Системний аналіз та теорія прийняття рішень
Шукаєте відповіді та рішення тестів для Системний аналіз та теорія прийняття рішень? Перегляньте нашу велику колекцію перевірених відповідей для Системний аналіз та теорія прийняття рішень в virt.ldubgd.edu.ua.
Отримайте миттєвий доступ до точних відповідей та детальних пояснень для питань вашого курсу. Наша платформа, створена спільнотою, допомагає студентам досягати успіху!
Задати граф за допомогою матриці суміжності.
Нехай задано неорієнтований граф.
Визначити:
Використовуючи команд у NLPSolve пакета Optimization знайти максимум функції F(x_1,x_2)=x_1^2+x_2^2-4x_1+10x_2 , при умові
8-3x_1-2x_2 \geq 0 ,
x_1\geq 0 ,
x_2\geq 0 .
Використовуючи команду LagrangeMultipliers пакета Student[MultivariateCalculus] знайти стаціонарні точки методом множників Лагранжа F(x_1,x_2)=5x_1\cdot x_2-4 , при умові
\frac{x_1^2}{8}+\frac{x_2^2}{2}=25 .
Дослідити функцію F(x_1,x_2,x_3)=-x_1\cdot x_2-x_2\cdot x_3-8 на умовний екстремум методом множників Лагранжа при заданих обмеженнях:
x_1+x_2=2 ,
x_2+x_3=2 .
Дослідити функцію на умовний екстремум методом множників Лагранжа при заданих обмеженнях: F(x_1,x_2,x_3)=x_1\cdot x_2+x_2\cdot x_3+5
x_1+x_2=6
x_2+x_3=-6
Нехай (X^0,\lambda^0) є стаціонарною точкою функції Лагранжа
L(X,\lambda) .
Нехай задано задачу нелінійного програмування
F(x_1, x_2,..., x_n)\to max(min)
g_i(x_1,x_2, ..., x_n)=0 ,
i=\overline{1,m} ,
де – неперервно-диференційовні функції в деякій області F(x_1, x_2,..., x_n) ,
g_i(x_1,x_2, ..., x_n) ,
i=\overline{1,m} ,
D\in R^n .
Для такої задачі функція Лагранжа має вигляд
Основні вимоги до задачі нелінійного програмування, яку можна розв’язувати методом множників Лагранжа:
Назвіть основні методи розв’язання задач нелінійного програмування другої групи.
Хочете миттєвий доступ до всіх перевірених відповідей на virt.ldubgd.edu.ua?
Отримайте необмежений доступ до відповідей на екзаменаційні питання - встановіть розширення Crowdly зараз!