Cтраница 1
Условия-ограничения здесь могут быть как линейными, так и нелинейными, но все недиагональные элементы матрицы, состоящей из вторых частных производных любой функции задачи, равны нулю. [1]
Запишем условия-ограничения, наложенные на элементы решения Xjj. Прежде всего обеспечим выполнение плана. [2]
В задачах линейного программирования целевая функция линейна, а условия-ограничения содержат линейные равенства и линейные неравенства. Переменные могут быть подчинены или не подчинены требованию неотрицательности. Одна и та же задача линейного программирования может быть записана в различной форме. [3]
Задача математического программирования содержит некую целевую функцию, оптимум которой следует определить, и систему равенств и неравенств, описывающих условия-ограничения задачи. [4]
Общая задача математического программирования разбивается на задачи, названия которых определяются видом функций, которые необходимо оптимизировать и которые входят в условия-ограничения, типом переменных задач, алгоритмом решения. [5]
Запишем сначала условия-ограничения, наложенные на элементы решения Хц. Прежде всего обеспечим выполнение плана. [6]
Запишем сначала условия-ограничения, наложенные на элементы решения xti. Прежде всего обеспечим выполнение плана. [7]
Другими словами, определяя минимальное положительное отношение элементов столбца свободных членов к коэффициентам при новой свободной переменной, находим переменную, которую необходимо перевести из базисных в свободные. После чего выражаем условия-ограничения и целевую функцию через новые свободные переменные. [8]
Но оно может быть уменьшено, если увеличить значение переменной х4, входящей с отрицательным коэффициентом. Очевидно, что увеличивать х4 можно до тех пор, пока не будут нарушены условия-ограничения задачи, в частности, пока переменные х х2 и х3 будут неотрицательны. [9]
При решении оптимизационных задач с ограничениями Eureka в окне Solution выводит в конце сообщение о том, насколько полно удовлетворены ограничения. Если он заметно меньше, это может служить признаком неточного нахождения экстремума. Следует в этом случае уточнить условия-ограничения. Вообще оптимизационные задачи сложны и содержат немало подвохов - будьте готовы к тому, что результат не является на 100 % верным, или даже к тому, что Eureka осрамится и не найдет решения. Будьте и снисходительны - пока не существует программы, дающей гарантии, что она правильно решает любую оптимизационную задачу. [10]