- •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
Вторая итерация Этап 1
Определение потенциалов и проверка оптимальности плана. Обычно это совмещается в одной таблице и выглядит в виде таблицы, приведенной на следующей странице.
Сначала в таблицу выписываются , соответствующие ненулевым компонентам плана. Для наглядности их можно как-то помечать, скажем, обводить рамкой (в книге они отмечены жирным шрифтом).
|
2 |
5 |
7 |
4 |
0 |
2 |
5 |
7 |
4 |
-3 |
-1 |
2 |
4 |
1 |
-1 |
1 |
4 |
6 |
3 |
Затем определяются потенциалы. Обычно это легко сделать в уме, двигаясь по строкам и столбцам.
Затем оставшиеся клетки заполняются суммами соответствующих
потенциалов, то есть величинами . |
|
Наконец, производится сравнение получившейся таблицы с таблицей
величин |
и определяются те клетки, где . |
Этап 2
Из тех пар индексов, где , находится та пара, где разность максимальна (в нашем случае это пара i =1, j =3). Строится цикл, определяется и строится новый опорный план.
В нашем случае эти преобразования имеют следующий вид:
|
5.1- |
|
|
|
|
|
5.1 |
|
|
1.9+ |
6.2- |
|
|
|
7 |
1.1 |
|
2 |
|
0.8 |
6.3 |
|
2 |
|
0.8 |
6.3 |
В нашем случае , так что новый опорный план нарисован в таблице справа. Значение транспортных расходов уменьшилось на величину
,
то есть на 15.3 единицы.
Следующая итерация дается без пояснений.
Третья итерация Этап 1
|
-1 |
2 |
4 |
1 |
0 |
-1 |
2 |
4 |
1 |
0 |
-1 |
2 |
4 |
1 |
2 |
1 |
4 |
6 |
3 |
В данном случае для всех клеток таблицы выполняется условие , что говорит о том, что план перевозок, полученный на предыдущей итерации, является оптимальным.
Для этого плана перевозок значение транспортных расходов
.
По сравнению с исходным планом, полученным методом северо-западного угла, транспортные расходы уменьшились на 17.3 единицы, то есть на 21%.
Теперь мы в состоянии доказать одну интересную теорему