- •Математическое моделирование простейшей экономической ситуации: задача о планировании оптимального выпуска видов изделий при заданных ценах и ограничениях на ресурсы.
- •2.Основные определения: понятие целевой функции, плана, оптимального плана.
- •3.Графический метод решения задачи линейного программирования. Область допустимых планов, градиент, линии постоянного уровня, угловые точки, оптимальный план
- •4.Классификация задач линейного программирования: Общая задача, основная и каноническая.
- •5.Симплексный метод решения канонической задачи. 1-ая симплексная таблица и расчет элементов индексной строки.
- •6.Алгоритм симплекс-метода.
- •7.Сформулируйте общую задачу линейного программирования и напишите ее математическую модель.
- •8.Дайте определение плана, невырожденного и вырожденного опорного плана, оптимального плана.
- •9.Дайте геометрическое истолкование задачи линейного программирования.
- •10.Как построить первоначальный опорный план задачи линейного программирования и проверить его на оптимальность?
- •11.Перечислите условия оптимальности опорного плана задачи линейного программирования на отыскание минимального и максимального значений целевой функции.
- •12. Как определяется вектор для включения в базис, если первоначальный план не является оптимальным? Как определить вектор, подлежащий исключению из базиса?
- •13. Какая переменная называется базисной? Какая переменная называется искусственной, как она вводится в систему ограничений и в целевую функцию?
- •14.Сформулируйте задачу использования ресурсов и напишите ее математическую модель.
- •15.Сформулируйте задачу составления рациона и напишите ее математическую модель.
- •16.Алгоритм симплекс-метода см.№6
- •17.Алгоритм решения м-задачи.
- •18.Разрешимость основной задачи линейного программирования в терминах вспомогательной задачи с искусственным базисом.
- •19.Математическая модель симметричной двойственной задачи.
- •20.Математическая модель несимметричной двойственной задачи.
- •21.Как по решению исходной (двойственной) задачи найти решение двойственной (исходной) задачи? Как проверить оптимальность полученных решений?
- •22.Алгоритм двойственного симплекс – метода.
- •23.Критерии оптимальности планов пары двойственных задач линейного программирования.
- •24.Сформулируйте транспортную задачу линейного программирования и напишите ее математическую модель
- •25.Методы построения опорного плана транспортной задачи и процедура его улучшения.
- •26.Решение транспортной задачи методом потенциалов. Критерий оптимальности ее опорного плана (критерий л.В.Канторовича).
- •27.Матричная игра двух сторон с нулевой суммой. Чистые, смешанные, оптимальные стратегии, цена игры.
- •29.Доминирование строк и столбцов платежной матрицы и решение игры после упрощения матрицы.
- •30. Сформулируйте задачу целочисленного программирования и напишите ее математическую модель.
- •31.Метод отсечение Гомори – нахождение целочисленного оптимального плана задачи линейного программирования, построение дополнительного ограничения (неравенства Гомори)
- •32.Алгоритм решения задачи дискретного программирования методом ветвей и границ на примере решения задачи коммивояжера.
- •Задача о кратчайшем пути на графе, алгоритм Форда (Дейкстры).
- •34.Задача о максимальном потоке в сети, алгоритм Форда – Фалкерсона
- •35. Сетевое планирование, нахождение критического пути в сети.
12. Как определяется вектор для включения в базис, если первоначальный план не является оптимальным? Как определить вектор, подлежащий исключению из базиса?
Пусть требуется найти максимальное значение функции
при условиях
Здесь и – заданные постоянные числа
Векторная форма данной задачи имеет следующий вид: найти максимум функции
(22)
при условиях
(23)
(24)
где
Так как
то по определению опорного плана является опорным планом данной задачи (последние компонент вектора Х равны нулю). Этот план определяется системой единичных векторов которые образуют базис m-мерного пространства.
опорный план проверяют на оптимальность. Для этого просматривают элементы -й строки таблицы. В результате может иметь место один из следующих трех случаев:
1) для j=m+1, (при ). Поэтому в данном случае числа для всех j от 1 до n;
2) для некоторого j, и все соответствующие этому индексу величины
3) для некоторых индексов j, и для каждого такого j , по крайней мере, одно из чисел положительно.
В первом случае на основании признака оптимальности исходный опорный план является оптимальным. Во втором случае целевая функция не ограничена сверху на множестве планов, а в третьем случае можно перейти от исходного плана к новому опорному плану, при котором значение целевой функции увеличится. Этот переход от одного опорного плана к другому осуществляется исключением из исходного базиса какого-нибудь из векторов и введением в него нового вектора. В качестве вектора, вводимого в базис, можно взять любой из векторов имеющий индекс j, для которого . Пусть, например, и решено ввести в базис вектор
Для определения вектора, подлежащего исключению из базиса, находят для всех Пусть этот минимум достигает
13. Какая переменная называется базисной? Какая переменная называется искусственной, как она вводится в систему ограничений и в целевую функцию?
Каноническая ЗЛП состоит в определении максимального значения целевой функции
при ограничениях
При решении ЗЛП в канонической форме, как правило, число неизвестных больше числа уравнений. Если в ЗЛП n переменных: , а в системе ограничений m уравнений и , то какие-нибудь m переменных могут быть выражены через остальные переменные, например, методом Гаусса.
Переменные , которые выражены через остальные переменные называются базисными.
Переменные , через которые выражены базисные переменные называются свободными.
Решение системы линейных уравнений, при котором все свободные переменные равны нулю будем называть базисным решением.
Базисное решение системы линейных уравнений будем называть опорным (допустимым), если все значения переменных неотрицательны.
Метод искусственного базиса дает возможность любую каноническую модель ввести в симплексную таблицу без предварителного приведения к единичному базису. Это достигается введением в систему искусственных базисных переменных. Балансовые переменные — те, которые превращают неравества вуравнения Искусственные — те, которые вводятся, чтобы образовать базис. Они тогда появляются в целевой функции
ся при i=r. Тогда из базиса исключают вектор , а число называют разрешающим элементом.