Сколько оптимальных значений может иметь целевая функция. Критерии принятия решений - файл ТПР.doc

Система, состоящая из целевой функции и уравнений связи, -задача экономико- математического моделирования (ЭММ). В случае, когда целевая функция и уравнения связи линейны, а переменные управления меняются непрерывно, задача ЭММ называетсязадачей линейного программирования (ЛП) . Основное свойство множества допустимых планов (МДП) задачи ЛП - оно является выпуклым многогранником. Выпуклым называется множество, которому принадлежат все отрезки, соединяющие любые две точки этого множества. Если задача ЛП имеет решение, то оно находится в вершине МДП. Планы, находящиеся в вершинах МДП, называются базовыми. Задачи линейного программирования делятся на задачи с ограничениями в форме неравенств (общая задача ЛП) и в форме равенств (каноническая задача ЛП). При математической формализации экономических задач с помощью линейной модели получаются общие задачи ЛП – например, (4), (5). Любой общей задаче путём введения дополнительных переменных может быть сопоставлена каноническая задача. Так, задаче (4) путём введения в каждое неравенство типа “расход ресурса £ запас ресурса” (строка 2 в (4)) дополнительной переменной x n+j (неизрасходованный остаток j -го ресурса) сопоставляется следующая каноническая:

При этом размерность задачи (6) – число переменных плана - по сравнению с (4) увеличилась с n до n+m .

При решении задачи (4) важное значение имеют коэффициенты ресурсоотдачи, среди которых здесь будут использованы дифференциальные и приростные. Дифференциальный коэффициент ресурсоотдачи k ji показывает стоимость оказанных при использовании единицы j -го ресурса i –ых услуг. Те виды услуг, для которых все k ji оказываются наименьшими по всем видам услуг, являются наименее выгодными. Они не должны присутствовать в оптимальном плане. Это позволяет, путём принудительного обнуления объёмов оказания таких услуг снизить размерность задачи и, таким образом, упростить её решение. Вычисляются они следующим образом - k ji =c i /a ji .

приростной коэффициент ресурсоотдачи К j – это коэффициент пропорциональности между приращением значения целевой функции оптимального плана и вызвавшим это приращение изменением запасов j -го ресурса. Можно считать, что К j показывают, на сколько увеличится значение целевой функции исходной задачи в оптимальном плане при увеличении величины запаса j -го ресурса на единицу. С математической точки зрения является полной производной от оптимального значения целевой функции по величине запаса j -го ресурса: К j =dL opt /db j .

составит С 1 х 1 рублей. Аналогично месячный доход от реализации шкафов составит С 2 х 2 рублей. Обозначив общий доход (в руб.) через Z , можно дать следующую математическую формулировку целевой функции: определить (допустимые) значения х 1 , и х 2 , максимизирующие величину общего дохода Z = С 1 х 1 + С 2 х 2 =

Ограничения. При решении рассматриваемой задачи должны быть учтены ограничения на расход ресурсов. Пиломатериал идет на изготовление и столов и шкафов. На один стол идет а 11 (м 3) пиломатериала, тогда на столы в количестве x 1 штук потребуется а 11 x 1 (м 3) пиломатериала. На изготовление шкафов в количестве х 2 штук потребуется а 12 х 2 (м 3) пиломатериала. Всего пиломатериала потребуется а 11 х 1 + а 12 x 2 (м 3). Расход его не должен превышать величины b 1 (м 3). Тогда ограничение на пиломатериал запишем в виде неравенства

На переменные задачи х 1 и х 2 должны быть наложены условия неотрицательности и неделимости, т.е. введем ограничения

х 1 ≥ 0, х 2 ≥ 0,

где х 1 , х 2 - целые числа.

Итак, математическую модель задачи можно записать следующим образом: определить месячные объемы производства столов х 1 и шкафов х 2 , при которых достигается

Следует отметить, что с формальных позиций данная модель является линейной, потому что все входящие в нее функции (ограничения и целевая функция) линейны. Но линейный характер построенной модели должен предполагать наличие двух свойств - пропорциональности и аддитивности. Пропорциональность предполагает прямо пропорциональную зависимость между переменной и целевой функцией и объемом потребления ограниченных ресурсов. Например, прямая пропорциональность не будет иметь места, если ввести зависимость доходов фабрики от размера партии продаваемых продуктов. Аддитивность наблюдается в том, что составляющие дохода в целевой функции независимы, общий доход равен сумме доходов. Если фабрика производит два конкретных вида продукции, увеличение сбыта одного из которых отрицательно сказывается на объеме реализации другого, то такая модель не обладает свойством аддитивности.

Для определения переменных рассмотренной модели могут использоваться методы линейного программирования. Базовым методом ЛП является симплекс-метод, разработанный Г. Данцигом . Задачу ЛП можно решить и графически. Графическое представление решения задачи поможет понять и идею симплекс-метода. Конкретизируем задачу, представив исходные данные в табл. 3.1 (данные приводятся условные).

Таблица 3.1

В дальнейшем ограничение (3.5) учитывать не будем, а решение задачи получим округлением найденных переменных задачи (3.0-3.4).

44 :: 45 :: 46 :: 47 :: Содержание

47 :: 48 :: 49 :: 50 :: 51 :: Содержание

3.2.2. Графический способ решения ЗЛП

Для определения решения ЗЛП с двумя переменными выполним следующие действия.

1. Построим множество допустимых решений Ω задачи. Данное множество Ω образуется в результате пересечения полуплоскостей (ограничений) (3.1-3.4). На рис. 3.2 множество допустимых решений показано в виде пятиугольника. Области, в которых выполняются соответствующие ограничения в виде неравенств, указываются стрелками, направленными в сторону допустимых значений переменных. Полученный многогранник Ω называют симплексом. Отсюда и название метода поиска оптимального решения.

2. Построим вектор-градиент С, составленный из производных целевой функции по переменным задачи, который указывает направление возрастания целевой функции по этим переменным. С = (С 1 , С 2) = (500,750). Начало этого вектора лежит в точке с координатами (0, 0), а конец - в точке (500, 750). Ряд параллельных штриховых линий, перпендикулярных вектору-градиенту, образует множество целевых

Функций при произвольно выбранных значениях Z . При Z = 0 прямая (целевая функция) проходит через точку (0, 0), а целевая функция Z принимает минимальное значение.

Рис. 3 2 Геометрическая интерпретация ЗЛП

3. Переместим прямую, характеризующую доход Z , в направлении вектор-градиента (для задачи max Z ) до тех пор, пока она не сместится в область недопустимых решений. На рис. 3.2 видно, что оптимальному решению соответствует точка X* = (х 1 *, х 2 *). Так как точка X* является точкой пересечения прямых (3.1) и (3.2), значения х 1 * и х 2 * определяются решением системы двух уравнений:

Решение указанной системы уравнений дает результат х 1 * = 517,4 и х 2 * =156,5. Полученное решение означает, что месячный объем производства столов должен составить 517 шт., а шкафов - 156 шт. Доход, полученный в этом случае, составит:

Z = 517 · 500 + 156 · 750 = 375500 рублей

ЗЛП со многими переменными можно решить графически, если в ее канонической записи число неизвестных n и число линейно независимых уравнений m связано соотношением n-m ≤ 2. Запишем каноническую форму ЗЛП, рассмотренную выше. Для этого введем новые переменные x 3 , x 4 и x 5 .

Для данной ЗЛП число переменных n = 5, а число линейно-независимых уравнений m = 3. Эта и другие ЗЛП в канонической форме могут быть решены графически, если n-m ≤ 2.

Выберем любые m неизвестные и выразим каждую из них через оставшиеся (n-m ) переменные. В нашем случае удобно взять переменные x 3 , x 4 и x 5 и выразить их через x 1 и x 2 .

Учитывая неотрицательность всех переменных, в том числе х 3 ≥ 0, х 4 ≥ 0 и х 5 ≥ 0, а также зависимость последних от двух переменных x 1 и х 2 , можно графически показать решение расширенной задачи с проекцией на переменные x 1 и х 2 . Полуплоскость х 3 ≥ 0 (см. рис. 3.2) совпадает с ограничением (3.1), полуплоскость х 4 ≥ 0 - с ограничением (3.2), а полуплоскость х 5 ≥ 0 - с ограничением (3.3). Точка оптимума в координатах x 1 и х 2 образуется в результате пересечения полуплоскостей х 3 и х 4: x 1 * = 517,4; х 2 = 156,5. Соответственно значения переменных х 3 Ä х 4 будут нулевыми: x 3 * =0; х 4 * = 0. Тогда из (3.9) следует, что x 5 * = 42 - 0,035·517,4 - 0,12·156,5 = 5,1. Решением ЗЛП (3.6-3.10) будет вектор X* = (517,4; 156,5; 0; 0; 5,1).

Геометрическое представление ЗЛП отражает следующее:

1) множество допустимых решений Ω выпуклое;

2) оптимальное решение не существует, если множество Ω пустое или неограниченное в направлении перемещения семейства гиперплоскостей уровня цели поиска экстремума;

3) решение находится в одной из угловых точек (вершин) множества допустимых решений Ω, получивших название базисных;

4) для канонической ЗЛП базисные решения характеризуются вектором X - (x 1 , x 2 ,..., х n), в котором значения m переменных отличны от нуля, где m - число линейно независимых уравнений задачи (число базисных переменных угловой точки множества Ω).

Для оптимального решения X* рассмотренного примера базисными переменными стали переменные x 1 , х 2 и х 5 . Оставшиеся переменные (n - m ) называют небазисными или свободными. Их значения в угловой точке равны нулю.

Обратите внимание на то, что любая базисная переменная может быть выражена через небазисные, и базисная переменная в модели (3.6)-(3.10) записывается один раз с коэффициентом единица.

Приведенная задача использования ресурсов имеет весьма простую постановку и структуру. В ней могут появиться требования учета выпуска продуктов в определенном соотношении, учета их возможного выпуска по различным технологиям, учета загрузки оборудования и другие. Все эти ситуации достаточно хорошо описываются моделями линейного программирования.

47 :: 48 :: 49 :: 50 :: 51 :: Содержание

50 :: 51 :: 52 :: 53 :: 54 :: 55 :: 56 :: 57 :: 58 :: 59 :: 60 :: 61 :: Содержание

3.2.3. Алгебраический (симплексный) метод решения ЗЛП

Рассмотренный выше графический способ решения задачи ЛП позволяет понять идею методов оптимизации, в том числе и методов линейного программирования. Сущность всех методов математического программирования заключается в том, чтобы вместо "слепого" перебора вариантов плана вести перебор выборочный, организованный, направленный на скорейшее, а в некоторых случаях и последовательное, улучшение решения.

Экстремальное решение достигается не внутри области допустимых решений Ω, а на границе ее (см. рис. 3.2); если быть еще точнее, то в одной из вершин угловых точек многоугольника, образованного в результате пересечения прямых, связанных с определенными ограничениями, либо на отрезке между двумя соседними угловыми точками. Так как экстремум обязательно достигается в одной или двух угловых точках допустимых планов, то нужно просто вычислить значения целевых функций во всех угловых точках (в нашем примере их пять) и

выбрать ту из них, которой соответствует экстремальное значение. При большом числе переменных и при большом числе ограничений число угловых точек многогранника становится столь велико, что вычислить в каждой из них значение целевой функции, запомнить эти значения и сравнить между собой весьма проблематично даже для мощных ЭВМ. Поэтому нужно искать какой-то другой путь решения.

К точке оптимума можно подобраться последовательно, переходя от одной угловой точки к соседней, например, каждый раз от исходной (опорной) точки X 0 (х 1 = 0, х 2 = 0) последовательно к той соседней, которая ближе и быстрее приближает к X*. Перебор точек решения по такой схеме позволяет предложенный Р. Данцигом симплекс-метод . Для нашего примера на первом шаге (итерации) от опорной точки X 0 мы перейдем по схеме симплекс-метода к точке X 1 с координатами (700, 0) и на втором шаге перейдем к точке X*. По другому же пути к точке X* можно добраться лишь за три шага. С вычислительной точки зрения симплекс-метод реализуется через так называемые симплекс-таблицы, которые рассчитываются для каждой угловой точки, начиная с опорной. Симплекс-таблицы позволяют определить оптимальность принимаемого решения, значения переменных, оценить ресурсные параметры (ограничения) на предмет их дефицитности, и в случае неоптимального решения, указывают, как перейти к соседней точке (следующей таблице). В силу различных особенностей и постановок задач ЛП симплекс-метод имеет различные модификации: прямой, двойственный, двухэтапный .

Для реализации любого из симплекс-методов необходимо построение начального опорного плана .

Пусть система ограничений такова:

Добавив к левым частям неравенства дополнительные переменные x n+i ≥ 0, i = 1, m , получим каноническую (расширенную) задачу, стратегически эквивалентную исходной, с системой ограничений:

Тогда начальным опорным планом будет вектор

Который удовлетворяет допустимости решения (он является базисным, т.к. число ненулевых элементов равно m , и опорным, т.к. все x j ≥ 0). Пусть система ограничений такова:

Вычтя из левых частей неравенства дополнительные переменные x n+i ≥ 0, i = 1, m , получим расширенную задачу, стратегически эквивалентную исходной, с системой ограничений:

Однако теперь дополнительные переменные входят в левую часть ограничений с коэффициентами, равными минус единице. Поэтому план

не удовлетворяет условиям допустимости решения (он базисный, но не опорный).

Как в первом, так и во втором случае при добавлении дополнительных переменных (они же становятся базисными переменными) в систему ограничений эти же переменные вводятся в целевую функцию с коэффициентами, равными нулю: C n+i ≥ 0, i = 1, m , т.е. в целевой функции при базисных переменных стоят нулевые коэффициенты, а при небазисных - коэффициенты С j , j = 1, n . Пусть целевая функция стремится к минимуму. Тогда значение целевой функции может быть уменьшено, если в базис вводить ту переменную x j , при которой коэффициент С j целевой функции имеет знак минус. И если все коэффициенты в целевой функции имеют знак плюс, то уменьшить ее значение не представляется возможным. Поэтому признаком оптимальности решения ЗЛП служат коэффициенты (оценки) в целевой функции при небазисных переменных.

В зависимости от выполнения условий оптимальности и допустимости применяют ту или иную схему решения ЗЛП .

Методы решения ЗЛП разбиваются на две группы:

1) методы последовательного улучшения решения. В основу их заложено движение от первоначальной точки (любое допустимое, но неоптимальное решение задачи в канонической форме) к оптимальной

Точке за конечное число шагов (итераций). К этой группе относятся прямой симплекс-метод, метод потенциалов и другие;

2) методы последовательного сокращения невязок. В основу их заложено движение от исходной условно-оптимальной точки, лежащей вне области допустимых решений, но удовлетворяющей признаку оптимальности решения, к оптимальной и допустимой точке. К этой группе относятся двойственный симплекс-метод, венгерский метод и другие. Все алгоритмы решения ЗЛП опираются на каноническую форму задачи. Поэтому число искомых переменных канонической задачи будет больше, чем в исходной.

При выборе алгоритма решения задачи ЛП исходят из следующих данных. Пусть ЗЛП приведена к каноническому виду, решается на минимум и свободные коэффициенты b i ≥ 0, i = 1, m . Тогда, если в целевой функции задачи имеются отрицательные коэффициенты (условие оптимальности решения задачи не выполняется), а начальный план задачи не имеет отрицательных значений переменных (условие допустимости решения задачи выполняется), то для решения предлагаемой задачи следует воспользоваться алгоритмом прямого симплекс-метода (табл. 3.2). Двойственный симплекс-метод применяется, если условие оптимальности решения задачи выполняется, а допустимости - нет. Двухэтапный симплекс-метод применяется, если условия и оптимальности и допустимости решения задачи не выполняются.

Таблица 3.2

Рассмотрим прямой симплекс-метод решения задач ЛП на следующем примере.

Пример 3.1

Минимизировать функцию Z = -x 1 - х 2 при ограничениях: 0,5х 1 + х 2 ≤ 1;

2х 1 + х 2 ≤ 2;

х 1 , х 2 ≥ 0.

Графическое представление задачи (3.11-3.14) показано на рис. 3.3.

Рис. 3.3. Графическое представление задачи (3.11) - (3.14)

Начальной базисной опорной точкой задачи будет вектор Х 0 = (0; 0; 1; 2). Значение целевой функции в этой точке Z (X 0) = 0.

Перенесем в целевой функции (3.11) переменную Z за знак равенства и данную задачу запишем в виде табл. 3.3, называемой симплекс-таблицей (нулевая итерация).

Таблица 3.3

В литературе описаны и другие формы записи симплекс-таблицы . По симплекс-таблице всегда можно сказать, является ли найденное решение оптимальным. В данном случае решение х 1 = 0; х 2 = 0; х 3 = 1; х 4 = 2 не является наилучшим, так как можно ввести в базис одну из переменных х 1 или х 2 (при этих переменных стоят коэффициенты со знаком минус с 1 = -1 и с 2 = - 1), уменьшив значение целевой функции. Тогда вводя в базис одну из небазисных переменных х 1 или х 2 (увеличив ее значение), следует вывести из базиса переменную х 3 или х 4 (доведя ее значение до нуля). В прямом симплекс-методе рассматриваются последовательно вопросы:

• 
  
• 
  
• 
  переход к новой канонической форме ЗЛП (к следующей итерации симплекс-таблицы).

. Если в базис включаем переменную x 1 , то это значит, что увеличиваем ее значение с нуля до каких-то определенных пределов. До каких? Обратимся к рис. 3.3. Крайним значением для переменной х 1 будет единица, при этом переменная (прямая) х 4 в ограничении (3.13) примет значение, равное нулю, то есть из базиса выйдет х 4 , а ее место займет переменная x 1 . Из уравнения (3.12) определим значение х 3 = 1 - 0,5 · 1 = 0,5. Таким образом, на следующей итерации (шаге) допустимым решением будет вектор X 1 = (1; 0; 0,5; 0). Значение целевой функции в этой точке Z (1) = -1.

Не прибегая к графическому представлению задачи, определение предельного значения x l и определение переменной х 4 , которую следует вывести из базиса, можно провести на следующем распределении. Если вывести из базиса переменную х 3 , т.е. должно быть х 3 = 0, то из (3.12) следует x l = b 1 /а 1 s = 1/0,5 = 2. Если вывести из базиса переменную х 4 , т.е. сделать х 4 = 0, то из (3.13) x l = b 2 /а 2 s = 1/1 = 1. Получается, что значение x l = 1 или x l = 2. Но при x l = 2 в уравнении (3.13) переменная х 4 = 1 - 2 - 0,5 · 0 = -1, что противоречит условию допустимости решения (3.14). Поэтому включаем в базис x l с наименьшим значением, которое определено из второго ограничения. В этом ограничении находится исключаемая переменная из базиса х 4 . В общем случае переменная x s , включаемая в базис, может увеличиваться до значения

Пусть максимум достигается в строке r , т.е. x s = b r /a rs , тогда в этой строке базисная переменная обращается в нуль, т.е. выводится из базиса. Строку r называют ведущей строкой , а элемент а rs - ведущим элементом . Если в ведущем столбце не найдутся положительные a is , то это означает, что ЗЛП не имеет области допустимых решений.

Переход к новой канонической форме ЗЛП . В табл. 3.4 показаны переходы от нулевой итерации к последующим методам последовательного исключения вновь вводимой базисной переменной из неведущих строк. Новая строка на последующей итерации с вновь введенной базисной переменной получается путем деления элементов ведущей строки на ведущий элемент, относительно полученной строки далее производится исключение новой базисной переменной из других строк. В табл. 3.4 на итерации 1’ указаны коэффициенты при базисных переменных, под которые осуществляется соответствующий переход. Ведущие элементы в таблице помечены звездочкой.

Расчет коэффициентов на очередной итерации можно производить по правилу четырехугольника .

Эта таблица на итерации 2 соответствует оптимальному решению X* = X 2 = (2/3; 2/3; 0; 0).

Значение целевой функции Z (X*) = -4/3.

Таблица 3.4

Рассмотрим двойственный симплекс-метод решения задачи ЛП на следующем примере.

Пример 3.2

Максимизировать функцию Z = -х 1 - х 2 при ограничениях:

0,5х 1 + х 2 ≤ 1;

2х 1 + х 2 ≥ 2;

х 1 , х 2 ≥ 0.

В канонической форме ЗЛП примет вид

Графическое представление задачи показано на рис. 3.4.

Рис. 3.4. Графическое представление задачи (3.15) - (3.18)

Составим симплекс-таблицу 3.5.

Таблица 3.5

Нулевая строка в табл. 3.5 указывает на то, что признак оптимальности решения задачи выполнен (нет отрицательных коэффициентов).

Однако начальное решение Х 0 = (0; 0; 1; -2) является отрицательным.

Попытаемся решить задачу (в противоположность прямому симплекс-методу) последовательным движением от исходной недопустимой точки Х 0 к X*, рассматривая вопросы:

• 
  поиск переменной для исключения из базиса;
• 
  поиск переменной для включения в базис;
• 
  переход к новой форме ЗЛП (последующей итерации решения).

Будет и оптимальным и допустимым. В нашем примере исключаем переменную х 4 = -2.

Поиск переменной для включения в базис . Какую небазисную переменную включить в базис х 1 или х 2 ? В принципе любую можно включить в базис с целью движения в область допустимых решений. Из графического представления задачи (см. рис. 3.4) видно, что при включении в базис переменной х 2 мы попадаем сразу в допустимую и оптимальную точку X*. В литературе показано, что к оптимальному решению можно добраться быстрее, если выбирать для включения в базис переменную x s такую, что для нее отношение C s /|a rs | для всех элементов a rs ведущей строки будет минимальным:

Если все элементы a rj · ≥ 0, то это будет означать, что задача не имеет допустимых решений. В нашем примере минимальное отношение (3.19) достигается для переменной х 1 и равно 1/2. Решим задачу табличным способом (табл. 3.6).

Таблица 3.6

Оптимальное решение: X* = (1; 0; 1/2; 0;); Z (X* ) = -z" = -1.

Предположим, что при решении предыдущего примера (см. табл. 3.6) в базис включили бы не х 1 , а переменную х 2 , то получили бы на итерации 1 следующую табл. 3.7.

Таблица 3.7

Нулевая строка в табл. 3.7 указывает на то, что признак оптимальности решения задачи не выполнен, и промежуточное решение X 1 = (0; 2; -1; 0) является недопустимым. Далее задачу можно решать двухэтапным симплекс-методом, методом больших штрафов и другими . Рассмотрим двухэтапный симплекс-метод .

1. Вводим дополнительно по одной переменной, делая их базисными, в те уравнения, в которых не выполнялись условия допустимости. В нашем случае вводим переменную х 5 в строку (1), прежде изменив знаки на противоположные (табл. 3.8), и столбец под х 5:

3/2 х 1 - х 3 - х 4 + х 5 = 1.

2. Вводим новую (фиктивную) целевую функцию W как сумму вновь вводимых дополнительных переменных, выраженную через небазисные переменные. В нашем случае W = х 5 = 1 - 3/2 x 1 + х 3 + х 4 . Вносим дополнительно строку (3) в табл. 3.8 с фиктивной целевой функцией -W - 3/2 х 1 + х 3 + х 4 = -1.

3. Применяем прямой симплекс-метод для минимизации фиктивной целевой W с пересчетом всех коэффициентов. Первый этап заканчивается, если фиктивная целевая функция W обратится в нуль W = 0, а следовательно, и дополнительные переменные тоже будут с нулевыми значениями. Далее строка с фиктивной целевой функцией и столбцы с дополнительными переменными не рассматриваются. Если в результате минимизации целевой W получим оптимальное значение W , отличное от нуля W ≠ 0, то это будет означать, что исходная ЗЛП не имеет допустимых решений.

Применяем прямой симплекс-метод для оптимизации основной

целевой функции Z . Включаем в базис переменную х 3 вместо переменной х 2 . Делаем пересчет коэффициентов на итерации 3 и получаем оптимальное решение: X* = (1; 0; 1/2; 0;); Z (X*) = -z" = -1.

Таблица 3.8

50 :: 51 :: 52 :: 53 :: 54 :: 55 :: 56 :: 57 :: 58 :: 59 :: 60 :: 61 :: Содержание

61 :: 62 :: 63 :: 64 :: 65 :: 66 :: 67 :: 68 :: 69 :: 70 :: Содержание

3.2.4. Анализ модели задачи линейного программирования

Данные в оптимальной симплекс-таблице позволяют делать всесторонний анализ линейной модели, в частности анализ чувствительности оптимального решения к изменению запасов ресурсов и вариациям коэффициентов целевой функции. Дадим вначале понятие двойственности задач линейного программирования.

Рассмотрим задачу линейного программирования (3.20)-(3.22) на примере задачи использования ресурсов. Если для этой исходной ЗЛП (назовем ее прямой) ввести переменные y i для оценки ресурсных ограничений (3.21) и сделать переход к математической постановке другой задачи (двойственной или обратной) вида (3.23)-(3.25), то решения прямой и двойственной задач будут находиться во взаимной зависимости, выраженной через соответствующие теоремы двойственности .

Очевидно, задача, двойственная двойственной, совпадает с исходной. Поэтому нет разницы, какую принять в качестве прямой, а какую - двойственной. Говорят о паре взаимно двойственных задач.

Действие системы, ее поведение характеризуются не только установлением факта достижения цели, но и степенью ее достижения, определяемой с помощью целевой функции.

Целевая функция – есть обобщенный показатель системы, который характеризует степень достижения системой ее цели. Составление целевой функции одна из важнейших задач при проектировании системы. Однако нет общей теории построения целевых функций, есть только некоторые рекомендации.

Целевая функция составляется по указаниям ТЗ о критерии оптимизации путем анализа внешних параметров системы и ограничений на них.

Целевая функция должна существенно зависеть от внешних параметров или части их. В противном случае оптимизация по данной целевой функции не имеет смысла. Целевая функция представляет вектор в m -мерном пространстве внешних параметров системы

Обычно целевая функция задается в скалярном виде.

Используются следующие четыре формы целевой функции.

1. Наиболее часто используется целевая функция одного внешнего параметра

В этом случае целевая функция просто равна одному из внешних параметров или его обратной величине

Все остальные (m – 1) внешних параметров переводятся в систему ограничений.

Физический смысл целевой функции приведенных видов заключается в том, что чем больше (или меньше) параметр y i , тем лучше при прочих равных условиях данная система, причем равенство прочих условий понимается в смысле ограничений на остальные внешние параметры. Типичные задачи с приведенной формой целевой функции: оптимизация системы по надежности (y = P (t )), помехоустойчивости, стоимости и другим внешним параметрам. Такая целевая функция имеет ясный физический (технический или экономический) смысл, объективно характеризует систему и поэтому часто используется. То есть в этом случае целевой функцией является внешний параметр системы. Он и называется целевой функцией системы. Это могут быть: точность, быстродействие, время, стоимость, надежность, масса, габариты, какой-то технологический показатель и т.п.

2. Вторая форма целевой функции – это сумма параметров одной размерности или сумма функций от этих параметров

Такая форма характерна при оптимизации по экономическим критериям, по критериям сложности и т.п.

Например, при минимизации годовых приведенных затрат на систему целевая функция представляет собой сумму двух внешних параметров: годовых эксплуатационных расходов и капитальных затрат, отнесенных к сроку окупаемости системы. В этом случае каждый из этих внешних параметров системы является сложной функцией ее внутренних (подлежащих нахождению) параметров.

Целевые функции задач оптимизации по критерию сложности также имеют вторую форму, т.к. они представляются в виде суммы сложностей отдельных подсистем или блоков системы.

3. Третья форма целевой функции – ранжированная форма – представляет собой упорядоченную совокупность целевых функций первой формы с приоритетами

Первая целевая функция наиболее важная, последняя целевая функция наименее важная.

В частном случае целевая функция этого вида записывается так:

Пример ранжирования – это (например) такая последовательность целевых функций: точность, надежность, стоимость. Смысл целевой функции третьей формы состоит в следующем. Самым главным – первым по рангу – признается некоторый i -й параметр системы – y i (например, точность). Если у некоторой системы этот i -ый параметр больше, чем у всех других систем, то независимо от значений других параметров (если только они удовлетворяют ограничениям) данная система считается лучшей. Затем по второму параметру и т.д.

Процедура оптимизации в этом случае, как правило, является многошаговой. Такая оптимизация часто неосознанно применяется в технических системах. Сначала выбирают систему лучшую по точности, при одинаковой точности нескольких систем – более надежную, а затем – более дешевую. На каждом шаге при оптимизации используется только один критерий, что не противоречит концепции системного подхода (оптимизация по одному единственному критерию, см. далее).

4. Четвертая – наиболее общая – форма целевой функции представляет собой произвольную зависимость от всех или части (но не меньше двух) разнородных внешних параметров

При этом разнородные параметры преобразуются в безразмерные (или одноразмерные) и целевая функция формируется как некоторая композиция (например, среднее арифметическое) полученных безразмерных показателей.

Единую целевую функцию четвертой формы можно получить из целевых функций третьей формы путем умножения их на весовые коэффициенты и последующего суммирования :

где F S (y i ) – одна из k целевых функций третьей формы;

ω S – ее весовой коэффициент.

Однако, как указывается там же, определение весовых коэффициентов отдельных целевых функций является очень сложным.

Экстремальное значение полученной суммы будет считаться оптимальным.

Таким образом, можно указать, что в большинстве случаев (1-я и 3-я формы) показатели качества системы оцениваются численными значениями компонентов векторной целевой функции, которые носят названия функционалов :

- - - - - - - - - - - - - - - - - -

Так как системы работают в условиях случайных воздействий, то значения функционалов часто оказываются случайными величинами. Это неудобно при использовании функционалов в виде показателей качества. Поэтому в таких случаях обычно пользуются средними значениями соответствующих функционалов. Например: среднее количество изделий, выпускаемых за смену; средняя стоимость продукции и т.д.

В некоторых случаях показатели качества представляют собой вероятности некоторых случайных событий. При этом в качестве целевой функции выбирается вероятность
выполнения системой поставленной цели (задачи)

Например, вероятность обнаружения цели радиолокатором и т.п.