Найти решение задачи f(x)=(x₁-2)⁴+(x₁+2x₂)² →​ min, x⁽⁰⁾=(0,3)^T методом Коши.

Задана целевая функция Z=25x₁+20x₂ →​ max и ряд ограничений 8х₁+3х₂≤400, 3х₁+2х₂≤80, 5х₁+7х₂≤200, х₁,х₂≥0. Найти решение задачи.

Задана целевая функция Z=20x₁+10x₂ →​ max и ряд ограничений 10х₁+2х₂≤200, 2х₁+4х₂≤110, 2х₁+3х₂≤140, х₁,х₂≥0. Найти решение задачи.

Задана целевая функция Z=30x₁+40x₂ →​ max и ряд ограничений 12х₁+4х₂≤300, 4х₁+4х₂≤120, 3х₁+12х₂≤252, х₁,х₂≥0. Найти решение задачи.

Если в оптимальное решение задачи линейного программирования входит не более чем m ненулевых компонент вектора x, все переменные x_i ≥ 0 и все ограничения записаны в форме неравенств, то задача линейного программирования содержит:

Если в оптимальном решении двойственной задачи ограничение j выполняется как строгое неравенство, то оптимальное решение соответствующей переменной прямой задачи:

Пусть f(x) – строго квазивыпуклая функция. Рассмотрим задачу минимизации f(x) при условии, что x є R, где R – непустое выпуклое множество в Е⁽ⁿ⁾. Если некоторая точка x' является точкой глобального минимума рассматриваемой задачи, то x' одновременно является:

Пусть задана задача нелинейного программирования: минимизировать f(x₁,...,x_n) при условиях

h1(x1,...,xn) = 0;h2(x1,...,xn) = 0;...............hm(x1,...,xn) = 0. 

Допустим, что существует такая точка x*, в которой достигается относительный экстремум данной задачи. Если ранг матрицы I = [δh_j(x)/δx_j], i = 1,...,m; j = 1,...,n в точке x* равен m, то существуют m чисел λ₁,...,λ_n, не все из которых равны нулю одновременно, и при которых:

Пусть f(x) – строго квазивыпуклая функция. Рассмотрим задачу минимизации f(x) при условии, что x є R, где R – непустое выпуклое множество в Е⁽ⁿ⁾. Пусть x' – точка локального минимума рассматриваемой задачи. Тогда x' является:

Пусть функция F(x) вогнута (выпукла), и ее первая производная монотонна. Для нахождения экстремума функции F(x) методом Ньютона начальные приближения x выбирают в такой точке интервала [a; b], где знаки функции f(x) и ее кривизны f''(x):

Пусть f(x) и все g_i(x) выпуклы и все функции g_i(x) удовлетворяют условию регулярности Слейтера. Вектор x^* решением задачи нелинейного программирования: минимизировать f(x) при условиях g_i(x) ≤ 0, i = 1,...,m тогда и только тогда, когда существует такой вектор Δ^* ≥ 0, для которого выполняются условия: