Главная страница
Поиск терминов
Настройки
Версия для печати
Термины (глава 2, параграф 4)
функция Лагранжа
Функция Лагранжа в общей
задаче нелинейного программирования
представляет собой сумму
критерия оптимальности
Ф(X) и взвешенную с помощью
множителей Лагранжа
сумму всех
ограничивающих функций
.
множители Лагранжа
Множители Лагранжа в общей
задаче нелинейного программирования
представляют собой веса
ограничивающих функций
в соответствующей
функции Лагранжа
.
условия регулярности ограничивающих функций
Условие регулярности ограничивающих функций определяется несколько по-разному в задаче оптимизации с ограничениями типа равенств в такой же задаче с ограничениями типа неравенств.
Задача условной оптимизации с ограничениями типа равенств
: если точка Y принадлежит
множеству допустимых значений вектора варьируемых параметров
D, то этим условием является условие линейной независимости градиентов
ограничивающих функций
h(X) в точке Y.
Задача условной оптимизации с ограничениями типа неравенств
: если точка Y принадлежит множеству D, то этим условием называется условие линейной независимости градиентов
активных ограничений
g(X) в точке Y.
функция Розенброка
Функция Розенброка является одной из широко известных двумерных тестовых функций и определяется следующим образом: Ф(x1,x2)=100(x2-x1^2)^2+(1-x1)^2. Здесь ^ - символ возведения в степень.
правило Лагранжа для задачи оптимизации с ограничениями типа равенств
правило Лагранжа для нелинейного программирования с ограничениями типа равенств
Пусть функция Ф(X) и градиенты
ограничивающих функций
h(X) имеют непрерывные частные производные в некоторой окрестности точки Y, принадлежащей
множеству допустимых значений вектора варьируемых параметров
D, и пусть эта точка является точкой локального минимума функции Ф(X). Пусть, кроме того, выполняется
условие регулярности ограничивающих функций
h(X) в точке Y. Тогда существуют такие
множители Лагранжа
, не все из которых равны нулю одновременно, что для соответствующей
функции Лагранжа
точка Y является
стационарной точкой функции
.