Множество а называется выпуклым если. Дайте определение выпуклого множества
Задача линейного программирования - это нахождение минимума линейной функции f: n > 1 , заданной на некотором замкнутом выпуклом множестве, выделенном линейными неравенствами.
Общая задача линейного программирования имеет вид:
Дана система m линейных уравнений и неравенств с n переменными
и линейная функция F = c 1 x 1 + c 2 x 2 +… + c n x n min (max)
Система (1) называется системой ограничений, а функция F - линейной функцией, линейной формой, целевой функцией или функцией цели.
Более кратко общую задачу линейного программирования можно представить в виде:
x={x|Axb, A=, b=( T )}
Задачу линейного программирования записывают и в других формах - канонической и нормальной. Канонической задачей - обозначение Зк, назовем такую:
x={x|Axb, ?0, j=)}
Нормальной задачей - обозначение Зн, назовем такую
x={x|Axb, ?0, j=)}
Выпуклые множества и функции
Определение выпуклого множества: множество - - выпуклое, если вместе с любыми двумя точками множеству принадлежат все точки отрезка, соединяющего в пространстве точку с точкой.
На следующем рисунке изображены два множества на плоскости: одно выпуклое, а другое нет.
Рис. 1
Выпуклыми в пространстве являются, например, такие множества: всё пространство, его положительный октант и неотрицательный октант, любой шар, как открытый, так и замкнутый, любая гиперплоскость (заданная некоторым уравнением вида, а также открытое и замкнутое полупространства, заданные, соответственно, условиями и.
Среди точек выпуклого множества можно выделить внутренние, граничные и угловые точки.
Точка множества называется внутренней , если в некоторой ее окрестности содержатся точки только данного множества.
Точка множества называется граничной , если в любой ее окрестности содержатся как точки, принадлежащие данному множеству, так и точки, не принадлежащие ему.
Особый интерес в задачах линейного программирования представляют угловые точки. Точка множества называется угловой (или крайней), если она не является внутренней ни для какого отрезка, целиком принадлежащего данному множеству.
На рис. приведены примеры различных точек многоугольника: внутренней (точки М), граничной (точка N) и угловых (точки А, В, С, D, Е). Точка А - угловая, так как для любого отрезка, целиком принадлежащего многоугольнику, например, отрезка АР, она не является внутренней; точка А - внутренняя для отрезка KL, но этот отрезок не принадлежит целиком многоугольнику.
Для выпуклого множества угловые точки всегда совпадают с вершинами многоугольника (многогранника), в то же время для невыпуклого множества это не обязательно. Множество точек называется замкнутым, если включает все свои граничные точки. Множество точек называется ограниченным , если существует шар (круг) радиуса конечной длины с центром в любой точке множества, который полностью содержит в себе данное множество; в противном случае множество называется неограниченным. Выпуклое замкнутое множество точек плоскости, имеющее конечное число угловых точек, называется выпуклым многоугольником, если оно ограниченное, и выпуклой многоугольной областью, если оно неограниченное.
Функция f: называется выпуклой, если ее надграфик epi f= является выпуклым множеством. На рисунке изображена выпуклая функция, её график выделен синим и надграфик закрашен зеленым.
Функция f: называется замкнутой, если ее надграфик - замкнутое множество.
Геометрический смысл решений неравенств, уравнений и их систем
Рассмотрим решения неравенств.
Утверждение 1. Множество решений неравенства с двумя переменными a11x1+a12x2<=b1 является одной из двух полуплоскостей, на которые вся плоскость делится прямой a11x1+a12x2=b1, включая и эту прямую, а другая полуплоскость с той же прямой есть множество решений неравенства a11x1+a12x2>=b1.
Для определения искомой полуплоскости (верхней или нижней) рекомендуется задать произвольную контрольную точку, не лежащую на ее границе - построенной прямой. Если неравенство выполняется в контрольной точке, то оно выполняется и во всех точках полуплоскости, содержащей контрольную точку, и не выполняется во всех точках другой полуплоскости. И наоборот, в случае невыполнения неравенства в контрольной точке, оно не выполняется во всех точках полуплоскости, содержащей контрольную точку, и выполняется во всех точках другой полуплоскости. В качестве контрольной точки удобно взять начало координат О (0; 0), не лежащее на построенной прямой.
Рассмотрим множество решений систем неравенств.
Утверждение 2. Множество решений совместной системы т линейных неравенств с двумя переменными является выпуклым многоугольником (или выпуклой многоугольной областью).
Каждое из неравенств в соответствии с утверждением 1 определяет одну из полуплоскостей, являющуюся выпуклым множеством точек. Множеством решений совместной системы линейных неравенств служат точки, которые принадлежат полуплоскостям решений всех неравенств, т.е. принадлежат их пересечению. Согласно утверждению о пересечении выпуклых множеств это множество является выпуклым и содержит конечное число угловых точек, т.е. является выпуклым многоугольником (выпуклой многоугольной областью).
Координаты угловых точек - вершин многоугольника находят как координаты точек пересечения соответствующих прямых.
При построении областей решений систем неравенств могут встретиться и другие случаи: множество решений - выпуклая многоугольная область (рис. а); одна точка (рис. б); пустое множество, когда система неравенств несовместна (рис. в).
Определение понятия двойственности с помощью преобразования Лежандра
Пусть f:. Функция f*: определенная равенством f*(x*)==(x*), называется сопряженной функцией к f, а функция f**: определенная по правилу f**(x*)==(x*), называется второй сопряженной функцией к f.
Отображение f* (x*) =< x*, x> ? f(x) называется преобразованием Лежандра.
Обычный прием построения двойственной задачи состоит в следующем. Задача минимизации
где X - линейное пространство, включается в класс подобных ей задач, зависящих от параметра:
где Y - некоторое другое линейное пространство, F (x, 0)=f(x) (функцию F называют возмущением f). Обычно F предполагается выпуклой. Двойственной к задаче по отношению к данному возмущению наз. задача
где F* - функция, двойственная (сопряженная) с F в смысле Лежандра - Юнга - Фенхеля. Такая двойственность позволяет связать с каждой выпуклой функцией f: X-> R двойственный объект - сопряженную функцию, заданную на сопряженном пространстве X* и определяемую формулой
Для простейших задач выпуклого программирования типа
где X - линейное пространство, выпуклые функции на X, В-выпуклое множество в X (частными случаями (3) являются задачи линейного программирования), обычно применяются следующие стандартные возмущения, зависящие от параметров y=(у 1 ,…, y m), m, Теоремы двойственности для общих классов задач выпуклого программирования утверждают, что при некоторых допущениях на возмущение F значения задач (2) и (2*) совпадают, и более того, решение одной из задач является множителем Лагранжа для другой.
Пусть х , у , z – элементы n -мерного действительного евклидова пространства Будем называть их также векторами или точками пространства
Определение . Отрезком, соединяющим точки x и y , называется множество точек вида
Определение . Множество точек называется выпуклым множеством , если отрезок, соединяющий любые две точки входит в множество M , то есть
Например, выпуклыми множествами являются точка, отрезок, пространство открытый и замкнутый параллелепипед, открытый и замкнутый шар. Пустое множество не является выпуклым.
Теорема . Непустое пересечение любого числа выпуклых множеств является выпуклым множеством.
Доказательство . Пусть - выпуклые множества, и точки x , y принадлежат всем этим множествам одновременно поэтому Точка по определению выпуклого множества принадлежит всем множествам одновременно. Таким образом, для любых двух точек точки принадлежат множеству M . Поэтому по определению М – выпуклое множество.
Определение . Гиперплоскостью в называется множество точек
где a – n -мерный направляющий вектор , круглые скобки обозначают скалярное произведение действительное число с называется свободным членом.
Замечания . 1) Гиперплоскость является выпуклым множеством. Действительно, пусть Тогда для любого точка принадлежит G , так как
2) Направляющий вектор a ортогонален гиперплоскости, то есть для любого вектора z = x – y , соединяющего две произвольные несовпадающие точки гиперплоскости (a , z ) = 0. Действительно,
(a , z ) = (a , x ) – (a , y ) = c – c = 0.
Определение . Множество точек вида
называется полупространством в
Направление неравенства в определении можно взять и противоположным.
Замечание . Полупространство является выпуклым множеством. Действительно, пусть Тогда для любого точка принадлежит S , так как
Определение . Непустое пересечение конечного числа полупространств называется выпуклым многогранником .
Применение термина выпуклый многогранник объясняется тем, что полупространство – выпуклое множество, а непустое пересечение конечного числа выпуклых множеств есть выпуклое множество.
Определение . Множество вида
называется положительным ортантом .
Положительный ортант есть выпуклый многогранник. Действительно, неравенство можно интерпретировать как систему неравенств
Определение . Пусть выпуклый многогранник G задан системой неравенств
где - направляющие векторы, k > n . Если точка обращает в равенства не менее n неравенств, причем ранг соответствующей системы векторов равен n , то точка у называется угловой (или крайней) точкой многогранника.
Отметим, что число угловых точек выпуклого многогранника может быть (в зависимости от n и k ) очень большим. Так, при n = 10, k = 20 это число может быть сравнимо с 10 11 .
Замечание . Так как равенство вида
можно заменить системой двух неравенств
то если в определении часть неравенств (или все неравенства) заменить соответствующими равенствами, то получающаяся система условий также определяет выпуклый многогранник.
Напомним определение часто используемого выпуклого множества.
Определение . ε – окрестностью точки называется открытый шар
Очевидно, ε – окрестность точки есть выпуклое множество.
Определение . Точка x называется граничной точкой множества , если ε -окрестность содержит точки, принадлежащие множеству X и точки, не принадлежащие множеству X .
Определение . Точка x называется внутренней точкой множества , если найдется , что ε -окрестность целиком лежит внутри множества X .
Замечание . Граничная точка может и не принадлежать множеству X . Например, для множестваОпределение . Множество Х называется ограниченным , если его диаметр является конечным числом.
Определение . Конусом называется такое множество, что из следует, что .
Замечание . Из определения следует, что конус содержит нулевую точку х = 0. Конус является неограниченным множеством (за исключением вырожденного случая, когда конус содержит всего лишь одну точку х = 0). Конус может быть как замкнутым, так и незамкнутым множеством.
Определение . Компактом называется замкнутое ограниченное множество.
Замечание . Замкнутые ограниченные множества представляют особый интерес в связи с теоремой Вейерштрасса, которая утверждает, что непрерывная функция на замкнутом ограниченном множестве (компакте) достигает своего наибольшего и наименьшего значений.
Множество AÌE называется выпуклым, если оно вместе с любыми двумя точками x 1 и x 2 содержит отрезок, соединяющий их, т.е. множества вида
[x 1 x 2 ]={x ÎE n | x =lx 1 +(1-l)x 2 , 0 £l £1}.
Рассмотренные выше полупространства являются выпуклыми множествами. Проверим, например, выпукло ли полупространство Н + ab {x
ÎE n |
Сложим эти два неравенства, предварительно умножив первое на произвольное число lÎ, а второе на 1-l. В результате получим неравенство
l
Поскольку l произвольно, весь отрезок, соединяющий выбранные точки, принадлежит данному полупространству. Следовательно, полупространство действительно является выпуклым множеством.
Рис.2.10.выпуклое(а), невыпуклое(б) множества.
Глава 3.Основные сведения о функциях .
3.1 Понятие функций .
Пусть X и Y два множества. Если указано правило, согласно которому каждому элементу множества X поставлен в соответствие определенный элемент множества Y, то говорят, что задана функция f , отображающая X в Y. Этот факт записывают в виде f: X®Y или y=f(x) , где x ÎX, yÎY. Множество X называется областью данных или областью определения функции, а множество Y- множество значений. Функция f(x) представляет собой правило, которое позволяет каждому значению x поставить в соответствие единственное значение y=f(x) . В этом случае x- независимая переменная, y- зависимая переменная. Функции y=f(x)=f(x 1 +x 2 ,..,x n), т.е. функции с областью задания X Ì E n и множеством значений Y Ì E называют числовыми функциями в отличие от векторных функций, для которых YÌ E m , m>1.
Множество вида
{(x,y)ÎE n +1 ½ y=f(x) при некоторых xÎX}
называют графиком функции y=f(x) .
Ряд физических процессов можно описать с помощью непрерывных функций, т.е. функций, которые обладают свойством непрерывности в каждой точке x, принадлежащей областям их определения.
Функцию f называют непрерывной в точке x 0 ÎX, если для любого числа e>0 можно указать такое число d e >0, что для всех xÎX Ç Ède ½x 0 ½ выполняется неравенство ½f(x)-f(x 0)½ В качестве примеров функций, непрерывных на E n , приведем линейную функцию f 1 (x)= где Q- числовая симметрическая матрица размера n*m, с- некоторый вектор из E n и b- некоторое число, а Qx означает произведение матрицы на вектор по правилам перемножения матриц, принятых в линейной алгебре. 3.2 Классификация функций.
3.2.1 Разрывные и дискретные функции.
разрывные функции. Например, затраты на сообщение некоторой системе количества тепла при различных температурах системы получаем кусочно- непрерывную кривую (рис 3.1). возможны случаи, когда переменная принимает дискретные значения(рис 3.2). В зависимости от того, является ли исследуемая функция непрерывной или разрывной следует использовать различные методы исследования. Необходимо отметить, что метод эффективный при анализе непрерывных функций, может оказаться неэффективным при исследовании разрывных функций, хотя обратное не исключается. Функции можно также классифицировать в соответствии с их формой, определяющей топологические свойства функций в рассматриваемом интервале. 3.2.2 Монотонные функции.
Функция f(x) является монотонной (рис 3.3) как при возрастании, так и убывании), если для двух произвольных точек x 1 и x 2 , таких, что x 1 Рис.3.3. К понятию монотонной функции. На рис 3.4 изображен график функции, которая монотонно убывает при x£0 и монотонно возрастает при x³0. Функция достигает своего минимума в точке x=x * (начале координат0) и монотонна по обе стороны от точки минимума. Такие функции называются унимодальными. Заметим что унимодальная функция вовсе не должна быть гладкой (рис. 3.4, а) и даже непрерывной (рис.3.4,б), она может быть изломанной (недифференцируемой), разрывной (рис 3.4, в), дискретной (рис. 3.4 г) и даже может в некоторых интервалах не быть определенной (рис. 3.4, д.). Итак функция f(x) называется унимодальной на отрезке , если она непрерывна на и существуют числа a и b a£a£b£b, такие, что: 1) если a 2) если b
3) при xÎ f(x)=f * =min f(x); Рис.3.4.Унимодальные функции: а) гладкая, б) непрерывная, в) разрывная, г) дискретная, д) произвольная. возможно вырождение в точку одного или двух из отрезков , , (рис 3.5). Рис.3.5. Варианты расположения и вырождения в точку отрезков монотонности и постоянства унимодальной функции. множество функций, унимодальных на отрезке будем обозначать Q. Унимодальность функций является исключительно важным свойством, которое широко используется в оптимизационных исследованиях. 3.2.3 Выпуклые, псевдовыпуклые и квазивыпуклые функции
. Выпуклые функции и их обобщения (псевдовыпуклые и квазивыпуклые функции) играют важную роль в теории оптимизации. С помощью этих функций будут сформулированы достаточные условия оптимальности. Числовую функцию f, определенную на выпуклом множестве X, XÌE n , называют выпуклой, если для любых двух точек x 1 ,x 2 ÎX и произвольного числа lÎ выполняется неравенство f(lx 1 +(1-l)x 2) £ lf(x 1)+(1-l)f(x 2). (3.1) Неравенство противоположного смысла определяет вогнутую функцию, причем часто используются термины «выпуклая вниз (1)» «выпуклая вверх (2)» (рис3.6). Рис.3.6. 1) Выпуклая (выпуклая вниз) функция, 2) Вогнутая (вогнутая вверх)функция. Геометрически выпуклость функции f означает, что любая точка произвольной хорды графика f располагается не ниже соответствующей точки самого графика (лежит ниже хорды, соединяющей две точки ее графика),(рис 3.6., кривая 1). Простейшими примерами выпуклых функций одной переменной служат парабола y=x 2 и экспонента y=e x . Функции y=-x 2 и y=-e x являются вогнутыми. Если при всех x 1, x 2 ÎX x 1 ¹x 2 и lÎ неравенство (3.1) выполняется как строгое (<), то f называется строго выпуклой
на X (рис 3.7,а). Функция называется (строго) выгнутой
, если - f (строго) выпукла (рис. 3.7, б). Рис.3.7. Строго выпуклая (а) и строго вогнутая функции, их производные (пунктир) и функция, имеющая линейный участок Функция f(x)
, определенная на выпуклом множестве Х
, называется сильно выпуклой с константой l
> 0, если Дадим геометрическую интерпретацию определения (3.2), рассмотрев функцию y= f(x)
одного переменного. Зафиксировав x
1 и x
2 из области определения функции и обозначив , будем изменять l от 0 до 1. Ясно, что тогда значение x(l)
, будет изменяться от x 1
до х 2
, а точка (х
, f(x)
) пройдет по графику функции y=f(x)
от точки B= (x 2 , f(x 2)
) до точки А
= (х 1 , f(x 1))
(рис.3.8). Рис.3.8. График сильно выпуклой функции. Уравнения
в плоскости xOy описывают прямую L
(секущую), соединяющую точки А
и В
, а уравнения задают параболу Р
вида · Теорема3.1
Непрерывно дифференцируемая на выпуклом множестве X функция f
выпукла на этом множестве тогда и только тогда, когда для любых x 1 ,x 2 Î X
верно неравенство f(x 2) ³ f(x 1) + <Ñf(x 1 ,x 2 -x 1)>, (3.3) получаемое из разложения функции f(x)
в ряд Тейлора в точке x 1
путем исключения членов второго и более высокого порядка разложения F(x 1 +h) = f(x 1) + hf ¢(x 1) + h 2 /2*f¢¢(x 1) +..., (3.3) где h достаточно малое число, |h| Ñf(x 1) = (¶f/¶x 1 , ¶f/¶x 2 ,.., ¶f/¶x n) т, т.е. представляет собой вектор частичных производных первого порядка, вычисленных в точке x 1 и называется градиентом функции f в точке x 1 . · Теорема 3.2
Пусть функция f дважды непрерывно дифференцируема на выпуклом множестве X, содержащем хотя бы одну внутреннюю точку, и Ñ 2 f(x)- ее гессиан. Тогда для выпуклости f на множестве X необходимо и достаточно, чтобы матрица Ñ 2 f(x) была неотрицательно определена при всех xÎX, т.е. чтобы неравенство <Ñ 2 f(x)h, h>³0 (3.4) выполнялось для всех точек xÎX, hÎE n . Здесь числовая матрица Ñ 2 f(x) называется гессианом (или матрицей Гессе). Если функция f имеет непрерывные частные производные второго порядка (дважды непрерывно дифференцируема) в точке x 1 , то она дважды дифференцируема в x 1 и обладает матрицей Гессе вида причем эта матрица симметрична, т.е. Аналогичные утверждения имеют место и для вогнутых функций. При этом в формулах (3.2) и (3.4) знак неравенства ³ следует заменить на £. Проверка функции на выпуклость
. Функция f выпуклая, если ее матрица Гессе положительно определена (>0) или положительна полуопределена для всех значений x 1 ,x 2 ,..,x n. Проверка функции на выгнутость.
Функция f выгнутая, если ее матрица Гессе отрицательно полуопределена (£0) для всех значений x 1 ,x 2 ,..,x n . Строго выпуклая или вогнутая функция имеет единственный экстремум, являющийся соответственно глобальным минимумом или максимумом. Функция, имеющая линейный участок (рис 3.7, в), имеет бесконечное число экстремумов, равных по величине. Для суждения об одноэкстремальности при наличии ограничений можно воспользоваться понятием выпуклости допустимого множества. Множество является выпуклым, если любой отрезок прямой, соединяющей две точки границ множества, целиком лежит внутри множества. О выпуклости или вогнутости целевой функции можно судить также по характеру изменения ее частных производных ¶f/¶x. В случае строго выпуклой функции эта производная по мере увеличения аргумента возрастает (рис 3.7 а), а для строго выпуклой падает (рис 3.7 б). При наличии линейного участка целевой функции указанная производная на этом участке постоянна. Выпуклое множество вида X={xÎE n } | Ax£b}={xÎE n | £b i , i=1,..,m} где A- некоторая матрица размера m*n со строками a 1 ,..,a m , b=(b 1 ,..,b m) Î E n (m=1,2,..). Принято называть полиэдральными или просто полиэдрами. Таким образом, полиэдр - это множество решений некоторой системы конечного числа линейных неравенств, или, что то же самое, пересечение конечного числа полупространств (рис 3.9). Рис.3.9. Полиэдральное множество (полиэдр). III. Выпуклые множества и функции 569
3.
Все функции одной переменной с постоянной эластичность ю имеют вид (8) (воспользоваться равенством (4)).
4.
Функции нескольких переменных с постоянными частными эластичностями - это степенные функции вида
y
=
Ax1
B
1
x2
B
2
,...,xN
B
N
. III.
Выпуклые множества и функции
При исследовании экономических явлений математическими методами весьма значительным оказывается такое свойство м ногих множеств и функций, как выпуклость. Характер поведения мн огих экономических объектов связан с тем. что определенные зав исимости, описывающие эти объекты, являются выпуклыми. С выпукл о- стью функций и множеств часто связано существование или е динственность решения экономических задач: на этом же свойст ве основаны многие вычислительные алгоритмы. Справедливость многих утверждений, относящихся к выпукл ым множествам и функциям, совершенно ясна, они почти очевидн ы. В то же время их доказательство зачастую очень сложно. Поэтому здесь будут изложены некоторые основные факты, связанные с выпу клостью, без доказательств, в расчете на их интуитивную убедит ельность. 1. Выпуклые множества на плоскости Любая геометрическая фигура на плоскости может рассматр иваться как множество точек, принадлежащих этой фигуре. Одни множества (например, круг, прямоугольник, полоса между параллел ьными прямыми) содержат и внутренние, и граничные точки; другие (например, отрезок, окружность) состоят только из граничных точе к. Множество точек на плоскости называется выпуклым, если он о обладает следующим свойством: отрезок, соединяющий любые две точки этого множества, целиком содержится в этом множестве (рис. 1). Примерами выпуклых множеств являются: треугольник, отрезок, полуплоскость (часть плоскости, лежащая по одну сторону от какой-либо прямой), вся плоскость. Другие примеры выпуклых множеств приведены на рис. 2,а. На рис. 2,б приведены примеры невыпуклых множеств. Множество, состоящее из одной-единственной точки, и пусто е множество, не содержащее ни одной точки, по принятому соглаше нию, также считаются выпуклыми. Во всяком случае, в этих множес твах невозможно провести отрезок, соединяющий какие-то точки э тих множеств и не принадлежащий этим множествам целиком, - в них 570
Математическое приложение Рис. 1. Отрезок, соединяющий любые две точки выпуклой фигуры, содержится в ней целиком. Рис. 2. Выпуклые (а) и невыпуклые (б) множества на плоскости. вообще невозможно выбрать две точки. Поэтому их включение в число выпуклых множеств не приведет к противоречию с опре делением, а для математических рассуждений этого достаточно. Пересечение, т. е. общая часть двух выпуклых множеств, всегда выпукло: взяв любые две точки пересечения (а они - общие, т. е. принадлежат каждому из пересекающихся множеств) и соедин ив их отрезком, мы легко убеждаемся в том, что все точки отрезка я вляются общими для обоих множеств, так как каждое из них выпукло. Вы - пуклым будет и пересечение любого числа выпуклых множест в. Важным свойством выпуклых множеств является их отделимость: если два выпуклых множества не имеют общих внутрен них точек, то плоскость можно разрезать по прямой таким образ ом, что одно из множеств будет целиком лежать в одной полупло скости, а другое - в другой (на линии разреза могут располагат ься точки обоих множеств). Отделяющая их прямая в одних случая х оказывается единственно возможной, в других - нет (рис. 3). Граничная точка любого выпуклого множества сама может ра с- сматриваться как выпуклое множество, не имеющее с исходным множе- Рис. 3. Отделяющие прямые. Рис. 4. Опорные прямые. III. Выпуклые множества и функции 571
ством общих внутренних точек, следовательно, она может быть отделена от него некоторой прямой. Прямая, отделяющая от выпуклого множества его граничную точку, называется опорной прямой этого множества в данной точке. Опорные прямые в одних точках контура могу т быть единственными, в других - не единственными (рис. 4). Введем на плоскости систему декартовых координат х, у. Теперь у нас появилась возможность рассматривать различные фиг уры как множества таких точек, координаты которых удовлетвор яют тем или иным уравнениям или неравенствам (если координат ы точки удовлетворяют какому-либо условию, будем для кратко сти говорить, что сама точка удовлетворяет этому условию). Упражнение 1 Рассмотрите фигуры, точки которых удовлетворяют неравен ствам: а) y ³ x2
; á)xy ³ 1;
â)xy ³ 1,
õ > 0; ã) |õ| + |ó|£
2; ä) (õ+1)2
+ (ó – 2)2
£
9. Какие из них выпуклы? Линейному уравнению ах + by = с удовлетворяют точки прямой. Иными словами, прямая является решением этого уравнения. Решением линейного неравенства Решением каждого из неравенств является полуплоскость. Р ешение системы - это множество точек, каждая из которых удовл етворяет всем неравенствам системы, т. е. решение системы неравенств - это пересечение всех решений отдельных неравенств, составляющих систему. Полуплоскость - выпуклое множество, а пересече- ние выпуклых множеств всегда выпукло. Таким образом, решение системы (2) - выпуклое множество. На рис. 5 показано решение системы неравенств ïî
- 2x - y ³ -7. Рис. 5. Решение системы из трех линейных неравенств. 572
Математическое приложение Заметим, что неравенство ах + by £
с может быть заменено равносильным ему неравенством –àõ – by³
–ñ, имеющим вид (1). Кроме того, уравнение ах + by = с равносильно такой паре неравенств: {
ax + by ³ c; ax + by £ c. Таким образом, решение системы линейных уравнений и неравенств - всегда выпуклое множество. Упражнение 2 Будет ли решение системы ai
x + bi
y > ci
, i = l, 2, ..., N выпуклым множеством? Чем оно отличается от решения систем ы (2)? Упражнение 3 Придумайте системы неравенств, решениями которых будут: а) параллелограмм; б) внутренность угла; в) полоса между двумя параллельными прямыми; г) единственная точка; д) пустое множество. 2. Выпуклые функции одной переменной Проще всего определить выпуклую функцию геометрически. Д ля этого полезно ввести понятие надграфика функции. Надграфиком функции называется множество точек, расположенных над графиком ф ункции и на самом графике. Более строго, надграфик функции f(х) - это множество таких точек, координата х которых лежит в области определения функции, а координата у удовлетворяет неравенству у ³
f(x). Функция называется выпуклой вниз, если ее надграфик - выпуклое множество. Рис. 6 иллюстрирует это определение. Рис. 6. Надграфик выпуклой функции. Рис. 7. Точка хорды не может располагаться ниже графика. III. Выпуклые множества и функции 573
Приведенное определение является вполне строгим и может быть однозначно переведено на аналитический язык. Во-первых, функция f(х) должна иметь выпуклую область определения - отрезок, луч или всю прямую. В противном случае надграфик распался бы на несколько отдельных областей, и отрезок, соединяющий точки из разных о бластей, проходил бы через «запретную зону». Для выяснения того, какому условию должны отвечать значе- ния выпуклой вниз функции f(x) «выберем какие-либо две точки M1
è M2
на ее графике и проведем хорду M1
M2
(рис. 7). Она целиком должна лежать в надграфике, т. е. надграфику должна принадлежать любая точка М хорды. Рассмотрим число l
, показывающее, в какой пропорции точка M делит хорду: l = M
2
M
.
M2
M1
Эта величина лежит в пределах 0 £ l £
1. Ясно, что в такой же пропорции абсцисса и ордината точки М делят отрезки è [ó1
, ó2
]: õ2
– õ3
=l
·(õ2
– x1
); y2
– y3
=l
·(y2
– y1
); õ3
=l
·x1
+ (1 –l
)õ2
; y3
=l
·y1
+ (1 –l
)y2
. Условие принадлежности точки ние неравенства y3
³
f(õ3
). А так неравенство можно представить в М надграфику - это выполне- âèäå
êàê y
1
= f(x
1
), y
2
= f(õ
2
) - ýòî
Если неравенство (3) выполняется для любых значений x1
è õ2
, то любая хорда лежит в надграфике, тем более в надграфике л ежит любой отрезок, соединяющий точки, расположенные выше. Таким образом, функция f(х), заданная на выпуклом множестве, выпукла вниз, если она обладает следующим свойством: для л ю- бых двух чисел x1
è õ2
из области определения функции и любого числаl
из отрезка выполняется неравенство (3). Неравенство (3) часто записывают в «симметричном» виде 574
Математическое приложение Рис. 8. Функции: выпуклая вниз (а), выпуклая вверх (б), не имеющая постоянного знака выпуклости (в). Аналогично можно определить и функции, выпуклые вверх: дл я этого нужно знаки неравенства (3) и (4) заменить на противоположные. Функции, выпуклые вниз, часто называют просто «выпуклыми» . Выпуклые функции обладают свойством более общим, чем нера венство (4). Если x1
, õ2
,..., xN
- произвольные значения аргументаl
1
,l
2
,..., l
N
- неотрицательные числа, сумма которых равна единице, то Выберем четыре значения аргумента x1
< õ2
< õ3
< õ4
è ïðî- ведем хорду M1
M4
(ðèñ. 9). Промежуточные точки M2
è Ì3
лежат в надграфике, так что угол наклона хорды M M *
не больше, а хорды М *
M Не меньше, чем M M *
угол наклона хорды абсцисс (углы наклона - с учетом знаков!). Следовательно, скорость возрастания выпуклой функции в области «больших» значений ар- гумента (на участке [х3
, õ4
]) íå меньше, чем в области «малых» значений (). Переходя к пределам x
2®
x
1è
® õ
3
,
f¢(x3
)
³ f¢(x1
)
, Рис. 9. Хорда, проведенная в области производная ¢(x)
дифференциру- емой выпуклой функции f(х)- не- больших значений аргумента, имеет III. Выпуклые множества и функции 575
Если производная f¢(x)
дифференцируема (т. е. выпуклая функция f(х) дважды дифференцируема), то f¢¢(x)
³ 0. Для дважды дифференцируемых функций это неравенство оказывается р авносильным приведенному выше определению выпуклой функции; в курсах математического анализа выпуклость обычно опред еляют по знаку второй производной. Но в экономических приложени ях, где часто приходится иметь дело с функциями, графики кото рых имеют изломы, такое определение оказывается мало полезны м. Если f(х) и g(x) - выпуклые функции и а ³
0, то выпуклыми будут функции á) f(x) + g(x); â) max(f(õ), g(x)). Выпуклость функций в а) и б) проверяется непосредственно с помощью неравенства (3) или (4). Функция в) при каждом х принимает значение, равное большему из значений f(х) и g(x) (и любому из них, если они равны). Надграфик функции max(f(x), g(x)) есть пересечение надграфиков функций f(х) и g(x) (проверьте!) - отсюда и выпуклость функции в). Упражнение 4 Существуют ли функции, выпуклые вниз и выпуклые вверх одновременно? Упражнение 5 Ê
ак выглядит график функции f(х) = = mах (0, а + bх) при различных значе- ниях параметров а и b? Выпуклы ли эти функции? Упражнение 6 Выпукла ли функция Рис. 10. Графики функций f(х) (1), g(x) N
(2) è max(f(x), g(x)) (3). f(x)
=
å
fi
(x)
, fi
(x) = max (0, ai
+ bi
x)? Как выглядит ее график? 576
Математическое приложение Упражнение Рассмотрим ì
ax, f(x)
= í ïï
B × (x - 1)
, x ³ 1. При каких значения а и b эта функция Выпукла вниз?
Выпукла вверх?
-
не имеет постоянного знака выпуклости?
IV. Пространство благ Основные понятия Многие теоретические вопросы обсуждаются в нашем учебни ке применительно к случаю двух продуктов. В качестве удобного средства, существенно упрощающего их анализ, использовались г рафические построения, в которых набор, включающий два продукта в коли- чествах x1
, è x2
изображался точкой на плоскости с декартовыми координатами (x1
, x2
). Перевод теоретических понятий на геометри- ческий язык делал свойства обсуждаемых явлений весьма на глядными и при этом не приводил к потере строгости: все геометрические понятия (прямые, кривые, углы наклона и т. п.) имели точно определенные аналитические эквиваленты - уравнения, производные, с оотношения между параметрами и т. д. Поэтому такие построения широко используются и в учебниках по экономике, и в научных публикациях. Однако эти геометрические рассуждения были строгими и то ч- ными лишь для случаев, когда перечень потребляемых благ в клю- чал всего два наименования. В действительности же число б лаг, которыми пользуются люди, значительно больше. Выводы, пол у- ченные геометрическим путем, можно считать обладающими д остаточной общностью, если их удастся распространить на слу чаи произвольного числа благ. Свойства выпуклого множества Классификация и специфика задач математического программирования.
Введение в математическое программирование.
Математическое программирование является одним из способов исследования операций в экономике. Содержание математического программирования составляют теория и методы решения задач о нахождении экстремума функции на некотором множестве. Множества могут определяться как линейными так и не линейными ограничениями. Главная цель задач математического программирования – выбор программ действий, приводящих к наилучшему результату, с точки зрения лица, принимающего решения (ЛПР). Проблема принятия решения в последовательности операции неразрывно связано с проблемами моделирования. Определение модели.
Модель - ϶ᴛᴏ образ изучаемого явления или объекта. Этапы моделирования.
1. Построение качественной модели, ᴛ.ᴇ. выделение факторов, которые представляются наиболее важными в установлении закономерности, которым они подчиняются. 2. Построение математической модели. Запись качественной модели в математических терминах. Математическая модель принято называть точной если все исходные величины числовых параметров модели являются точными (к примеру, результаты наблюдений). В этом смысле точную модель называют идеальной. Далее будем полагать, что у точной задачи всегда существует точное решение(результаты наблюдений). В реальной ситуации сведения о входных параметрах носят, как правило, приблизительный характер (результаты измерений). В этом случае полученные задачи называются реальными, а их решения – реальными решениями. Реальное решение может и не существовать
. 2 этап. Включает также построение целевой функции, ᴛ.ᴇ. такой числовой характеристики, большему или меньшему значению которой соответствует лучшая ситуация с точки зрения лица, принимающего решения. 3 этап. Исследование влияния переменных на значения целевой функции, нахождение решения, поставленной задачей. 4 этап. Сопоставление результатов вычисления, полученных на 3 этапе с моделированным объектом, ᴛ.ᴇ. критерий практики. Здесь устанавливается степень адекватности модели и моделируемого объекта. В математическом программировании можно выделить два направления: · Собственно математическое программирование – детерминированные задачи, когда вся исходная информация полностью определена; · Стохастическое программирование. К нему относятся задачи, в которых исходная информация содержит неопределённость, либо когда некоторые параметры носят случайный характер с известными вероятностными характеристиками. В математическом программировании выделяют следующие разделы: 1) Линейное программирование. В этих задачах целевая функция линейна, а множества, на котором исследуется его экстремальное значение задается системой линейных равенств или неравенств. В свою очередь, в линейном программировании существуют классы задач, структура которых позволяет создавать свои специальные методы решения, выгодно отличающиеся от методов общего характера. К примеру, транспортная задача. 2) Нелинейное программирование. Данная задача и целевая функция и ограничения носят нелинейный характер. a) Выпуклое программирование, когда целевая функция выпукла и выпукло множество, на котором решается задача. b) Квадратичное программирование, когда целевая функция квадратична, а ограничения линейное равенство или неравенство. c) Многоэкстремальные задачи. Обычно выделяются специальные классы задач, часто встречающиеся в примечаниях. К примеру, задача минимизации на выпуклом множестве вогнутых функций. 3) Целочисленное программирование, когда на значения переменных или на значения целевой функции накладывается условие целочисленности. Специфика задач математического программирования состоит в том, что, во-первых, методы классического анализа для отыскания условных экстремумов неприменимы, т.к. даже в простых задачах экстремумы достигаются в углах многогранника решения, а, следовательно, нарушается дифференцируемость функции. Во-вторых, в практических задачах число переменных и ограничений столь велико, что если перебирать все точки в экстремальности, то может не хватить ресурсов ЭВМ, в связи с этим цель математического программирования создание, где возможно, аналитических методов решения, а при отсутствии таких методов – создание эффективных вычислительных способов нахождения принудительного решения. Элементы выпускного анализа. Множество Х
принято называть замкнутым если оно содержит все свои предельные точки Множество Х
принято называть ограниченным если существует шар конечного радиуса с центром в любой точке этого множества целиком включающее в себя это множество. Множество Х
принято называть выпуклым множеством если на ряду с каждыми точками Х1, Х2 є этому множеству все точки Х равны (1-α)· , где 0≤α≤1 так же принадлежат этому множеству Х. Т.е. если множеству Х, то и отрезок, соединяющий эти точки, тоже множеству Х. Пример:
Дано множество Ө ={х, у такие, что х+у≤1. Доказать, что данное множество является выпуклым. Пусть взяли две точки () и () Ө (ᴛ.ᴇ. + ≤1 и + ≤1). Доказать, что точка 1. Теорема 1
Пересечение выпуклых множеств является выпуклым множеством.
Доказательство:
Пусть Х пересечение множеств и, где и выпуклые множества. Докажем, что Х выпуклое множество. Пусть точки и Х. Докажем, что отрезок, соединяющий эти точки, тоже принадлежит множеству Х. т.к. и Х => и Х1 Х1 выпуклое множество => отрезок [ , ] Х1 т.к. , Х => они Х2 Х2 выпуклое множество. Отсюда следует, что отрезок [ , ] Х1∩Х2=Х Теорема доказана. 2. Теорема 2.
Объединение выпуклых множеств не всегда является выпуклым.
3. Свойство определённости.
Рассмотрим двухмерное пространство, в котором имеется неĸᴏᴛᴏᴩᴏᴇ замкнутое и выпуклое множество Х и некая точка d (,), где d Х, тогда найдётся прямая С такая, что будут выполняться неравенства Гиперплоскостью в пространстве R принято называть множество точек x (которая удовлетворяет равенству Свойства выпуклого множества - понятие и виды. Классификация и особенности категории "Свойства выпуклого множества" 2017, 2018.
В инженерных приложениях нередки случаи, когда приходится использовать
f(x 1)³ (x 2) (монотонно убывающая функция)
, которая проходит через точки А
и В
. Неравенство (3.2) в этом случае означает, что график функции y = f(x)
на плоскости хОу расположен ниже не только секущей, соединяющей точки А
и В
, но и параболы Р, прогиб которой определяется параметром l
и его можно выбрать сколь угодно малым. Другими словами, в области, ограниченной секущей и графиком функции, можно построить параболу, соединяющую точки А
и В
.
Размещено на реф.рф
Задачи нелинейного программирования обычно классифицируют на: