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Karush-Kuhn-Tucker-Bedingungen, Maximierung

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Sonstiges

Tags: KKT, konvex, Optimierung

 
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Alex1313

Alex1313 aktiv_icon

22:39 Uhr, 24.09.2018

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Moin,

ich weiß leider nicht, zu welchem Thema ich nicht-lineare Optimierungsaufgaben zuordnen sollte.

Ich habe eine Maximierungsaufgabe, welche nicht linear ist. Ich saß da jetzt schon ein paar Stunden dran und komme nicht weiter. Ich würde das Prinzip gerne verstehen, weswegen ein kleiner Ansatz mir vorerst reicht - wie gesagt, will das dann selbst erarbeiten.

Die Aufgabe ist im Foto angehängt. Die Gradienten habe ich dort ebenfalls gebildet und die constraints in eine "kleiner gleich Form" gebracht.

Ansatz: Aufgrund der linearen Abhängigkeit muss (mindestens) eine Bedingung ignoriert werden, vornehmlich die, die im slack ist. Ich würde vermuten x1>0 oder x2>0.

Ich hab viel ausprobiert, aber ich komme nicht auf den richtigen Weg. Wollte ein Gleichungssystem aufstellen und Widersprüche finden, aber es gelingt mir nicht.

Bin über Hilfe dankbar.



Für alle, die mir helfen möchten (automatisch von OnlineMathe generiert):
"Ich möchte die Lösung in Zusammenarbeit mit anderen erstellen."
Online-Nachhilfe in Mathematik
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pivot

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23:02 Uhr, 24.09.2018

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Hallo,

das Foto fehlt offensichtlich.

Gruß

Pivot
Alex1313

Alex1313 aktiv_icon

23:04 Uhr, 24.09.2018

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Hm, komisch. Hoffe dass es jetzt angehängt ist.

E: Funktioniert nicht so wirklich.
Antwort
pivot

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23:06 Uhr, 24.09.2018

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Ich kann immer noch nichts erkennen. Probieren geht über studieren.

Antwort
Respon

Respon

23:07 Uhr, 24.09.2018

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Vermutlich >500 kB
Verringere die Bildgröße.
Alex1313

Alex1313 aktiv_icon

23:09 Uhr, 24.09.2018

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Danke für den Hinweis!

2018-09-24 22.29.05
Alex1313

Alex1313 aktiv_icon

11:01 Uhr, 25.09.2018

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So, wollte hier nochmal einen Ansatz posten. (Hoffe es ist kein Problem, dass es auf English ist. Sonst übersetze ich das eben.)

Meine Schlussfolgerung muss falsch sein. Nach der Logik führte nämlich die optimale Lösung auch zu einem Widerspruch. Wo liegt mein Fehler?

Screenshot 2018-09-25 10.59.40
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