Разработка управленческого решения средствами пакета Excel. Степанов А.Г. - 42 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

СПб ГУАП | Санкт-Петербург

Составители: 

Рубрика: 

42
описана. Тем не менее, выделим еще несколько вариантов постановки
указанных выше задач [12]:
задачи нелинейного программирования, когда на свойства целевой
функции и функций ограничений не накладываются никакие условия;
задачи выпуклого программирования, когда целевая функция и функ-
ция ограничений являются выпуклыми функциями;
задачи квадратичного программирования, когда целевая функция
квадратичная, а функции ограничений линейны;
задачи дискретного программирования, если множество допустимых
значений дискретно;
задачи параметрического программирования, когда целевая функция
или функции ограничений зависят от одного или нескольких парамет-
ров;
задачи стохастического программирования, содержащие какой-либо
тип неопределенности.
В этих задачах различают понятия локального и глобального макси-
мумов целевой функции (в отличие от задачи линейного программиро-
вания, где максимум только один).
Задача нелинейного программирования представляет собой наибо-
лее общий вариант постановки задачи оптимизации для непрерывных
функций. Классическим методом определения экстремума функции не-
скольких переменных является метод, основанный на вычислении час-
тных производных. В простейшем варианте задачи нелинейного про-
граммирования критериальная функция задана в виде нелинейного вы-
ражения
()
12
, ,...,
,
n
EExx x=
(3.6)
а ограничения отсутствуют, критическая точка функции (3.6) определя-
ется за счет вычисления первых частных производных, причем в кри-
тических точках их значения оказываются равными нулю
12
0, 0, ...,
0.
n
EE E
xx x
∂∂ ∂
== =
∂∂ ∂
(3.7)
В зависимости от конкретного вида функции (3.6) таких точек мо-
жет быть ни одной, одна или несколько. Существование критической
точки является необходимым, но не достаточным условием экстрему-

Страницы