Введение в математическое программирование

Пусть ограничения в задаче имеют вид чистых неравенств: $a_i < g_i(\overline{X})<b_i , \; i=\overline{1,m}$ . Тогда согласно метода Кэррола присоединенная функция имеет вид:

(Отметьте один правильный вариант ответа.)

Варианты ответа

$G(\overline{X})=\sum_{i=1}^m \frac{1}{(b_i-g_i(\overline{X}))(g_i(\overline{X})-a_i)}$ (Верный ответ)

$G(\overline{X})=\sum_{i=1}^m \frac{1}{(b_i+g_i(\overline{X}))(g_i(\overline{X})-a_i)}$

$G(\overline{X})=\sum_{i=1}^m \frac{1}{(b_i+g_i(\overline{X}))(g_i(\overline{X})+a_i)}$

Похожие вопросы

Присоединенная функция построена в виде так называемого барьера: $G(\overline{X})=\sum_{i=1}^m \frac{1}{(b_i-g_i(\overline{X}))(g_i(\overline{X})-a_i)}$ . При этом ограничения в задаче имеют вид:

Пусть $a_i < g_i (\overline{X}) < b_i, \; i=overline{1,m}$ . Тогда присоединенная функция $G(\overline{X})=\sum_{i=1}^m \frac{1}{(b_i-g_i(\overline{X}))(g_i(\overline{X})-a_i)}$ построена в виде:

Уравнение $A_1x^*_1 + A_2x^*_2 +\ldots + A_n x^*_n + A_{n+1} x^*_{n+1} +\ldots + A_{n+m}x^*_{n+m} = A_0$ определяет базисное решение $x^*_1, x^*_2, \ldots, x^*_m$ согласно симплекс – методу, если ограничения задачи линейного программирования имеют вид:

Задача линейного программирования сформулирована в каноническом виде:максимизировать $\sum c_i x_i, \; i=1,\ldots,n$ . Тогда условия ограничения имеют вид:

Пусть уравнение $A_1 x^*_1 + A_2x^*_2 +\ldots + A_n x^*_n + A_{n+1} x^*_{n+1} +\ldots + A_{n+m}x^*_{n+m} = A_0$ определяет базисное решение $x^*_1, x^*_2, \ldots, x^*_m$ . Обозначим решение уравнения A₁x₁+A₂x₂+...+A_mx_m+A_rx_r = А₀ как $\{ x'1, x'2, \ldots, x'_m, x'_r \}$ . Тогда связь нового решения $x'_1, x'_2, \ldots, x'_m, x'_r$ со старым базисным решением $x^*_1, x^*_2, \ldots, x^*_m$ выражается следующими соотношениями:

Обозначим решение уравнения A₁x₁+A₂x₂+...+A_mx_m+A_rx_r = А₀как $\{ x'1, x'2, \ldots, x'_m, x'_r \}$ . Связь нового решения $x'_1, x'_2, \ldots, x'_m, x'_r$ со старым базисным решением $x^*_1, x^*_2, \ldots, x^*_m$ выражается соотношениями $x'_1 = x^*_1 - x_r x_{1r}; x'_2 = x^*_2 - x_r x_{2r}; \ldots ; x'_m = x^*_m - x_r x_{mr}, x_r$ . Тогда уравнение, определяющее старое базисное решение $x^*_1, x^*_2, \ldots, x^*_m$ , имеет вид:

Уравнение $A_1x^*_1 + A_2x^*_2 +\ldots + A_n x^*_n + A_{n+1} x^*_{n+1} +\ldots + A_{n+m}x^*_{n+m} = A_0$ определяет базисное решение $x^*_1, x^*_2, \ldots, x^*_m$ . Новое решение $x'_1, x'_2, \ldots, x'_m, x'_r$ связано со старым базисным решением $x^*_1, x^*_2, \ldots, x^*_m$ соотношениями: $x'_1 = x^*_1 - x_r x_{1r}; x'_2 = x^*_2 - x_r x_{2r}; \ldots ; x'_m = x^*_m - x_r x_{mr}, x_r$ Тогда уравнение имеет вид:

Пусть ограничения задачи линейного программирования записаны в виде: A₁x₁+A₂x₂+...+A_nx_n+A_n+1x_n+1+...+A_n+mx_n+m=A₀, где А₁,...,А_m – множество линейно независимых векторов. Согласно симплекс – метода, базисное решение $x^*_1, x^*_2, \ldots, x^*_m$ определяется уравнением:

Пусть некоторое базисное решение y системы линейных уравнений вида $A^T_i y = c_i, \quad i \in I \delta$ , удовлетворяет ограничениям $A^T_j y \ge c_j, \sum a_{\mu}y_{\mu} \ge c_j, \; \mu = 1,\ldots,m, \; j = 1,\ldots,n$ Тогда вектора матрицы ограничений прямой задачи $\{ A_i \}_{i \in I \delta}$ , составляющие сопряженный базис, являются:

Пусть для некоторой системы, состоящей из m линейно - независимых векторов матрицы ограничений прямой задачи $\{ A_i \}_{i \in I \delta}$ , базисное решение y соответствующей системы линейных уравнений вида $A^T_i y = c_i, \quad i \in I \delta$ , удовлетворяет ограничениям $A^T_j y \ge c_j, \sum a_{\mu}y_{\mu} \ge c_j, \; \mu = 1,\ldots,m, \; j = 1,\ldots,n$ Тогда данная система носит название:

Введение в математическое программирование

Пусть ограничения в задаче имеют вид чистых неравенств: . Тогда согласно метода Кэррола присоединенная функция имеет вид:

Пусть ограничения в задаче имеют вид чистых неравенств: $a_i < g_i(\overline{X})<b_i , \; i=\overline{1,m}$ . Тогда согласно метода Кэррола присоединенная функция имеет вид: