
- •Математическое программирование введение
- •Общая постановка злп
- •1. 1. Математическая модель
- •Примеры злп
- •Общая формулировка злп. Основные определения.
- •Основные методы решения злп
- •2. 1. Графический способ решения злп
- •2.2. Симплекс-метод решения злп.
- •Блок-схема симплекс-метода.
- •3. Двойственность в линейном программировании.
- •3.1. Постановка двойственных задач.
- •3.2. Основные теоремы двойственности.
- •4. Транспортная задача по критерию стоимости и ее решение.
- •4.1. Постановка тз.
- •4.2. Нахождение исходного допустимого базисного решения.
- •Метод северо-западного угла (сзу) или диагональный метод.
- •Метод наименьшей стоимости (мнс) или метод наименьших затрат.
- •4.3. Циклы таблицы перевозок и их свойства.
- •Оценка распределения поставок по критерию стоимости.
- •4.4.1. Первый критерий оптимальности распределения поставок.
- •2.4.2. Распределительный метод решения тз
- •Замечания о выборе числа , на которое производится сдвиг по циклу пересчета свободной клетки
- •4.4.4. Второй критерий оптимальности распределения поставок.
- •4.4. 5. Решение тз методом потенциалов.
- •4.5. Тз по критерию стоимости с неправильным балансом
- •Раздел 3. Контрольные задания Контрольная работа №1. Линейная алгебра. Задание 1
- •Задание 2
- •Задание 2
- •Контрольная работа №2. Математическое программирование. Задание 4
- •Задание 5
- •Задание 6
- •Задание 7
- •Задание 8
- •Задание 9
- •Содержание
- •Общая постановка злп
2.2. Симплекс-метод решения злп.
В основе геометрической интерпретации решения системы m линейных уравнений с n неизвестными (m<n) лежит теорема: каждому допустимому базисному решению системы ограничений ЗЛП соответствует угловая точка многоугольника решений. Справедлива и обратная теорема: каждой угловой точке множества допустимых решений системы ограничений (многоугольника решений) соответствует допустимое базисное решение. Обобщая упомянутые в этом параграфе теоремы можно сформулировать следствия: если существуют, и при том единственное оптимальное решение задачи линейного программирования, то оно совпадает с одним из допустимых базисных решений системы ограничений.
Очевидно, число
допустимых базисных решений конечно и
не превышает
.
Следовательно, для случая, когда число
переменных не позволяет решить задачу
графически, или это решение представляет
технические сложности, можно решить
задачу так: найти все допустимые базисные
решения системы ограничений, вычислить
значение целевой функции выбрать
наибольшее и наименьшее. Однако,
практическое осуществление столь
«прозрачного» метода связано с большими
вычислительными трудностями.
Число перебираемых допустимых базисных решений можно значительно сократить, если производить перебор не беспорядочно, а с учетом изменения целевой функции, добиваясь, чтобы каждое следующее решение было «лучше» или, по крайней мере «не хуже», чем предыдущее, то есть увеличивалось при отыскании максимума, и уменьшалось при отыскании минимума. Идея последовательного улучшения легла в основу универсального метода решения ЗЛП – симплекс-метода.
Впервые симплексный метод решения был предложен американским ученым Дж.Данцигом в 1949 году, хотя еще в 1939 году его идеи были разработаны советским ученым Л.В. Канторовичем. На основе симплекс метода создан пакет прикладных программ 1рх88, обладающий достаточно большими вычислительными возможностями. Однако, студентом необходимо ознакомиться с сутью этого метода, которую мы изложим на примере.
Симплекс-метод изложим для ЗЛП, поставленной в канонической форме: f→min, ограничения в виде системы уравнений, число переменных любое.
Пример. Решить симплекс-методом задачу:
F=4-x2+x5→min;
Проверим, является ли система уравнений совместной. Для этого найдем ранг матрицы и ранг расширенной матрицы:
;
r(
)=r(
)=3.
Построим какое-либо исходное допустимое базисное решение системы ограничений задачи. В качестве базисных выбираем те три переменные, при который определитель 3 порядка не равен нулю и содержит больше нулей и единиц. Выразим целевую функцию через свободные переменные.
1 этап: х1,х3,х4 – базисные, х2,х5 – свободные;
Проверим, является ли построенное базисное решение допустимым, то есть выполняются ли неравенства Xj≥0. Если решения не является допустимым, в качестве базисных выбираем три другие переменные, при которых определитель не равен нулю.
3. Поставим вопрос – можно ли каким либо образом «улучшить» решение? Легко понять, что функцию можно уменьшить за счёт увеличения любой свободной переменной, входящей в выражение целевой функции с отрицательным коэффициентом. Это можно осуществить, перейдя к такому новому допустимому базисному решению, в котором эта переменная станет базисной и примет не нулевое, а положительное значение. Формальным признаком выбором такой переменной является знак «минус» перед свободной переменной в выражении целевой функции. В нашем случае это переменная х2.
Однако, базисных переменных должно быть на каждом этапе решения задачи ровно 3, т.к. r=3. Чем больше будет значение переменной, тем меньше будет значение целевой функции, но система ограничений накладывает условия на рост переменной x2.
Поскольку необходимо сохранить допустимость решений, т.е. все переменные должны остаться неотрицательными, то должны выполняться следующие неравенства (x5=0 как свободная переменная):
Формально оценочные отношения для x2 можно получить, составляя для каждого уравнения системы ограничения отношение свободного члена к коэффициенту при меняемой переменной, если меняемая переменная входит в выражение целевой функции со знаком « - »; если меняемая переменная не входит в уравнение или входит с положительным кооэффициентом, то это отношение заменяем символом ~. Очевидно, что сохранение неотрицательности всех переменных решения возможно, если не нарушается ни одна из полученных во всех уравнениях границ. В данном примере наибольшее возможное значение для переменной x2 определяется как x2=min{5,~,3}=3. При x2= 3 переменная x4 обращается в нуль и переходит в свободные.
Уравнение, где достигается наибольшее возможное значение переменной, переводимой в базисные (т.е., где оценка минимальна), называется разрешающим. В данном случае – это третье уравнение. Разрешающее уравнение будем выделять рамкой в системе ограничений.
4. Решая последнее разрешающее уравнение, находим меняемую переменную х2 и подставляем ее в оставшиеся ограничения и в выражение целевой функции. Находим тем самым новое допустимое базисное решение.
2 этап: X1 , х2, х3 - базисные, х4, х5 - свободные;
Проверяем можно ли "улучшить" решение, т.е. имеются ли в выражении целевой функции свободные переменные с отрицательными коэффициентами. В нашем случае таковых нет. Задача решена, построенное решение оптимально.
Ответ: fmin
= 1,
.