Общая задача оптимизации

Общей задачей оптимизации называют задачу отыскания максимального или минимального значения для вещественного функционала J, заданного на множестве M. В частности, если М представляет собой отрезок вещественных чисел, то получится задача оптимизации функции.

Пусть общая задача оптимизации - student2.ru оба функционалы на множестве М; общая задача оптимизации - student2.ru –вещественные числа. Символом общая задача оптимизации - student2.ru обозначается функционал на множестве М, который каждому x из М ставит в соответствие число

общая задача оптимизации - student2.ru . Таким образом множество всех функционалов на множестве М образует векторное пространство над полем вещественных чисел.

Рассмотрим задачу минимизации функционала J на множестве М. Под решением такой задачи понимают любой элемент m из множества М, удовлетворяющий условию:

общая задача оптимизации - student2.ru .

Такой m называют ещё оптимальным (или минимальным) элементом множества М относительно функционала J, а соответствующее число общая задача оптимизации - student2.ru – значением задачи или оптимальным (минимальным) значением функционала J. В этом случае пишут

общая задача оптимизации - student2.ru .

Аналогично рассматривается задача максимизации функционала. Заметим, что задача максимизации функционала J на множестве М эквивалентна задаче минимизации функционала общая задача оптимизации - student2.ru на этом же множестве (задачи имеют одинаковые решения).

Пусть J есть функционал на множестве М. Число a называют нижней гранью функционала J, если общая задача оптимизации - student2.ru . Наибольшая нижняя грань функционала J называется точной нижней гранью функционала J и обозначается через общая задача оптимизации - student2.ru . Последнее эквивалентно существованию последовательности общая задача оптимизации - student2.ru элементов множества М (минимизирующая последовательность) и такой, что

общая задача оптимизации - student2.ru .

Двойственным образом определяются верхняя грань функционала J и точная нижняя грань функционала J; последняя обозначается через общая задача оптимизации - student2.ru .

Можно поставить задачу нахождения точной нижней грани функционала J. Под решением такой задачи понимается любая соответствующая минимизирующая последовательность, а под значением–точная нижняя грань функционала J. Ясно, что задача нахождения точной нижней грани функционала обобщает задачу нахождения минимума этого же функционала.

Если функционал J на множестве М имеет хотя бы одну нижнюю грань, то он называется ограниченным снизу на множестве М. Ограниченность снизу функционала на множестве гарантирует существование решения задачи нахождения точной нижней грани функционала на этом множестве.

Т е о р е м а 1. Если функционал J на множестве М ограничен снизу, то найдётся последовательность общая задача оптимизации - student2.ru элементов множества М и такая, что общая задача оптимизации - student2.ru при общая задача оптимизации - student2.ru .

Д о к а з а т е л ь с т в о. Рассмотрим множество общая задача оптимизации - student2.ru (образ функционала J) всевозможных значений функционала J. По условию это множество вещественных чисел, ограниченное снизу. Пусть m есть точная нижняя грань множества im J. Существование такого числа следует из теоремы о существовании точной нижней грани для ограниченного снизу числового множества. Число m удовлетворяет двум условиям: во-первых общая задача оптимизации - student2.ru ; во-вторых, существует последовательность общая задача оптимизации - student2.ru элементов множества im J, которая сходится к m. Поскольку каждый общая задача оптимизации - student2.ru является значением функционала J на некотором общая задача оптимизации - student2.ru , то отсюда следует утверждение теоремы.

Если m не принадлежит множеству im J, то задача нахождения минимума функционала J не имеет решения, но если J ограничен снизу на М, то решение задачи нахождения точной нижней грани этого функционала (т.е. соответствующая минимизирующая последовательность) может рассматриваться как приближённое решение первой задачи.

Пример 1. Пусть общая задача оптимизации - student2.ru и J –неубывающая функция на этом отрезке. Тогда задача нахождения минимального значения J имеет решение: J(a). Если же общая задача оптимизации - student2.ru , то с тем же функционалом указанная задача не имеет решения. В этом случае в качестве приближённого решения можно взять произвольную минимизирующую последовательность; например,

общая задача оптимизации - student2.ru .

Пример 2. Множество М (соответственно V) представляет собой множество всех непрерывных функций общая задача оптимизации - student2.ru , заданных на отрезке общая задача оптимизации - student2.ru и удовлетворяющих на этом отрезке условию общая задача оптимизации - student2.ru (соответственно общая задача оптимизации - student2.ru ). Зададим функционал соотношением

общая задача оптимизации - student2.ru .

Точная нижняя грань функционала равна общая задача оптимизации - student2.ru на обоих множествах. Она достигается на множестве М на функции общая задача оптимизации - student2.ru , так как

общая задача оптимизации - student2.ru .

Минимизирующей последовательностью на множестве V будет, например, последовательность общая задача оптимизации - student2.ru . При этом соответствующие значения функционала стремятся к точной

общая задача оптимизации - student2.ru

нижней грани функционала при общая задача оптимизации - student2.ru .

Пример 3. Частным примером общей задачи оптимизации является задача математического программирования. В этом случае множество М состоит из всех векторов общая задача оптимизации - student2.ru арифметического n-мерного пространства над полем вещественных чисел общая задача оптимизации - student2.ru , удовлетворяющих следующей системе уравнений и неравенств:

общая задача оптимизации - student2.ru (1)

где общая задача оптимизации - student2.ru –непрерывные функции. Функционал в этой задаче является непрерывной функцией общая задача оптимизации - student2.ru , называемой ещё целевой функцией. Любой вектор, удовлетворяющий системе (1), называется допустимым. Задача заключается в том, чтобы найти допустимый вектор, на котором целевая функция принимает минимальноё значение. Если найдётся число с и такое, что множество допустимых векторов x, удовлетворяющих условию общая задача оптимизации - student2.ru , ограничено, то оно компактно (замкнутость этого множества очевидна). По теореме Вейерштрасса непрерывная функция достигает максимального и минимального своих значений на компактном множестве. Следовательно указанные условия достаточны для существования (точного) решения задачи математического программирования. Если же эти условия не выполнены, то в качестве приближённого решения задачи можно использовать любую минимизирующую последовательность.

Наши рекомендации