www.vorhilfe.de
Vorhilfe

Kostenlose Kommunikationsplattform für gegenseitige Hilfestellungen.
Hallo Gast!einloggen | registrieren ]
Startseite · Forum · Wissen · Kurse · Mitglieder · Team · Impressum
Navigation
 Startseite...
 Neuerdings beta neu
 Forum...
 vorwissen...
 vorkurse...
 Werkzeuge...
 Nachhilfevermittlung beta...
 Online-Spiele beta
 Suchen
 Verein...
 Impressum
Das Projekt
Server und Internetanbindung werden durch Spenden finanziert.
Organisiert wird das Projekt von unserem Koordinatorenteam.
Hunderte Mitglieder helfen ehrenamtlich in unseren moderierten Foren.
Anbieter der Seite ist der gemeinnützige Verein "Vorhilfe.de e.V.".
Partnerseiten
Weitere Fächer:

Open Source FunktionenplotterFunkyPlot: Kostenloser und quelloffener Funktionenplotter für Linux und andere Betriebssysteme
Forum "Diskrete Optimierung" - restringiertes Optimierung
restringiertes Optimierung < Optimierung < Diskrete Mathematik < Hochschule < Mathe < Vorhilfe
Ansicht: [ geschachtelt ] | ^ Forum "Diskrete Optimierung"  | ^^ Alle Foren  | ^ Forenbaum  | Materialien

restringiertes Optimierung: Tipp
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 20:14 Do 27.11.2008
Autor: ow...

Aufgabe
Gegeben sei das restringierte Optimierungsproblem :

P: [mm] $min_{x \in \IR^2}$ $-x_{1}-x_{2}$ [/mm] s.t. [mm] $x_{1}^{2} [/mm] + [mm] x_{2}^{2} \leq [/mm] 2$, [mm] $x_{2}^2 \leq x_{1}$, $x_{2} \geq [/mm] 0$

Zu zeigen : P ist ein konvexes Optimierungsproblem.

Hallo Leute,

Es waere ganz nett wenn ihr mir helfen oder zumindest Tipp geben koennt.

Ich bin der Meinung, dass P kein konvexes Optimierungsproblem ist.
Hier ist der Nachweis:

Um ein Optimierungsproblem konvex zu zeigen, muss man die Funktion und Nebenbedingungen konvex zeigen kann.

Also, sei [mm] $f(x)=-x_{1}-x_{2}$ [/mm]

Dann ist [mm] $\nabla f(x)=\pmat{ -x_{2}-1 \\ -x_{1}-1 } [/mm] $ und [mm] $D^2 [/mm] f(x) = [mm] \pmat{ 0 & -1 \\ -1 & 0 }$ [/mm]
Jetzt sucht man die Eigenwerte von [mm] $D^2 [/mm] f(x)$.

[mm] $det(D^2 [/mm] f(x) - [mm] \lambda [/mm] I) = det [mm] \pmat{ -\lambda & -1 \\ -1 & -\lambda } [/mm] = 0$ , daraus folgt dass [mm] $\lambda_{1} [/mm] = 1$ und [mm] $\lambda_{2}=-1$. [/mm]

Da ein EW kleiner als Null ist, dann ist f(x) nicht konvex. So ist P auch nicht konvex.

Ist meine Meinung richtig?



        
Bezug
restringiertes Optimierung: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 20:51 Do 27.11.2008
Autor: zetamy

Hallo,

> Gegeben sei das restringierte Optimierungsproblem :
>  
> P: [mm]min_{x \in \IR^2}[/mm] [mm]-x_{1}-x_{2}[/mm] s.t. [mm]x_{1}^{2} + x_{2}^{2} \leq 2[/mm],
> [mm]x_{2}^2 \leq x_{1}[/mm], [mm]x_{2} \geq 0[/mm]
>  
> Zu zeigen : P ist ein konvexes Optimierungsproblem.
>  Hallo Leute,
>  
> Es waere ganz nett wenn ihr mir helfen oder zumindest Tipp
> geben koennt.
>  
> Ich bin der Meinung, dass P kein konvexes
> Optimierungsproblem ist.
>  Hier ist der Nachweis:
>  
> Um ein Optimierungsproblem konvex zu zeigen, muss man die
> Funktion und Nebenbedingungen konvex zeigen kann.
>  
> Also, sei [mm]f(x)=-x_{1}-x_{2}[/mm]
>  
> Dann ist [mm]\nabla f(x)=\pmat{ -x_{2}-1 \\ -x_{1}-1 }[/mm] und [mm]D^2 f(x) = \pmat{ 0 & -1 \\ -1 & 0 }[/mm]

Deine Ableitung ist falsch! Es ist [mm] $\nabla [/mm] f(x) = [mm] \vektor{-1 \\ -1}$. [/mm] Aber das brauchst du gar nicht, denn die Konvexität von f ist leicht mit der Definition zu zeigen: f konvex [mm] $:\Leftrightarrow\ f(tx+(1-t)y)\leq [/mm] tf(x)+(1-t)f(y)$.

>  
> Jetzt sucht man die Eigenwerte von [mm]D^2 f(x)[/mm].
>  
> [mm]det(D^2 f(x) - \lambda I) = det \pmat{ -\lambda & -1 \\ -1 & -\lambda } = 0[/mm]
> , daraus folgt dass [mm]\lambda_{1} = 1[/mm] und [mm]\lambda_{2}=-1[/mm].
>  
> Da ein EW kleiner als Null ist, dann ist f(x) nicht konvex.
> So ist P auch nicht konvex.
>  
> Ist meine Meinung richtig?

Nach meiner Rechnung ist f konvex. Also musst du noch prüfen, ob die Nebenbedingungen konvex sind. Sollte ich mich nicht verrechnet haben, ist P konvex.

Gruß, zetamy


Bezug
Ansicht: [ geschachtelt ] | ^ Forum "Diskrete Optimierung"  | ^^ Alle Foren  | ^ Forenbaum  | Materialien


^ Seitenanfang ^
www.mathebank.de
[ Startseite | Forum | Wissen | Kurse | Mitglieder | Team | Impressum ]