Відмінності між версіями «Задача СП з апріорними розв’язувальними розподілами. Зведення до розв’язку задачі скінченно-вимірного нелінійного програмування.»
Roshen (обговорення • внесок) |
Roshen (обговорення • внесок) |
||
Рядок 1: | Рядок 1: | ||
− | + | <math>M\psi_{0}(x)=\int\psi_{0}(x)dF_{x}\rightarrow inf,\;(3.1)</math> | |
+ | |||
+ | <math>M\psi_{i}(x)=\int\psi_{i}(x)dF_{x}\leq 0,\;i=1,2,..,m,\;(3.2)</math> | ||
+ | |||
+ | <math>x\in X,\;(3.3)</math> | ||
<math>M\psi_0(\omega,x)=\int\limits_{X\times\Omega}\psi_0(\omega,x)dF_xdF_{\omega}\rightarrow inf,\;(3.4)</math> | <math>M\psi_0(\omega,x)=\int\limits_{X\times\Omega}\psi_0(\omega,x)dF_xdF_{\omega}\rightarrow inf,\;(3.4)</math> | ||
Рядок 5: | Рядок 9: | ||
<math>M\psi_i(\omega,x)=\int\limits_{X\times\Omega}\psi_i(\omega,x)dF_xdF_{\omega}\leq 0,\;i=1,..,m,\;(3.5)</math> | <math>M\psi_i(\omega,x)=\int\limits_{X\times\Omega}\psi_i(\omega,x)dF_xdF_{\omega}\leq 0,\;i=1,..,m,\;(3.5)</math> | ||
− | <math>x\in X | + | <math>x\in X,\;(3.6)</math> |
− | + | <math>M\psi_0(\omega,x)=\int\limits_{X\times\Omega}\psi_0(\omega,x)dF_{x|\omega}dF_{\omega}\rightarrow inf,\;(3.7)</math> | |
− | <math>\int\limits_{\Omega} | + | <math>M\psi_i(\omega,x)=\int\limits_{X\times\Omega}\psi_i(\omega,x)dF_{x|\omega}dF_{\omega}\leq 0,\;i=1,..,m,\;(3.8)</math> |
− | + | <math>x\in X.\;(3.9)</math> | |
− | + | Визначення апріорних розв'язувальних розподілів задач другого класу - стохастичних задач виду (3.4) - (3.6) може бути аналогічним чином зведено до розв'язку задач скінчено-вимірного нелінійного програмування. | |
− | + | Введемо наступне позначення: | |
− | <math>x\ | + | <math>\int\limits_{\Omega}\overline{\psi_i}(\omega,x)dF_{\omega}=\overline{\psi_i}(x),\;i=0,1,...,m.\;(3.17)</math> |
+ | |||
+ | В цих позначеннях задача (3.4) - (3.6) зводиться до задачі виду (3.1) - (3.3). | ||
Повторюючи міркування попереднього пункту, прийдемо до висновку, що обчислення апріорних розв'язувальних розподілів задачі (3.4) - (3.6) еквівалентно розв'язку наступної скінчено-вимірної задачі математичного програмування. | Повторюючи міркування попереднього пункту, прийдемо до висновку, що обчислення апріорних розв'язувальних розподілів задачі (3.4) - (3.6) еквівалентно розв'язку наступної скінчено-вимірної задачі математичного програмування. | ||
Рядок 44: | Рядок 50: | ||
Крім умов невід'ємності змінних задача має <math>m+1</math> обмеження. Тому оптимальний план задачі (3.21) - (3.24) містить не більше <math>m+1</math> додатних значень <math>p_{k}</math>. Величини <math>p^\ast_{k}>0</math> і відповідні їм вектори <math>x^\ast_{k}</math> визначають апріорний дискретний розв'язувальний розподіл розглянутої задачі. Приведені нижче міркування справедливі і для множини <math>X</math>, що складається зі зліченого числа точок. Цей же принцип може бути використаний для наближення апріорного розвязувального розподілу у випадку, коли множина <math>X</math> являє собою компакт. Дискретне значення <math>x_k</math> відповідає вузлам <math>\varepsilon</math>-мережі множини <math>X</math>. | Крім умов невід'ємності змінних задача має <math>m+1</math> обмеження. Тому оптимальний план задачі (3.21) - (3.24) містить не більше <math>m+1</math> додатних значень <math>p_{k}</math>. Величини <math>p^\ast_{k}>0</math> і відповідні їм вектори <math>x^\ast_{k}</math> визначають апріорний дискретний розв'язувальний розподіл розглянутої задачі. Приведені нижче міркування справедливі і для множини <math>X</math>, що складається зі зліченого числа точок. Цей же принцип може бути використаний для наближення апріорного розвязувального розподілу у випадку, коли множина <math>X</math> являє собою компакт. Дискретне значення <math>x_k</math> відповідає вузлам <math>\varepsilon</math>-мережі множини <math>X</math>. | ||
+ | |||
+ | 3.4. Обчислення апостеріорних розв'язувальних правил стохастичної задачі (3.7) - (3.9) в загальному випадку пов'язано зі значними труднощами. Однак у випадку, коли простір <math>\Omega</math> елементарних подій складається зі скінченого числа <math>(r)</math> елементів, ймовірність яких задана, розв'язок спрощується. Побудова опуклої оболонки множини | ||
+ | |||
+ | <math>Y={{y_i=\psi_i(\omega,x),\;i=0,1,...,m,\;x\in X}},</math> | ||
+ | |||
+ | можна уявити у вигляді двохетапної операції. На початку будуються опуклі оболонки множини <math>Y</math> при фіксованих значеннях <math>\omega</math>, а потім у відповідності з дискретною ймовірнісною мірою на <math>\Omega</math> | ||
+ | визначається опукла комбінація множин, побудованих на першому етапі. | ||
+ | |||
+ | |||
+ | |||
+ | |||
+ | |||
+ | |||
+ | |||
+ | |||
+ | |||
+ | |||
+ | |||
Виконала: [[Користувач:Юрченко Тетяна Сергіївна|Юрченко Тетяна Сергіївна ]] | Виконала: [[Користувач:Юрченко Тетяна Сергіївна|Юрченко Тетяна Сергіївна ]] | ||
Доповнювала: [[Користувач:65890|Татьяненко Марина Олександрівна]] | Доповнювала: [[Користувач:65890|Татьяненко Марина Олександрівна]] |
Версія за 17:26, 26 березня 2019
Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): M\psi_{0}(x)=\int\psi_{0}(x)dF_{x}\rightarrow inf,\;(3.1)
Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): M\psi_{i}(x)=\int\psi_{i}(x)dF_{x}\leq 0,\;i=1,2,..,m,\;(3.2)
Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): x\in X,\;(3.3)
Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): M\psi_0(\omega,x)=\int\limits_{X\times\Omega}\psi_0(\omega,x)dF_xdF_{\omega}\rightarrow inf,\;(3.4)
Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): M\psi_i(\omega,x)=\int\limits_{X\times\Omega}\psi_i(\omega,x)dF_xdF_{\omega}\leq 0,\;i=1,..,m,\;(3.5)
Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): x\in X,\;(3.6)
Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): M\psi_0(\omega,x)=\int\limits_{X\times\Omega}\psi_0(\omega,x)dF_{x|\omega}dF_{\omega}\rightarrow inf,\;(3.7)
Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): M\psi_i(\omega,x)=\int\limits_{X\times\Omega}\psi_i(\omega,x)dF_{x|\omega}dF_{\omega}\leq 0,\;i=1,..,m,\;(3.8)
Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): x\in X.\;(3.9)
Визначення апріорних розв'язувальних розподілів задач другого класу - стохастичних задач виду (3.4) - (3.6) може бути аналогічним чином зведено до розв'язку задач скінчено-вимірного нелінійного програмування.
Введемо наступне позначення:
Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): \int\limits_{\Omega}\overline{\psi_i}(\omega,x)dF_{\omega}=\overline{\psi_i}(x),\;i=0,1,...,m.\;(3.17)
В цих позначеннях задача (3.4) - (3.6) зводиться до задачі виду (3.1) - (3.3).
Повторюючи міркування попереднього пункту, прийдемо до висновку, що обчислення апріорних розв'язувальних розподілів задачі (3.4) - (3.6) еквівалентно розв'язку наступної скінчено-вимірної задачі математичного програмування.
Вимагається обчислити вектори Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): x_k
і числа Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): p_k
, які визначають нижню грань функціонала:
Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): {\sum^{m}_{k=0}\overline{\psi_{0}}(x_k)p_{k}},\;(3.18)
за умови
Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): {\sum^{m}_{k=0}\overline{\psi_{i}}(x_{k})p_{k}}\le 0,(3.19)
Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): x_{k}\in X,p_{k}\ge 0,k = 0,1,...m,\sum^{m}_{k=0} p_{k}=1.\;(3.20)
Оптимальний план Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): x^\ast_{k}
, Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): p^\ast_{k}
, Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): k=0,1,...,m,
задачі (3.18) - (3.20) визначає дискретний розв'язувальний розподіл задачі (3.4) - (3.6).
У випадку, коли множина Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): X
складається із скінченного числа Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): s точок Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): x_1,...,x_s
, обчислення розв'язувального розподілу зводиться до розв'язку задачі лінійного програмування:
Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): {\sum^{s}_{k=1}\overline\psi_{0}(x_{k})p_{k}}\rightarrow min,\;(3.21)
Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): {\sum^{s}_{k=1}\overline\psi_{i}x_{k}p_{k}\le 0,\;i = 1,...m},\;(3.22)
Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): \sum^{s}_{k=1}p_{k}=1,\;(3.23)
Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): p_{k}\ge 0,k = 1,...s.\;(3.24)
Крім умов невід'ємності змінних задача має Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): m+1
обмеження. Тому оптимальний план задачі (3.21) - (3.24) містить не більше Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): m+1 додатних значень Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): p_{k}
. Величини Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): p^\ast_{k}>0
і відповідні їм вектори Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): x^\ast_{k} визначають апріорний дискретний розв'язувальний розподіл розглянутої задачі. Приведені нижче міркування справедливі і для множини Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): X
, що складається зі зліченого числа точок. Цей же принцип може бути використаний для наближення апріорного розвязувального розподілу у випадку, коли множина Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): X
являє собою компакт. Дискретне значення Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): x_k відповідає вузлам Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): \varepsilon
-мережі множини Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): X .
3.4. Обчислення апостеріорних розв'язувальних правил стохастичної задачі (3.7) - (3.9) в загальному випадку пов'язано зі значними труднощами. Однак у випадку, коли простір Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): \Omega
елементарних подій складається зі скінченого числа Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): (r) елементів, ймовірність яких задана, розв'язок спрощується. Побудова опуклої оболонки множини
Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): Y={{y_i=\psi_i(\omega,x),\;i=0,1,...,m,\;x\in X}},
можна уявити у вигляді двохетапної операції. На початку будуються опуклі оболонки множини Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): Y
при фіксованих значеннях Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): \omega
, а потім у відповідності з дискретною ймовірнісною мірою на Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): \Omega
визначається опукла комбінація множин, побудованих на першому етапі.
Виконала: Юрченко Тетяна Сергіївна
Доповнювала: Татьяненко Марина Олександрівна