
- •Линейное программирование. Введение.
- •Примеры задач линейного программирования.
- •1.Задача об использовании ресурсов.
- •Задача составления рациона (задача о диете, задача о смесях).
- •Задания:
- •.Общая задача линейного программирования.
- •Графический метод решения злп.
- •Алгоритм решения злп графическим методом.
- •Не единственность оптимального решения.
- •Основы симплекс - метода линейного программирования
- •Задачи.
- •Особые случаи симплексного метода Не единственность оптимального решения (альтернативный оптимум).
- •Появление вырожденного базисного решения
- •Отсутствие конечного оптимума.
- •Метод искусственных переменных (м-метод).
- •Задания.
- •Двойственные задачи
- •Свойства взаимно двойственных задач.
- •Алгоритм составления двойственных задач.
- •Объективно обусловленные оценки и их смысл.
- •Задания.
- •Модели целочисленного линейного программирования.
- •Методы отсечения.
- •Метод Гомори.
- •Алгоритм метода Гомори.
- •Задания
- •Понятие о методе ветвей и границ.
- •Транспортная модель.
- •Определение транспортной модели
- •Пример транспортной модели
- •Приведение любой транспортная модель к сбалансированной.
- •Решение транспортной задачи
- •Нахождение первоначального допустимого базисного решения.
- •I. Метод северо-западного угла
- •II.Метод минимальной стоимости.
- •Критерий оптимальности и нахождение переменной вводимой в базис. Метод потенциалов.
- •Нахождение переменной, выводимой из базиса.
- •Распределительный метод (построение замкнутого цикла).
- •Примеры задач транспортной модели. Модель производства за запасами
II.Метод минимальной стоимости.
Метод минимальной стоимости отличается от метода северо-западного угла тем, что на каждом шаге выбирается переменная не в верхней левой ячейке, а в ячейке стоимость которой минимальна. Все дальнейшие действия осуществляются аналогично методу северо-западного угла.
Пример 16.
|
5 |
15 |
15 |
10 |
||||
15 |
х11 |
10 |
х12 |
0 |
х13 |
20 |
х14 |
11 |
25 |
х21 |
12 |
х22 |
7 |
х23 |
9 |
х24 |
20 |
5 |
х31 |
0 |
х32 |
14 |
х33 |
10 |
х34 |
18 |
Ячейка с наименьшей стоимостью
соответствует переменной
,
ей присваивается значение равное
min(15;15)=15. вычеркивается
первая строка и второй столбец. Поскольку
вычеркнуты одновременно строка и
столбец, то в вычеркнутых ячейках
выбирается ячейка с минимальной
стоимостью и соответствующей переменной
присваивается значение 0
.
Далее в оставшейся таблице выбираем
ячейку с минимальной стоимостью
.
Вычеркиваем первый столбец и третью
строку,
.
Осталось не вычеркнутыми две ячейки.
Соответственно присваиваем
.
Во втором пункте потребления остается
10 единиц. Переменной
.
|
5 |
15 |
15 |
10 |
|||||||||||
15 |
|
10 |
15 |
0 |
|
20 |
|
11 |
|||||||
|
|
|
|
|
|
||||||||||
25 |
|
|
12 |
0 |
|
7 |
15 |
9 |
10 |
20 |
|||||
5 |
5 |
0 |
|
|
14 |
0 |
10 |
|
18 |
||||||
|
|
|
|
|
|
Начальное допустимое базисное решение:
Целевая функция при этом будет равна:
Критерий оптимальности и нахождение переменной вводимой в базис. Метод потенциалов.
Метод потенциалов эквивалентен выражению целевой функции через небазисные переменные.
Суть метода: столбцу i
строке j ставится в
соответствие переменные
потенциалы. Для всех базисных переменных
выполнено
.
Совокупность таких уравнений образует
систему m+n-1
уравнений с m+n
неизвестными. Значение потенциалов
определяется из этой системы, если
одному из потенциалов придается
произвольное значение.
Рассмотрим задачу примера 14:
Пусть
,
тогда
Далее, с помощью полученных потенциалов
строятся оценки для небазисных переменных
.
Получим оценки небазисных переменных для рассматриваемой задачи:
Критерий оптимальности: если все
оценки небазисных переменных
,
то полученное решение оптимально.
Если критерий оптимальности не выполнен,
то переменная, имеющая самую большую
оценку, будет вводиться в базис. В нашем
случае в базис должна быть введена
переменная
.