- •Линейное программирование
- •Часть I Содержание:
- •1. Основные понятия
- •1.1. Примеры моделей, приводящих к задачам линейного программирования
- •Задача о диете
- •1.2. Стандартная и каноническая формы задачи линейного программирования
- •Первая стандартная форма задачи линейного программирования имеет вид
- •Канонической формой задачи линейного программирования называется задача вида
- •5. Ограничения на неотрицательность переменных.
- •1.3. Геометрическая интерпретация задач линейного программирования
- •Решение
- •Решение
- •Решение
- •2. Симплекс-метод
- •2.1. Выпуклые множества и многогранники
- •Доказательство
- •Доказательство.
- •Доказательство
- •2.2. Вершины выпуклого многогранника
- •Определение. Вершиной или крайней точкой выпуклого многогранника называется любая его точка, которая не является внутренней точкой никакого отрезка, целиком принадлежащего этому многограннику.
- •Доказательство
- •Доказательство
- •Доказательство
- •Доказательство
- •2.3. Переход от вершины к вершине
- •2.4. Переход к новому базису
- •2.5. Отыскание оптимального плана
- •Доказательство:
- •Доказательство:
- •2.6. Алгоритм симплекс-метода
- •Этап 1 Просматривается дополнительная строка снизу, где записаны разности .
- •Первая итерация
- •И он достигается на векторе , то этот вектор подлежит выводу из базиса и соответствующая ему строка и будет направляющей строкой.
- •Вторая итерация
- •2.7. Метод искусственного базиса
- •Вариант 1
- •Вариант 2
- •Первая итерация Так как из базиса выводится вектор , то в получающейся симплекс-таблице соответствующий столбец сразу удаляется.
- •Вторая итерация
- •Третья итерация Мы вернулись к исходной задаче и продолжаем решать ее по стандартной схеме.
- •3. Двойственные задачи
- •3.1. Постановка двойственных задач Симметричные двойственные задачи
- •Несимметричная двойственная задача
- •Переменные называется по-разному. Часто их называют учетными, неявными или фиктивными ценами.
- •3.2. Свойства двойственных задач
- •Доказательство.
- •1. Симметричная пара
- •2. Несимметричная пара Доказательство в этом случае почти дословно повторяет предыдущее.
- •Теорема 3. ( в формулировке для несимметричной двойственной задачи)
- •Доказательство.
- •Теорема 3. (в формулировке для симметричной двойственной задачи).
- •3.3. Двойственный симплекс-метод
- •4. Транспортная задача
- •4.1. Постановка задачи
- •Приведение открытой транспортной задачи к сбалансированной
- •4.2. Простейшие свойства транспортной задачи
- •Доказательство
- •Доказательство
- •Доказательство
- •4.3. Методы определения первоначального опорного плана
- •4.3.1. Построение исходного опорного плана (метод северо-западного угла)
- •Пример 1
- •Пример 2
- •4.3.2. Метод минимального (максимального) элемента
- •Пример № 2
- •Решение:
- •4.3.3. Метод аппроксимации Фогеля
- •Решение:
- •4.3.4. Метод двойного предпочтения
- •4.4. Методы проверки опорного плана на оптимальность
- •4.4.1. Потенциалы. Критерий оптимальности плана
- •4.4.2. Дельта-метод
- •4.5. Алгоритм улучшения плана
- •Вторая итерация Этап 1
- •Третья итерация Этап 1
- •Теорема Если все запасы и все потребности целые числа, то оптимальный план перевозок тоже целочисленный. Доказательство
- •4.6. Снятие вырожденности
- •4.6.1. Эпсилон-прием
- •Построение исходного опорного плана.
- •Первая итерация
- •Вторая итерация Этап 1
- •Третья итерация Этап 1
Переменные называется по-разному. Часто их называют учетными, неявными или фиктивными ценами.
3.2. Свойства двойственных задач
Полная теория двойственных задач очень сложна. Мы докажем часть соответствующих теорем в упрощенном варианте.
Теорема 1. Для пары двойственных задач верно соотношение
.
Доказательство.
Мы дадим доказательство в двух вариантах для симметричной и для несимметричной пар двойственных задач.
1. Симметричная пара
Итак, пусть имеется симметричная пара двойственных задач, записанная в матричной форме:
Транспонируя систему ограничений второй задачи
получим, что
.
С другой стороны, из ограничений первой задачи, имеем
.
Поэтому
.
Но комбинация это число, которое от транспонирования не меняется:
.
А теперь можно написать следующую цепочку неравенств
так что для любых допустимых планов и |
имеет место соотношение: |
.
.
2. Несимметричная пара Доказательство в этом случае почти дословно повторяет предыдущее.
Итак, пусть имеется несимметричная пара двойственных задач в матричной записи
Транспонируя систему ограничений второй задачи
получим, что
.
С другой стороны, из ограничений первой задачи, имеем
.
Поэтому
.
Как и в предыдущем случае верно соотношение , так что для
любых допустимых планов и |
имеем |
Так как переменные и совершенно не зависят друг от друга, то, как и в предыдущем случае,
.
Теорема доказана.
Следствие 1. Если в одной задаче из пары двойственных задач целевая функция неограничена, то во второй задаче допустимая область пуста.
Доказательство.
Действительно, пусть, например, . |
Но тогда получится, |
что для любого допустимого плана , что бессмысленно. Это означает, что допустимых планов не существует вообще.
Следствие 2. Если для планов и исходной и двойственной задач выполняется соотношение
,
то они являются оптимальными планами соответствующих задач.
Доказательство.
Действительно, пусть любой план исходной задачи. Тогда получается, что
,
то есть любой план |
дает большее значение целевой функции, чем |
план . Поэтому план |
является оптимальным. |
|
Теорема 2. Для пары двойственных задач имеет место соотношение
.
Доказательство.
Мы докажем эту теорему только для несимметричной пары двойственных задач, причем это доказательство не является строгим.
Итак, рассмотрим исходную задачу линейного программирования
Представим себе, что мы решаем эту задачу при помощи симплекс-метода. Рассмотрим окончательный вид симплекс-таблицы. Не теряя общности, можно считать, что в окончательный базис вошли векторы ( в конце концов, векторы всегда можно перенумеровать). Тогда окончательная симплекс-таблица имеет вид
и оптимальный план имеет вид . |
|
Обозначим через |
вектор и через B матрицу |
,
то есть матрица, составленная из базисных векторов .
Так как |
, то для |
мы получаем уравнение |
, откуда .
Далее, так как в первых m столбцах матрицы D |
стоит единичная |
матрица,то легко догадаться, что , |
откуда . |
|
Пусть вектор коэффициентов целевой функции и . Пусть далее векторы, соответствующие
столбцам матрицы . Вспоминая выражения для |
легко получить, что |
,
то есть для всех j верно неравенство . В векторной форме это выглядит так
.
Получив основные соотношения для оптимального плана исходной задачи, перейдем теперь к двойственной задачею. Для этого рассмотрим вектор , определяемый соотношением
.
Для него мы имеем:
,
то есть вектор удовлетворяет ограничениям двойственной задачи. Но для него
.
В силу следствия 2 теоремы 1 является оптимальным планом двойственной задачи, а так как выполнено соотношение , то это и означает, что
.
Теорема доказана.