Теорема Куна-Таккера.

 

Введем понятие седловой точки функции многих переменных. Дана некоторая функция Q=Q(x1 ,x2 ,…, xn , y1, y2 ,…, ym) двух групп переменных x1 ,x2 ,…, xn и y1, y2 ,…, ym . Пусть по первой группе переменных функцию Q требуется максимизировать, по второй-минимизировать.

Определение. Точка (xo1 ,xo2 ,…, xon , yo1, yo2 ,…, yom ) = (Xo,Yo) называется седловой точкой функции Q, если в ней выполняется следующее неравенство:

Q(X, Yo) ≤ Q (Xo,Yo) ≤ Q(Xo,Y).

(4.1)
Рассмотрим следующую задачу выпуклого программирования:

Z = f (x1 ,x2 ,…, xn ) max,

(4.2)
1(x1 ,x2 ,…, xn ) ≤ 1,

2(x1 ,x2 ,…, xn ) ≤ 2,

- - - - - - - - - - - - - - -

m(x1 ,x2 ,…, xn ) ≤ m,

(4.3)
x1 ≥ 0, x2 ≥ 0, … , xn ≥ 0.

 

Перейдем от этой задачи на условный экстремум к задаче на безусловный экстремум с помощью функции Лагранжа

(x1 ,x2 ,…, xn, λ1, λ2,…, λm ) = f (x1 ,x2 ,…, xn ) + i (bi i(x1 ,x2 ,…, xn )).

(4.4)
Предположим, что найдена седловая точка функции Лагранжа

(xo, λo) = (xo 1, xo2,…, xon ; λo1, λo2,…, λom) .

Тогда справедливым будет следующее неравенство:

(x, λo) ≤ (xo, λo) ≤ (xo, λ).

Задача отыскания точки (xo, λo) из области определения функции (x, λ), удовлетворяющей неравенству (4.4), называется задачей о седловой точке.

Теорема. Точка xo будет являться решением задачи ВП (4.1)-(4.3) тогда и только тогда, когда существует такая точка λo ≥ 0, что точка (xo, λo) является седловой точкой функции Лагранжа (x, λ ).