X = (x1,x2,....xn) GEn , (12) Z (X) =f (x1, x2,...,xn ) max(min). (13) Bu masala chekli o’lchovli chiziqsiz dasturlash masalasining umumiy ko’rinishidan iborat bo’lib, bunda f (x1, x2,...,xn) - maqsad funktsiyasi, gi (x1,x2,....xn) - chegaraviy funktsional, G - masalaning aniqlanish sohasi, G to’plamning nuqtalari masalaning rejalari deb, (11) shartlarni qanoatlantiruvchi nuqtalar to’plami esa masalaning joiz rejalar to’plami deb ataladi. Chiziqsiz dasturlashda mahalliy va global optimal reja tushunchasi mavjud bo’lib, ular quyidagicha ta’riflanadi. Faraz qilaylik, X* nuqta (11) - (13) masalaning joiz rejasi va uning kichik atrofidagi ( ixtiyoriy kichik musbat son) nuqtalar to’plami (X*) G dan iborat bo’lsin. Agar (14) munosabat ixtiyoriy X (X*) uchun o’rinli bo’lsa, X* reja maqsad funktsiyaga mahalliy minimum (maksimum) qiymat beruvchi mahalliy optimal reja deb ataladi. Agartengsizlik ixtiyoriy uchun o’rinli bo’lsa, X* reja maqsad funktsiyaga global (absolyut) minimum (maksimum) qiymat beruvchi global optimal reja yoki global optimal yechim deb ataladi. Yuqoridagi (5)-(7) va (10) masalalarni yechish uchun chiziqli dasturlashdagi simpleks usulga o’xshagan universal usul kashf qilinmagan.
ko’rinishda bo’ladi. Bunday masalalar kvadratik dasturlash masalalari deb ataladi. Chegaraviy funktsiya yoki maqsad funktsiyasi, yoki ularning har ikkisi ham n ta funktsiyalarning yig’indisidan iborat, ya’ni gI (x1,x2,....xn) = gil (x1)+gi2 (x2)+......... gin ( xn) (15) va f (x1,x2,....xn) = f1 (x1)+ f2 (x2)+......... fn ( xn) (16) ko’rinishda bo’lgan masalalar seperabel dasturlash masalalari deb ataladi. Kvadratik va seperabel dasturlash masalalarini yechish uchun simpleks usulga asoslangan taqribiy usullar yaratilgan. Chiziqsiz dasturlash masalasini, jumladan, kvadratik dasturlash masalasini taqribiy yechish usullaridan biri gradient usulidir. Gradient usulini har qanday chiziqsiz dasturlash masalasini yechishga qo’llash mumkin. Lekin bu usul masalaning mahalliy optimal yechimlarini topishini nazarga olib uni qavariq (botiq) dasturlash masalalarini yechishga qo’llash maqsadga muvofiqdir. Chiziqsiz dasturlashga oid ishlab chiqarishni rejalashtirish va resurslarni boshqarishdagi muqim masalalardan biri stoxastik dasturlashdir. Bu masaladagi ayrim parametrlar noaniq yoki tasodifiy miqdorlardan iborat bo’ladi. Chegaraviy shartlari haqida to’liq ma’lumot bo’lmagan optimallashtirish masalalarini stoxastik masalalar deb ataladi. Stoxastik masalalarni yechish uchun maxsus stoxastik dasturlashda aktiv va passiv usullar mavjud bo’lib, ularning 1-si masala noaniqliq va riskka (tavakkalchilikka) asoslanganda, 2-si esa masaladagi parametrlar tasodifiy miqdor bo’lganda optimal yechimni topish usulidir. Yuqorida qayd etilgan har qanday chiziqli va chiziqsiz dasturlash masalalarini hamda barcha parametrlari vaqtga bog’liq ravishda o’zgarmaydigan masalalar statik masalalar deb ataladi. Bunday masalalar rejalashtirilayotgan davr davomida ishlab chiqarish ham, iste’mol ham, resurslar ham o’zgarmas deb qaraladigan iqtisodiy masalaning matematik modellaridan iborat bo’ladi. Parametrlari o’zgaruvchan miqdor bo’lib, ular vaqtning funktsiyasi deb qaralgan masalalar dinamik dasturlash masalalari deyiladi. Bunday masalalarni yechish usullarini o’z ichiga olgan matematik dasturlashning tarmoqi dinamik dasturlash deb ataladi. Dinamik dasturlash usullarini faqat dinamik dasturlash masalalarini yechishda emas, balki ixtiyoriy chiziqsiz dasturlash masalalarini yechishda ham qo’llash mumkin. Yüklə 111,74 Kb. Dostları ilə paylaş:
|