
- •Содержание
- •Предисловие
- •Введение
- •Глава I. Балансовые модели балансовые модели. Модель Леонтьева многоотраслевой экономики. Продуктивные модели
- •Балансовая модель Леонтьева-Форда
- •Глава II. Модели линейного программирования Задачи математического и линейного программирования. Модели линейного программирования
- •Геометрический метод решения задач линейного программирования
- •Симплекс-метод для решения задач линейного программирования
- •Симплекс-таблицы для решения задач линейного программирования. Метод искусственного базиса (м-метод)
- •Взаимно двойственные задачи линейного программирования. Первая и вторая теоремы двойственности
- •Транспортная задача. Распределительный метод
- •Модели целочисленного линейного программирования. Метод Гомори
- •Глава III. Модели динамического программирования Динамическое программирование. Принцип оптимальности и функциональное уравнение Беллмана
- •Пример 2. Задача о замене оборудования.
- •Глава IV. Экономико-математические методы и модели теории игр Элементы теории игр в задачах оптимального управления экономическими процессами
- •Методы решения матричных игр в смешанных стратегиях
- •Редукция матричных игр к задачам линейного программирования
- •Глава V. Экономико-математические модели производственных процессов Производственные функции. Основные характеристики и типы производственных функций
- •Заключение
- •Библиографический список
Геометрический метод решения задач линейного программирования
Геометрический метод решения ЗЛП – простой и наглядный способ решения стандартных ЗЛП с двумя переменными:
(4.1)
при условиях
(4.2)
Рассмотрим следующие геометрические объекты.
Выпуклые множества и их свойства.
Множество точек называется выпуклым, если оно вместе с произвольными двумя своими точками содержит весь отрезок, соединяющий эти точки.
Например,
четырехугольник
на рис. 4.1 – выпуклое множество точек,
а на рис. 4.2 выпуклым не является
Рис. 4.1 Рис. 4.2
Справедливо утверждение: пересечение любого числа выпуклых множеств есть выпуклое множество.
Каждое
неравенство системы ограничений (4.2)
геометрически определяет полуплоскость
с граничной прямой
,
или
,
или
.
Поясним
сказанное. Рассмотрим, например,
неравенство
.
Посмотрим
прямую L:
(см. рис. 4.3).
Рис. 4.3
Для того
чтобы определить, какая полуплоскость
удовлетворяет заданному неравенству,
необходимо выбрать любую точку, не
лежащую на L,
и подставить ее координаты в неравенство.
Если неравенство будет выполняться, то
данная точка является допустимым
решением, и полуплоскость, содержащая
точку, удовлетворяет неравенству. Как
правило, в качестве «пробной» берут
точку
.
Подставим
в заданное неравенство:
.
Получим истинное утверждение.
Следовательно, заданному неравенству
соответствует нижняя полуплоскость
(заштрихованная на рис. 4.3), содержащая
точку
.
Полуплоскости, описываемые неравенствами (4.2) – выпуклые множества. Их пересечение – область допустимых решений ЗЛП, которая является также выпуклым множеством.
Это множество называют также многоугольником решений. Он может быть точкой, отрезком, лучом, ограниченным или неограниченным многоугольником. (Случай вырождения, когда система ограничений (4.2) – пустое множество и ЗЛП не имеет решения, исключается).
Ввиду
неравенств
и
многоугольник решений всегда находится
в первом квадранте координатной плоскости
.
Для
нахождения экстремума целевой функции
F
воспользуемся вектором набла
- градиентом F:
.
Он показывает направление наискорейшего изменения целевой функции F.
Прямая
называется линией
уровня функции
F.
Иными словами на множестве всех точек
линии уровня функции F
она сохраняет постоянное значение .
Линия уровня перпендикулярна вектору набла и при увеличении перемещается параллельно самой себе в направлении вектора набла как показано на рис. 4.4.
Рис. 4.4
Алгоритм решения ЗЛП геометрическим методом.
Строится многоугольник решений.
Строится вектор набла, перпендикулярно ему проводятся линии уровня и при этом учитывают, что оптимальное решение ЗЛП находится в угловой точке многоугольника решений.
Первая точка встречи линии уровня с многоугольником решений определяет минимум целевой функции (точка
на рис. 4.5 и 4.6).
Последняя точка встречи линии уровня с многоугольником решений определяет максимум целевой функции (точка
на рис. 4.5).
Если линия уровня параллельна одной из сторон многоугольника решений (сторона
на рис. 4.6), то экстремум достигается во всех точках этой стороны . ЗЛП в этом случае имеет бесконечное множество решений.
Рис. 4.5 Рис. 4.6
Для нахождения координаты точки экстремума решают систему из двух уравнений прямых, дающих в пересечении эту точку.
По описанному алгоритму решим ЗЛП из предыдущей Лекции 3.
Пример 1. Экономико-математическая модель задачи о планировании производства.
Построим многоугольник решений. С этой целью запишем уравнения границ полуплоскостей из (3.7) в виде
или
«Пробная»
точка
удовлетворяет всем неравенствам из
(3.7) и потому многоугольник решений
расположен в нижних полуплоскостях,
порожденных прямыми
,
и
как показано на рис. 4.7.
Построим
вектор набла
.
Последней точкой встречи линии уровня
с многоугольником решений будет точка
(см. рис. 4.7) с координатами:
,
,
являющимися решениями системы уравнений
Подставив координаты точки в целевую функцию, найдем
.
Рис. 4.7
Пример 2. Экономико-математическая модель задачи о диете.
Построим многоугольник решений. С этой целью запишем уравнения границ полуплоскостей из (3.11) в виде
или
«Пробная»
точка
удовлетворяет всем неравенствам из
(3.11) и потому многоугольник решений
расположен в верхних полуплоскостях,
порожденных прямыми
,
и
как показано на рис. 4.8.
Построим
вектор набла
.
Первой точкой встречи линии уровня с
многоугольником решений будет точка
(см. рис. 4.8) с координатами:
,
,
являющимися решениями системы уравнений:
Подставив координаты точки в целевую функцию, найдем
.
Рис. 4.8