Найти экстремумы функции методом множителей лагранжа. Метод Лагранжа (вариации постоянной). Линейные дифференциальные уравнения первого порядка. Условная оптимизация. Метод множителей Лагранжа
Метод Множителей Лагранжа является классическим методом решения задач математического программирования (в частности выпуклого). К сожалению, при практическом применении метода могут встретиться значительные вычислительные трудности, сужающие область его использования. Мы рассматриваем здесь метод Лагранжа главным образом потому, что он является аппаратом, активно используемым для обоснования различных современных численных методов, широко применяемых на практике. Что же касается функции Лагранжа и множителей Лагранжа, то они играют самостоятельную и исключительно важную роль в теории и приложениях не только математического программирования.
Рассмотрим классическую задачу оптимизации
max (min) z=f(x) (7.20)
Эта задача выделяется из задачи (7.18), (7.19) тем, что среди ограничений (7.21) нет неравенств, нет условий неотрицательности переменных, их дискретности, и функции f(x) и непрерывны и имеют частные производные по крайней мере второго порядка.
Классический подход к решению задачи (7.20), (7.21) дает систему уравнений (необходимые условия), которым должна удовлетворять точка х*,доставляющая функции f(x)локальный экстремум на множестве точек, удовлетворяющих ограничениям (7.21) (для задачи выпуклого программирования найденная точка х*в соответствии с теоремой 7.6 будет одновременно и точкой глобального экстремума).
Предположим, что в точке х* функция (7.20) имеет локальный условный экстремум и ранг матрицы равен . Тогда необходимые условия запишутся в виде:
(7.22)
есть функция Лагранжа; - множители Лагранжа.
Существуют также и достаточные условия, при выполнении которых решение системы уравнений (7.22) определяет точку экстремума функции f(x). Этот вопрос решается на основании исследования знака второго дифференциала функции Лагранжа. Однако достаточные условия представляют главным образом теоретический интерес.
Можно указать следующий порядок решения задачи (7.20), (7.21) методом множителей Лагранжа:
1) составить функцию Лагранжа (7.23);
2) найти частные производные функции Лагранжа по всем переменным 
и приравнять их нулю. Тем самым будет получена система (7.22), состоящая из уравнений. Решить полученную систему (если это окажется возможным!) и найти таким образом все стационарные точки функции Лагранжа;
3) из стационарных точек, взятых без координат , выбрать точки, в которых функция f(x) имеет условные локальные экстремумы при наличии ограничений (7.21). Этот выбор осуществляется, например, с применением достаточных условий локального экстремума. Часто исследование упрощается, если использовать конкретные условия задачи.
Пример 7.3 . Найти оптимальное распределение ограниченного ресурса в a ед. между n потребителями, если прибыль, получаемая при выделении j-му потребителю x j единиц ресурса, вычисляется по формуле .
Решение. Математическая модель задачи имеет следующий вид:
Составляем функцию Лагранжа:
.
Находим частные производные функции Лагранжа и приравниваем их нулю:
Решая эту систему уравнений, получаем:
Таким образом, если j-му потребителю будет выделено ед. ресурса, то суммарная прибыль достигнет максимальной величины и составит ден. ед.
Мы рассмотрелиметод Лагранжа применительно к классической задаче оптимизации. Можно обобщить этот метод на случай, когда переменные неотрицательны и некоторые ограничения заданы в форме неравенств. Однако это обобщение имеет преимущественно теоретическое значение и не приводит к конкретным вычислительным алгоритмам.
В заключение дадим множителям Лагранжа экономическую интерпретацию. Для этого обратимся к простейшей классической задаче оптимизации
max (min) z =f (x 1 , х 2); (7.24)
𝜑(x 1 , х 2)=b. (7.25)
Предположим, что условный экстремум достигается в точке . Соответствующее экстремальное значение функции f (x )
Допустим, что в ограничениях (7.25) величина b
может меняться, тогда координаты точки экстремума, а следовательно, и экстремальное значение f*
функции f
(x
) станут величинами, зависящими от b
, т. е. 
,
, а поэтому производная функции (7.24)
ЛАГРАНЖА МЕТОД
Метод приведения квадратичной формы к сумме квадратов, указанный в 1759 Ж. Лагранжем (J. Lagrange). Пусть дана
от ппеременных х 0 , x
1 ,..., х п
.
с коэффициентами из поля k
характеристики Требуется привести эту форму к канонич. виду
при помощи невырожденного линейного преобразования переменных. Л. м. состоит в следующем. Можно считать, что не все коэффициенты формы (1) равны нулю.
Поэтому возможны два случая.
1) При некотором g,
диагональный Тогда
где форма f 1 (х).не содержит переменную x g .
2) Если же все 
но
то
где форма f 2 (х).не содержит двух переменных x g
и x h .
Формы, стоящие под знаками квадратов в (4), линейно независимы. Применением преобразований вида (3) и (4) форма (1) после конечного числа шагов приводится к сумме квадратов линейно независимых линейных форм. С помощью частных производных формулы (3) и (4) можно записать в виде
Лит.
: Г а н т м а х е р Ф. Р.,
Теория матриц, 2 изд., М., 1966; К у р о ш А. Г., Курс высшей алгебры, 11 изд., М., 1975; Александров П. С., Лекции по аналитической геометрии..., М., 1968. И. В. Проскуряков.
Математическая энциклопедия. - М.: Советская энциклопедия . И. М. Виноградов . 1977-1985 .
Смотреть что такое "ЛАГРАНЖА МЕТОД" в других словарях:
Лагранжа метод - Лагранжа метод — метод решения ряда классов задач математического программирования с помощью нахождения седловой точки (x*, λ*) функции Лагранжа., что достигается приравниванием нулю частных производных этой функции по… … Экономико-математический словарь
Лагранжа метод - Метод решения ряда классов задач математического программирования с помощью нахождения седловой точки (x*, ?*) функции Лагранжа., что достигается приравниванием нулю частных производных этой функции по xi и?i . См. Лагранжиан. }
