Квадратичное программирование

Cтраница 2

Итак, задачу квадратичного программирования можно решать, циклически обращаясь к процедуре минимизации, описанной перед теоремой 1.9, и исключая после каждого обращения одно из ограничений с отрицательным множителем Л из активного набора. [16]

Решение этой задачи квадратичного программирования реализуется в точке безусловного минимума функции либо на границе области. Поэтому решение задачи разбивается на два этапа. Первый этап предусматривает поиск безусловного минимума функции ф обычным МНК. Если условие ( 72) выполняется, то найденные значения a f являются искомыми. [17]

Рассмотренные правила определяют алгоритм квадратичного программирования, который может быть реализован на ЦВМ. [18]

Схема управления заваркой лепестков МК. [19]

Сформулированная задача является задачей квадратичного программирования, которую можно решить с использованием неопределенных множителей Лагранжа. [20]

Задача (5.57) является задачей квадратичного программирования с положительно полуопределенным показателем, и, следовательно, она имеет единственное решение. [21]

Задача (3.44) является задачей квадратичного программирования с положительно полуопределенным показателем, и, следовательно, она имеет единственное решение. [22]

Рассмотрим иллюстративный пример задачи квадратичного программирования, приведенный в разд. [23]

Ряд других имеющихся алгоритмов квадратичного программирования близок к модифицированному симплексному методу в том отношении, что в них также уделяется большое внимание взаимодополняющему преобразованию матрицы ограничений; кроме того, и они не обеспечивают сходимость за конечное число итераций. [24]

Для использования большинства алгоритмов квадратичного программирования удобно привести задачу к такому виду, когда все искомые переменные положительны, а все ограничения типа неравенств записаны в виде равенств. [25]

Простейшей формой нелинейного программирования является квадратичное программирование, в котором целевая функция представляет собой выпуклую квадратичную функцию при линейных ограничениях. Методика решения задач нелинейного программирования еще недостаточно разработана. [26]

Такие нелинейные задачи называются задачами квадратичного программирования. Чтобы быть уверенным, что оптимальное решение и в этом случае может быть найдено, на величины dij также следует наложить некоторые ограничения. [27]

Задача (4.2) - это задача квадратичного программирования, и ее можно решать следующим образом. [28]

Задача (2.49) является обычной задачей квадратичного программирования. [29]

Следующая по сложности - задача квадратичного программирования. При этом ограничения остаются линейными, но функция цели - квадратна. Эта задача уже не может быть решена точно, однако во многих случаях имеются простые алгоритмы приближенного решения. [30]

Страницы: 1 2 3 4