Автоматизированное проектирование технических систем: Учебное пособие.
Бельков В. Н., Ланшаков В. Л.,
Теорема 1. Пусть f, gj и hk - дифференцируемые функции, а x* - допустимое решение данной задачи. Далее пусть и линейно независимы. Если x* - оптимальное решение задачи нелинейного программирования, то существует такая пара векторов что является решением задачи Куна-Таккера, то есть системы (2-1).
Проверка выполнения условия линейной независимости весьма затруднительна, так как требуется, чтобы оптимальное решение задачи было известно заранее. Вместе с тем условие линейной независимости всегда выполняется для задач нелинейного программирования, обладающих следующими свойствами.
Необходимые условия Куна-Таккера можно использовать для доказательства того, что заданная допустимая точка, удовлетворяющая условию линейной независимости, не является оптимальной, если она не удовлетворяет условиям Куна-Таккера. С другой стороны, если в этой точке и выполняются условия Куна-Таккера, то нет гарантии, что найдено оптимальное решение нелинейной задачи.
Рассмотрим пример.
Минимизировать при ограничении
Запишем условия Куна-Таккера:
(2-2)
Так как ограничения содержат линейные функции, условие линейной независимости выполняется во всех допустимых точках. Легко видеть, что х = 3- точка оптимума. Рассмотрим допустимое решение х = 2. Для того, чтобы доказать его неоптимальность, проверим выполнение условий Куна-Таккера. Из уравнений (3) и (4) системы (2-2) следует, что U1=U2=0; однако значения х=2, U1=U2=0 не удовлетворяют уравнению (1). Следовательно, исходя из необходимых условий Куна- Таккера, точка х=2 не может быть оптимальной.
С другой стороны, решение х=U1=U2=0, то есть х- другая точка из допустимой области, удовлетворяет системе (1)-(5) и, следовательно, определяет точку Куна-Таккера, однако оптимальным не является. Условия Куна-Таккера должны выполняться в точке оптимума х=3. Нетрудно проверить, что решение х=3 и U1=0, U2=6 удовлетворяет условиям Куна-Таккера.