- •Экономический факультет Кафедра экономической информатики в.С. Громницкий
- •Часть I. Линейное программирование 9
- •Часть II. Методы нелинейной оптимизации 81 Введение
- •Задачи принятия решений
- •Математическое моделирование
- •ЧастьI. Линейное программирование Глава 1. Линейные математические модели в экономических исследованиях
- •1.1. Экономические задачи
- •1.2. Общий вид математической модели задачи линейного программирования
- •1.3. Различные формы задач линейного программирования
- •Приведение задачи линейного программирования от одной эквивалентной формы к другой
- •Примеры решения задач
- •1.4. Графическое решение задач
- •Свойства области допустимых решений
- •Глава 2. Математические свойства задачи линейного программирования
- •2.1. Свойства области допустимых решений
- •2.2. Базисные и опорные решения
- •Глава 3. Симплекс-метод решения задачи линейного программирования
- •3.1. Идея симплекс-метода
- •3.2. Векторное представление симплексных преобразований
- •3.3. Симплекс-метод в уравнениях
- •3.4. Симплекс-метод в таблицах
- •Правила построения симплекс-таблиц
- •Этапы симплекс-метода
- •3.5. Варианты разрешимости задачи линейного программирования
- •3.6. Предупреждение зацикливания симплекс-метода
- •Глава 4. Метод искусственного базиса
- •4.1. Построение начального опорного плана
- •Пример построения начального опорного плана
- •4.2. Решение задачи линейного программирования методом искусственного базиса
- •Пример решения задачи методом искусственного базиса
- •Глава 5. Теория двойственности в задачах линейного программирования
- •5.1. Построение двойственной задачи и ее экономическая интерпретация
- •Математическая формулировка двойственной задачи к произвольной задаче линейного программирования
- •Правила построения двойственной задачи
- •5.2. Математические свойства пары взаимно двойственных задач
- •Варианты разрешимости задач двойственной пары
- •Вторая теорема двойственности
- •5.3. Анализ чувствительности оптимального решения к изменению свободных членов ограничений
- •5.4. Определение оптимального решения двойственной задачи из оптимальной симплекс-таблицы прямой
- •5.5. Двойственный симплексный метод
- •Глава 6. Послеоптимизационный анализ задачи линейного программирования
- •6.1. Добавление нового ограничения
- •6.2. Добавление новой переменной
- •6.3. Изменение коэффициентов критерия
- •Изменение коэффициента критерия при свободной переменной
- •Изменение коэффициента критерия при базисной переменной
- •6.4. Изменение технологических коэффициентов
- •Изменение технологических коэффициентов при базисной переменной
- •Изменение технологических коэффициентов при свободной переменной
- •ЧастьIi. Методы нелинейной оптимизации
- •Глава 7. Классическая теория оптимизации
- •7 (3).1. Необходимые условия оптимальности
- •7.2. Достаточные условия оптимальности
- •Глава 8. Нелинейное программирование
- •8.1. Задачи на условный экстремум. Метод множителей Лагранжа.
- •8.2. Задачи выпуклого программирования
- •8.3. Задачи квадратичного программирования
- •Задания к лабораторным работам Лабораторная работа 1. Свойства области допустимых решений задачи линейного программирования
- •Лабораторная работа 2. Симплекс-метод. Варианты разрешимости задачи линейного программирования
- •Лабораторная работа 3. Теория двойственности в задачах линейного программирования
- •Лабораторная работа 4. Послеоптимизационный анализ задач линейного программирования
- •Перечень задач к лабораторным работам 3 и 4
- •Литература
Примеры решения задач
Записать задачу в канонической форме.
Записать задачу в симметричной форме.
1.4. Графическое решение задач
Задача ЛП в симметричной форме (17) – (19) может быть решена графически, если пространство управляемых параметров содержит две или три переменные.
Пусть = 2, тогда задача ЛП в симметричной форме выглядит так:
(34) (35)
(36)
Изобразим область допустимых решений в пространстве управляемых параметров. Для этого рассмотрим множество точек, удовлетворяющих неравенству (35). Это будет полуплоскость, ограниченная прямой.
П
(37)
Эта прямая делит все пространство на две полуплоскости. Для определения допустимой полуплоскости выбираем произвольную точку пространства, не лежащую на прямой (37) (лучше всего точку (0,0)), и подставляем её координаты в ограничение (35). Если ограничение выполняется, то полуплоскость, содержащая эту точку, допустимая.
Пересечение плоскостей образует область допустимых решений .
Поведение функции можно изобразить в пространстве управляемых параметров. Для этого достаточно построить семейство линий уровня функции. Линия уровня – это множество точек, в которых функция принимает постоянные значения.
(38)
Для задачи линейного программирования это прямые с разными константами в правой части уравнения (38).
Для построения линий уровня используем понятие градиента функции.
Градиент – это вектор частных производных функции.
= = ()
Его можно вычислить в любой конкретной точке пространства переменных.
Свойства градиента функции
Градиент функции, вычисленный в точке, перпендикулярен линии уровня функции, проходящей через эту точку.
Направление градиента показывает направление максимального возрастания функции.
Пример
=
Линии уровня для нелинейных функций хорошо иллюстрируются линиями постоянной высоты над уровнем моря на географических картах. В задачах линейного программирования линии уровня – это параллельные прямые вида (38), а градиент функции – это вектор коэффициентов целевой функции. Он одинаков для всех точек пространства управляемых параметров.
Для построения линий уровня в задаче линейного программирования можно выбрать произвольную точку области, построить в этой точке вектор градиента функции и перпендикулярно ему провести через выбранную точку линию уровня функции.
Для получения оптимального решения нужно перемещать линию уровня в направлении градиента до тех пор, пока она имеет общие точки с областью. Крайнее положение линии уровня называется опорной прямой (здесь вся область находится по одну сторону прямой и касается прямой в точке или отрезке). Общие точки опорной прямой с областью и являются оптимальными решениями.
Координаты оптимального решения находятся точно. Для этого нужно записать активные ограничения в виде равенств и решить совместно систему уравнений
Пример
Решим графически задачу 2 из примеров раздела 1.3.
–оптимальное решение двумерной задачи, в пространстве x2,x4.
Остальные компоненты решения можно найти из общего решения исходной системы уравнений.
– полное оптимальное решение пятимерной задачи.
Графическое решение наглядно иллюстрирует свойства области допустимых решений задачи линейного программирования.