Пред.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 След.
Макеты страниц
Распознанный текст, спецсимволы и формулы могут содержать ошибки, поэтому с корректным вариантом рекомендуем ознакомиться на отсканированных изображениях учебника выше Также, советуем воспользоваться поиском по сайту, мы уверены, что вы сможете найти больше информации по нужной Вам тематике ДЛЯ СТУДЕНТОВ И ШКОЛЬНИКОВ ЕСТЬ
ZADANIA.TO
1.6. ЗАДАЧА КВАДРАТИЧНОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯЗадача квадратичного программирования
где Из всех задач НЛП задача КП является, вообще говоря, самой легкой для решения. Действительно, она лишь немного сложнее, чем задача линейного программирования. Пример. Финансист обдумывает, как распределить свои фонды между возможными инвестициями. Предположим, что инвестиция Кроме того, портфель вкладов
где А — матрица Подход к решению задачи с позиций линейного программирования. Первым приближением к задаче финансиста было бы решить задачу ЛП максимизации ожидаемой прибыли при наличии ограничений
Формулировка квадратичного программирования. Может оказаться, что прибыль имеет довольно большую дисперсию. Приведенная выше модель линейного программирования не учитывает дисперсию и может привести к плохому решению о размещении вкладов. Чтобы включить дисперсию в наш анализ, предположим, что Другая формулировка задачи финансиста заключается в выборе портфеля вкладов, который минимизирует дисперсию и еще обеспечивает ожидаемую прибыль не менее некоторого фиксированного количества с. Таким образом, мы приходим к задаче КП:
Упражнения(см. скан) (кликните для просмотра скана) (кликните для просмотра скана) (см. скан) Примечания и ссылки1.1. По задаче НЛП были проведены широкие исследования. По введению можно познакомиться с работами Вагнера, Хиллиера и Либермана. Обзорные статьи Дорна (1963), Спанга; Зойтендейка (1966) включают некоторые основные результаты, полученные ко времени их публикации. Изложение НЛП с прикладным уклоном содержат работы Хедли (1960). Более классический подход к оптимизации может быть найден в работе Ханкока. Книги Абади, Грейвса и Вольфа представляют собой сборники статей, написанных ведущими специалистами в этой области. В книге Денниса обсуждаются некоторые аспекты НЛП с точки зрения инженера-электротехника. Отметим также работы Бержа и Гулиа-Хоури, Хедли (1964), Карлина, Кюнци и Крелле, Саати и Брама, Вайда; Уайлда и Байхтлера. 1.2. НЛП было применено к задачам внешней торговли и обмена Рейтером. Манн (1956) рассмотрел задачу об октановом числе смеси с точки зрения НЛП. Некоторые эффективные применения НЛП в теории закупок потребителя можно обнаружить у Семюэлсона (1938). Классической работой по методу «затраты — эффективность» и «по близкой к нему задаче планирования программы и составления бюджета является книга Хитча и Мамкина. Химическая теория свободной энергии Гиббса изложена y Гиббса. Задача исследования свободной энергии Гиббса (как задача НЛП) часто называется задачей химического равновесия. По этому поводу см. работы Данцига, Джонсона и Уайта; Бринкли; Уайта, Джонсона и Данцига; Даффина, Питерсона и Зенера (см. также утр. 1.14). 1.3. Для дальнейших обсуждений этой задачи см. работу Мелинвуда, который рассматривает ее с классической точки зрения, и работу Стоуна, оперирующего числовыми данными. Общее рассмотрение теории «полезности приведено у Дебре (1954 г.). 1.4. Этот пример является преобразованием примера Даффина, Питерсона и Зенера (в их книге приведено доскональное исследование ГП, включающее многочисленные примеры, такие как проектирование трансформаторов, преобразование солнечной энергии в полезную форму и извлечение тепла из океанских вод). Интересное толкование ГП содержится также у Уайлда и Байхтлера. 1.5. Оптимальное управление является обширной темой, в этом кратком параграфе она лишь намечена. Классической работой является книга Понтрягина и др.; отлично изложена тема у Хестенеса. По поводу связи между ОУ и НЛП см. работу Канона, Каллума и Полака. Применения ОУ представлены у Лейтмана, а также у Коннорса и Тейхроева. 1.6. Пример построен на работе Марковица. Квадратичное программирование рассмотрено в гл. 8. Изложение этой темы содержится в книгах Бута (1964), Кюнци и Крелле. Упражнения5. Дальнейшее исследование регрессии см. у Мелинвуда. 7. Эта задача заимствована из работы Авриела и Уайлда; см. также работу Уайлда и Байхтлера. Дополнительные замечания. Здесь невозможно рассмотреть все аспекты НЛП и все темы, связанные с НЛП. Например, целочисленное программирование, в задачах которого некоторые неизвестные должны быть целыми, само по себе является отдельной темой. Основополагающей здесь является работа Гомори. Более новые рассмотрения этой проблематики можно найти у Балинского, в гл. 9 у Абади, в работе Гловера. Другой областью, которая не рассматривается в этой книге, является стохастическое программирование, где предполагается, что некоторые либо все параметры являются случайными. Подходу, названному программированием при условиях неопределенности, где вводится штраф за неопределенность, посвящена работа Данцига (1955), а также Уэтса. Программирование со случайными ограничениями (см. Чарнс и Купер (1959)) использовано для исследования факторов безопасности и надежности. Подход Тинтера полезен для экономического планирования. Интересная связь между программированием при неопределенности и ОУ установлена у Ван Слайка и Уэтса. В этой работе приведена большая библиография. Метод цепей Маркова приведен в работе Блэкуэлла и д’Эпенокса, Говарда, Манна (1960). Тема динамического программирования также слишком обширна, чтобы рассмотреть ее в этой книге. Динамическое программирование — это общая теория оптимизации для задач, которые могут быть преобразованы в схему последовательного принятия решения на ряде этапов. Почти все задачи оптимизации могут быть преобразованы таким образом. Для вводной части этой темы см. работы Хиллиера и Либермана; Вагнера; Немхаузера. Основополагающими работами в этой области остаются книги Беллмана 1957); Беллмана (1961), Беллмана и Дрейфуса.
|
1 |
Оглавление
|