- •1. Основные понятия и этапы са. Основные понятия са
- •Этапы системного анализа
- •2. Операция и ее составляющие. Этапы ио.
- •3. Применение научных методов Этапы операционного проекта
- •6. Внедрение результатов исследования.
- •3. Виды математических моделей ио, примеры.
- •4. Состязательные задачи. Решение игры 2-х лиц.
- •5. Классификация и характеристики смо. Понятие системы массового обслуживания
- •Поток событий и его свойства
- •Транспортная задача
- •8. Формы представления задач лп и способы приведения к ним. Каноническая форма задач лп
- •Стандартная форма задачи лп
- •9. Основные понятия лп, свойства задач лп. Постановка задачи
- •Основные понятия лп. Свойства задач лп
- •10. Геометрия задач лп, базисные решения, вырожденность. Геометрия задач лп
- •Выделение вершин допустимого множества
- •11. Понятие базиса, переход от одного базисного решения к другому.
- •Построение начального базисного решения
- •13. Алгоритм симплекс-метода.
- •14. Двойственность в лп, построение моделей двойственных задач. Двойственность задач лп
- •Запись двойственной задачи в симметричном случае
- •Запись двойственной задачи в общем случае
- •15. Экономическая интерпретация двойственной задачи. Двойственный симплекс-метод. Интерпретация двойственной задачи
- •Двойственный симплекс-метод
- •16. Теоремы двойственности.
- •17. Учет двусторонних ограничений, модифицир. Симплекс-метод. Учет двусторонних ограничений
- •М одифицированный алгоритм
- •18. Параметрический анализ вектора ограничений.
- •19. Параметрический анализ коэффициентов линейной формы.
- •20. Модели транспортных задач и их хар-ка, условия разрешимости. Простейшая транспортная задача (т-задача)
- •Транспортная задача с ограниченными пропускными способностями (Td - задача)
- •Многоиндексные задачи
- •Транспортные задачи по критерию времени
- •21. Построение начального плана перевозок т-задачи
- •Правило северо-западного угла
- •Правило минимального элемента.
- •Метод Фогеля
- •22. Обоснование метода потенциалов. Переход от одного плана перевозок к другому
- •Признак оптимальности
- •23. Алгоритм метода потенциалов
- •24. Двойственность т-задач, эконом. Интерпретация потенциалов. Двойственная пара транспортных задач
- •Экономическая интерпретация потенциалов
- •25. Метод потенциалов для Td-задачи.
- •26. Приведение открытой модели транспортной задачи к закрытой.
- •27. Трансп. Задачи в сетевой постановке, задача о кратчайшем пути. Транспортные задачи в сетевой постановке (транспортные сети)
- •Алгоритм Дейкстры-Форда:
- •28. Задача о максимальном потоке.
- •29. Метод декомпозиции Данцига-Вулфа в общем случае.
- •30. Метод декомпозиции транспортных задач
- •31. Постановка задач стохастического программирования
- •32. Целочисленное программирование: Особенности, концепции точных и приближенных методов решений.
- •Проблема целочисленности
- •33. Методы отсечений.
- •34. Метод ветвей и границ.
- •35. Аддитивный метод.
- •36. Нелинейное программирование (нлп): постановка, классы задач нлп, условия оптимальности. Характеристика задач
- •Условия оптимальности
- •37. Квадратичное программирование.
- •38. Сепарабельное и дробно-линейное программирование. Сепарабельное программирование (сп)
- •Задачи дробно-линейного программирования
- •39. Методы покоординатного спуска и Хука-Дживса. Метод Гаусса-Зейделя (покоординатного спуска)
- •Метод Хука-Дживса (метод конфигураций)
- •40. Симплексный метод поиска.
- •41. Градиентные методы.
- •Методы сопряженных направлений
- •Методы Пауэла, Флетчера-Ривса, Девидона-Флетчера-Пауэла
- •43. Методы случайного поиска.
- •Алгоритм с возвратом при неудачном шаге
- •Алгоритм с обратным шагом
- •Алгоритм наилучшей пробы
- •Алгоритм статистического градиента
- •44. Метод проектирования градиентов.
- •45. Генетические алгоритмы
- •46. Методы штрафных и барьерных функций. Метод штрафных функций
- •Метод барьерных функций
- •47. Динамическое программирование (дп): принцип оптимальности, функциональное уравнение, процедура дп.
- •Как работает метод дп
- •Функциональное уравнение дп
- •48. Дп: задача распределения ресурсов, достоинства дп.
- •49. Дп: задача о кратчайшем пути и с мультипликативным критерием. Задача о кратчайшем пути
- •Задача с мультипликативным критерием
- •50. Дп: организация выпуска m видов продукции.
- •51. Дп: задача об инвестициях.
- •52. Дп: многомерные задачи и проблемы решения.
- •53. Дп: снижение размерности с помощью множителей Лагранжа
- •54. Задачи спу: построение сети и временной анализ.
- •Временной анализ (для детерминированной сети)
- •55. Задачи спу: оптимизация.
- •56. Многокритериальные задачи: постановка, проблемы, основные понятия, методы.
- •Методы многокритериальной оптимизации
- •57. Многокрит. Задачи: функция полезности, лексикографический метод. Функция полезности
- •Решение на основе лексикографического упорядочения критериев
- •58. Методы главного критерия, свертки, идеальной точки, целевого програм-я. Метод главного критерия
- •Линейная свертка
- •Метод идеальной точки
- •Целевое программирование (цп)
- •59. Диалоговые методы решения задач по многим критериям.
- •Метод уступок
- •Интерактивное компромиссное программирование
13. Алгоритм симплекс-метода.
П
о
модели в каноническом виде определяется
начальное базисное решение. Последующие
действия проводятся в специальных
таблицах, называемых симплекс-таблицами.
В них представляются результаты итераций,
которые завершаются при выполнении
признака оптимальности или обнаружении
неразрешимости задачи.
Полная симплекс-таблица имеет следующую структуру.
Здесь Cj – коэффициенты линейной формы L, Csi – коэффициенты в L при базисных переменных (подмножество Cj), Asi – базисные векторы, si – индекс базисного компонента на позиции i. Жирной линией выделена главная часть таблицы. 1 и послед. строки и 2 столбец таблицы – вспомогат., обязательны только в начальной таблице. Алгоритм состоит из предварительного и основного этапов.
На предварительном этапе сначала
определяется начальное базисное решение.
Исходя из него заполняется начальная
симплекс-таблица. В третий столбец
заносятся m базисных
векторов, а во второй – соответствующие
коэффициенты из L в порядке
следования условий в модели (на первую
позицию ставится вектор при базисной
переменной из первого условия и т.д.).
Так как начальный базис единичный,
элементы главной части таблицы кроме
последней строки берутся прямо из модели
(в столбец A0
заносятся правые части условий, в Aj
– коэффициеты при
).
Значения zj
находятся как скалярное произведение
векторов Cb=[Csi]
и Aj.
Вычитая из нижней строки верхнюю,
получаем L и оценки
Δj.
Основной этап является итерационным. Очередная итерация заканчивается заполнением симплекс-таблицы за исключением столбца . Пусть завершилась l-я итерация. Цикл начинается с анализа оценок Δj в таблице l. Если нет отрицательных оценок, значит, выполнился признак оптимальности. Возможны два вывода:
если не вводились искусственные переменные или они равны нулю, получено оптимальное решение;
если хотя бы одна искусственная переменная не равна нулю, задача неразрешима из-за противоречивости условий.
При невыполнении признака оптимальности
анализируются столбцы с отрицательными
оценками. Если среди них обнаружится
столбец, в котором все коэффициенты
разложения неположительные, то есть
ij0,
i,
то задача неразрешима по причине
неограниченности критерия на допустимом
множестве. В противном случае
выбирается минимальная (отрицательная)
оценка
Она определяет столбец Ar
- направляющий. Заполняется столбец
. Значения
вычисляются делением элементов
столбца A0
на положительные элементы
направляющего столбца
По минимальному значению
определяется направляющая строка
k:
На
пересечении направляющей строки и
направляющего столбца находится
направляющий элемент kr.
Тем самым определена переменная
которая становится базисной, и переменная
выводимая из числа базисных (она
становится равной нулю). Заполняется
таблица l+1. В ней
отражается смена базиса: вектор Ask
заменяется вектором Ar,
соответственно вместо Csk
ставится Cr,
остальные базисные элементы остаются
на месте. Элементы главной части таблицы
вычисляются согласно:
Э
лементы
строки, которая была направляющей,
находятся делением строки на направляющий
элемент. Для вычисления остальных
элементов можно использовать правило
прямоугольника. Так вычисляются элементы
только небазисных столбцов, тк в базисных
столбцах всегда единичные векторы.
После заполнения главной части таблицы
возвращаемся на начало основного этапа.
Для контроля вычислений можно проводить повторный счет оценок, используя вспомогательные строки z и C.
Замечание. При выборе направляющего
столбца и направляющей строки может
иметь место неоднозначность из-за
достижения минимума более чем на одном
индексе. При этом можно выбирать любой
из них либо для однозначного выбора
добавить правило, например, при нескольких
индексах брать наименьший. Из
неоднозначности выбора строки следует,
что новое базисное решение - вырожденное.
