- •1. Общая задача линейного программирования
- •1.1. Задачи математического и линейного программирования
- •1.2. Математические модели простейших экономических задач Задача использования ресурсов
- •Задача о составлении рациона питания
- •1.3. Каноническая форма задачи линейного программирования
- •1.4. Приведение общей задачи линейного программирования к канонической форме
- •Задачи для самостоятельного решения
- •2. Графический метод решения задач линейного программирования
- •2.1. Задача с двумя переменными
- •2.2. Графический метод решения задач линейного программирования с п переменными
- •Задачи для самостоятельного решения
- •Основные положения о решении злп
- •4. Симплексный метод решения задач линейного программирования
- •4.1. Симплекс-метод
- •4.2. Симплексные таблицы
- •Задачи для самостоятельного решения
- •5. Теория двойственности
- •5.1. Виды математических моделей двойственных задач
- •5.2. Общие правила составления двойственных задач
- •5.3. Первая теорема двойственности
- •5.4. Вторая теорема двойственности
- •Задачи для самостоятельного решения
- •6. Транспортная задача линейного программирования
- •6.1. Формулировка транспортной задачи
- •6.2. Математическая модель транспортной задачи
- •6.3. Опорное решение транспортной задачи
- •Необходимое и достаточное условия разрешимости транспортной задачи
- •Метод вычеркивания
- •6.4. Методы построения начального опорного решения Метод северо-западного угла
- •Метод минимальной стоимости
- •6.5. Переход от одного опорного решения к другому
- •6.6. Распределительный метод
- •6.7. Метод потенциалов
- •6.8. Особенности решения транспортных задач с неправильным балансом
- •6.9. Алгоритм решения транспортной задачи методом потенциалов
- •6.10. Транспортная задача с ограничениями на пропускную способность
- •6.11. Транспортная задача по критерию времени
- •Задачи для самостоятельного решения
- •Список рекомендуемой литературы
Задачи для самостоятельного решения
Задачи решить симплексным методом:
9. Кирпичный завод выпускает кирпичи двух марок (I и II). Для производства кирпича применяется глина трех видов (А, В и С). По месячному плану завод должен выпустить 10 усл. ед. кирпича марки I и 15 усл. ед. кирпича марки II. В таблице указаны расход различных видов глины для производств 1 усл. ед. кирпича каждой марки и месячный запас глины. Какова наибольшая прибыль, если известно, что от реализации 1 усл. ед. кирпича марки I завод получает прибыль, равную 4 ден. ед., а марки II — 7 ден. ед.?
Марка кирпича
|
Количество глины для производства 1 усл. ед. кирпича |
||
А |
В |
С |
|
I |
1 |
0 |
1 |
II |
0 |
2 |
2 |
Запасы глины, усл. ед. |
15 |
36 |
47 |
10. Для производства стали определенной марки, в которую в качестве легирующих веществ должны входить химические элементы К, L, Р, можно закупать шихту двух видов (I и II). В таблице указано, сколько требуется каждого из этих элементов для производства 100 т стали (по технологии можно немного больше, но меньше — нельзя). Содержание этих элементов в каждой тонне шихты, а также стоимость 1 т шихты каждого вида также приведены в таблице.
Вид шихты |
Стоимость 1 т шихты |
Легирующие вещества |
||
К |
L |
Р |
||
I |
3 |
3 |
2 |
1 |
II |
2 |
1 |
1 |
1 |
Необходимое количество легирующих веществ |
9 |
8 |
6 |
|
Определить наименьшие затраты для производства стали данной марки.
Ответы: 1. х1=1, х2=0, Fmax =1; 2. х1=12, х2=6, Fmax =84; 3. Задача не имеет решений, т.к. F не ограничена на области D сверху; 4. х1=х2=0, х3=10, Fmax=10; 5. х1=0, х2=1, Fmin =-1; 6. х1=2, х2=0, Fmin=-4; 7. х1=х4=х5=0, х2=4, х3=5, х6=11, Fmin=-11; 8. х1=3/2, х2=7/4, Fmax=-1; 9. Fmax=191 ден.ед.; 10. Fmin= 14 ден.ед.
5. Теория двойственности
5.1. Виды математических моделей двойственных задач
Любой задаче линейного программирования (исходной, или прямой) можно поставить в соответствие другую задачу, которая называется двойственной или сопряженной. Обе эти задачи образуют пару двойственных (или сопряженных) задач линейного программирования. Каждая из задач является двойственной к другой задаче рассматриваемой пары.
Составим двойственную задачу к следующей задаче.
Имеется т видов сырья в количестве b1, b2,..., bт, которые используются для изготовления п видов продукции. Известно: аij — расход i-го вида сырья на единицу j-ой продукции; сj. — прибыль при реализации единицы j-го вида продукции. Составить план выпуска продукции, обеспечивающий максимальную прибыль.
Математическая модель данной задачи имеет вид
F(X) = с1 х1 + с2 х2 + ... + сп хп→max,
Здесь
х
j,
j
= 1,2, ..., п
— объем
производства j-го
вида продукции.
Предположим, что второй производитель хочет перекупить сырье. Составим двойственную задачу, решение которой позволит определить условия продажи сырья. Введем вектор оценок (цен) видов сырья Y=(у1, у2,… …,ут). Затраты на приобретение i -го вида сырья в количестве bi равны biуi . Второму производителю выгодно минимизировать суммарные затраты на приобретение всех видов сырья, поэтому целевая функция имеет вид
Z(Y) =b1у1 +b2у2 +…+bтут→ min.
Первому производителю невыгодно продавать сырье, если суммарная стоимость всех видов сырья, расходуемых на каждое изделие j-й продукции, т.е. а1j у1 + а2j у2 +…+ аmj ут, меньше прибыли сj получаемой при реализации этого изделия. Система ограничений задачи имеет вид
Очевидно, что оценки видов сырья должны удовлетворять условиям неотрицательности уi ≥0, i = 1, 2, …, т.
Таким образом, связь исходной и двойственной задач состоит в том, что коэффициенты cj целевой функции исходной задачи являются свободными членами системы ограничений двойственной задачи, cвoбодные члены bi системы ограничений исходной задачи служат коэффициентами целевой функции двойственной задачи, а матрица коэффициентов системы ограничений двойственной задачи является транспонированной матрицей коэффициентов системы ограничений исходной задачи.
Рассмотренная пара задач относится к симметричным парам двойственных задач. В теории двойственности используются четыре пары двойственных задач (приведем их в матричной форме записи):
Исходная задача Двойственная задача
Симметричные пары
1. F(X)=CX→max, Z(Y)=YA0→min
AX≤ A0 , YA≥ C,
X≥θ; Y≥θ.
2. F(X)=CX→min, Z(Y)=YA0→ max,
AX≥ A0 , YA≤ C,
X≥θ; Y≥θ.
Несимметричные пары
3. F(X)=CX→max, Z(Y)=YA0→min
AX= A0 , YA≥ C.
X≥θ;
2. F(X)=CX→min, Z(Y)=YA0→ max,
AX=A0 , YA≤ C.
X≥θ;
Здесь С=(с1, с2,…, сn), Y= (у1, у2,… …,ут),
