Nonlinear programmearring - ien fan de ûnderdielen fan wiskundige programmearring

Nonlinear programmearring is part fan wiskundige programmearring, dêr't in net-lineêre funksje wurdt fertsjintwurdige troch bepaalde beheinings of objektive funksje. De wichtichste objekt fan it nonlinear programmearring is te finen in optimaal wearde fan 'e objektive funksje jûn in bepaald oantal parameters en beheiningen.

non-lineêre programmearring probleem binne oars as de problemen fan lineêre ynhâld optimale resultaten net allinnich binnen de regio, dat hat wat beheinings, mar ek yn it bûtenlân. Dizze typen fan problemen binne dy fan matematysk programmearring taken dat kin wurde fertsjintwurdige as fergelikingen en ongelijkheden.

Nonlinear Programming wurdt yndield neffens de funksje ferskaat F (x), funksje beperkingen en meitsjen fan de diminsje fan it vector x. Sa, de namme fan de taak is ôfhinklik fan it oantal fariabelen. As mei help fan ien fariabele nonlinear programmearring kin útfierd wurde fia de iene-parameter unconstrained optimalisearjen. As it oantal fariabelen dy't jo brûke kinne mear as ien betingstleazens multi-parameter optimalisaasje.

Om lossen de linearity problemen mei help standert metoaden fan lineêre programmearring (bgl, Simplex metoade). Mar mei it algemiene metoade fan oplossing bestiet net nonlinear, selektearre yn elke yndividuele gefallen en it is ek har hinget ôf fan 'e funksje F (x).

Nonlinear programmearring komt foar yn it deistich libben hiel faak. Bygelyks, it is in ûnevenredige tanimmen fan kosten quantity produsearre of oankocht guod.

Soms finen fan de optimale oplossings yn nonlinear programmearring problemen besykje te fieren in rûzing te lineêre problemen. In foarbyld is de kwadratyske programmearring, dêr't de funksje F (x) wurdt fertsjintwurdige troch in veelterm fan twadde graad mei respekt foar de fariabelen, de observearre linearity beheinings. In twadde foarbyld is it brûken fan 'e straf funksje metoade, it brûken fan dat ûnder bepaalde beheinings fermindert it sykjen foar extremum analogous proseduere sûnder sokke beheinings oplost folle makliker.

Lykwols, doe't analysearre as gehiel, net-lineêre programmearring is de oplossing te ferhege kompjûtasjonele muoite fan de taak. Hiel faak brûke wy de likernôch oplossingen tidens harren optimalisearjen techniken. In oare krêftige ark dat kin wurde oanbean oplosse dit type probleem - numerike metoaden te finen it rjocht oplossing op in jûn krektens.

Lykas hjirboppe neamde, net-lineêre programmearring freget om in spesjale yndividuele oanpak, dy't moatte rekken hâlde har spesifisiteit.

Der binne de folgjende metoaden fan nonlinear Programming:

- Gradient metoaden, basearre op 'e eigenskippen fan' funksjonele gradient yn punt. Mei oare wurden, it fektoriële fan parsjele derivaten berekkene yn 'e punt nommen as de rjochting fan de maksimale yndeks tanimmende funksjes yn de omkriten fan dat punt.

- Monte Carlo metoade, dêr't de parallellepipedum bepaald n-th diminsje, ynklusyf in mearfâldichheid fan plannen foar lettere modellewurk samar N-dots mei unifoarm ferdieling yn 'e parallellepipedum.

- metoade fan dynamyske programmearring wurdt werombrocht ta in multidimensional optimalisearjen probleem taken nei in lytsere diminsje.

- bol Programming metoade wurdt útfierd yn 'e syktocht nei it minimum fan in bolle funksje of in maksimum fan in holle op' e bolle part fan 'e set plannen. Yn it gefal dêr't in mearfâldichheid fan plannen is in konveks polyhedron, dan kin it wêze tapast Simplex metoade.