- •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
23. Алгоритм метода потенциалов
Предполагается, что задача сбалансирована.
Алгоритм включает: Предварительный этап:
В матрице перевозок построить начальный план X(0).
Решением системы определить потенциалы всех пунктов в начальном плане.
Вычислить оценки небазисных переменных (свободных клеток) и записать матрицу (0).
Основной этап (получены X(k) и (k)):
Проверить оценки в (k). Если нет положительных, то перейти на п. 9.
Определить максимальную оценку kr = max ij.
В матрице X(k) построить цикл пересчета на клетке kr.
В построенном цикле вычислить 0=min Xij, ij нечет.
Прибавить 0 в четных вершинах цикла и вычесть в нечетных, результат – матрица перевозок X(k+1).
В матрице (k)) провести выделение строк и столбцов по решению X(k+1) (по элементам, базисным в новом решении).
К выделенным столбцам прибавить, а из выделенных строк вычесть kr, результат – матрица (k+1).
Перейти на п.1 основного этапа.
Конец.
Примечание. Если имелись запрещенные перевозки (некоторые Cij=M), то соответствующие переменные в последнем решении должны равняться нулю. В противном случае задача неразрешима.
Пример: Решить методом потенциалов транспортную задачу
(ПО |
Потребитель (ПН) |
Кол-во груза |
|||
B1 |
B2 |
B3 |
B4 |
||
A1 |
3 |
8 |
2 |
1 |
10 |
A2 |
1 |
4 |
3 |
5 |
30 |
A3 |
7 |
2 |
1 |
6 |
40 |
Потр-ть |
20 |
5 |
30 |
25 |
=80 |
(ПО) |
Потребитель (ПН) |
Кол-во груза |
|||
B1 |
B2 |
B3 |
B4 |
||
A1 |
3 10 -
|
8
|
2 |
1 + |
10 |
A2 |
1 10 + |
4 5 |
3 15 - |
5
|
30 |
A3 |
7 |
2
|
1 15 + |
6 25 -
|
40 |
Потр-ть |
20 |
5 |
30 |
25 |
=80 |
Значение
критерия в начальном плане
Вводим
потенциалы
для ПО и
для ПН так, чтобы для базисных клеток
выполнялись равенства:
Полагая
последовательно находим остальные
потенциалы:
Вычисляем
для
свободных клеток:
М
атрица
оценок для начального плана перевозок:
В
начальном плане строим цикл на клетке
с максимальной оценкой. Это клетка
(1,4). Находим значение вводимой переменной:
=min(10,15,25)=10.
Переместив
0 по
циклу, получаем новый план перевозок
для которого
первая итерация улучшила критерий на
90 единиц.
Н
аходим
матрицу оценок. С этой целью в (0)
отмечаем элементы, соответствующие
базисным в X(1),
и строим цепочку выделения. Так как в
строке с максимальной оценкой других
отмеченных элементов нет, выделенной
оказывается только первая строка.
Вычитая из нее kr,
получаем матрицу.
.
Как
следует из анализа матрицы (1),
решение X(1) не является
оптимальным. Следующее решение получаем
с помощью построенного в X(1)
цикла, перемещая по нему
:
Мы получили новый план перевозок с
критерием
.
Матрицу оценок этого плана находим преобразованием матрицы (1) аналогично описанному выше.
В матрице есть положительный элемент,
поэтому на клетке (3,2) строим цикл
пересчета. Определяем
и, перемещая 5 по циклу, находим очередной
план перевозок, кот соответствует
значение критерия
.
Преобразуем матрицу (II).
Э
та
матрица не содержит положительных
оценок, следовательно, план
является
оптимальным. Согласно этому плану от
1-го поставщика надо поставить 10 ед.
продукции 4-му потребителю, от 2-го
поставщика - 20 ед. первому и 10 ед. четвертому
потребителям, от 3-го поставщика - 5, 30 и
5 ед. соответственно 2, 3 и 4 потребителям.
Такая схема перевозок обеспечивает
минимум суммарных затрат, которые = 150.
Примечания. Метод потенциалов применим и для решения трипланарных задач. Отличие лишь в том, что циклы пересчета и цепочки выделения строятся не на плоскости, а в трехмерном пространстве.
