Page 71 - 4472

8x 5x  40 ,
 1 2
 5x 1  6x 2  30 ;

40   8 
x  8x 1  8  8 5x  6 8  x   30
x
1 1
2 1  
5 5 5
; ;
25  48
x  3048
1 
23x 90
5
; 1 ;
23 
 90  8  8  90  8 18  40
x x
1 2
23 5 23 23 23
; ;
 90 40 
 A ,    9,3  7 , 1 ;
Отже,  23 23  .

 40 
 90   6100 
f  f , 265 2 ,
max  
Відповідь: 23 23 23 .

Постановка задачі нелінійного програмування
При розв’язуванні задач оптимізації доводиться

враховувати нелінійний характер взаємозв’язків між різними

показниками. У загальному вигляді нелінійна математична
модель має вигляд:
 
f  , xx ,...,x max(min)
1 2 n
,
при обмеженнях

g x , x ,..., x   ,, b
i 1 2 n i і=1,…,m,

де f x , x ,..., x n  g i x , x ,..., x n – нелінійні функції.
2
1
1
2
,
Звичайно задачу нелінійного програмування (ЗНП)
намагаються звести до лінійного вигляду. Проте в такому разі
можливі значні похибки. І взагалі, лінеаризація нелінійних
процесів є досить складною математичною задачею.
Для задач нелінійного програмування не існує

універсального методу розв’язування, тому доводиться
застосовувати багато методів та різних обчислювальних

70