
- •7.080401 «Інформаційні управляючі системи та технології»
- •Математичні методи дослідження операцій у будівництві: б12 Навчальний посібник. – к: кнуба, 2006. – 107 с.
- •2.5. Алгоритм розрахунку псевдоплану для двоїстого
- •4.2. Класифікація методів розв’язання задач цілочислового
- •5.5. Задача прогнозування термінів ремонту будівельних
- •6.4. Задача про найкоротший шлях для орієнтованих та
- •6.5. Задача про найкоротший шлях для багатополюсних мереж.
- •6.7. Задача про максимальний потік для однополюсних мереж.
- •7.5. Сепарабельне програмування.
- •8.2. Загальний алгоритм складання розкладу занять
- •1. Загальні визначення, класифікація моделей і методів
- •1.1. Загальні визначення дослідження операцій
- •1.2. Приклади постановок задач лінійного програмування та їх геометрична інтерпретація Задача про рекламу
- •Задача про бетонно-розчинний вузол (брв)
- •1.3. Основні етапи та класифікація моделей та методів дослідження операцій
- •Контрольні запитання
- •2. Лінійне програмування
- •Розглянемо приклад розв’язання задачі лінійного програмування:
- •2.1. Графічний метод розв’язання задач лінійного програмування
- •2.2. Алгоритм зведення до канонічного вигляду задач лінійного програмування
- •2.3. Метод симплекс-таблиць
- •2.4. Двоїста задача лінійного програмування
- •Отримавши результат – вектор y, можна на базі описаної системи знайти вектор X. Для розв’язання прямої задачі потрібно:
- •2.5. Алгоритм розрахунку псевдоплану для двоїстого симплекс-методу
- •3*10 – Розмірність задачі см.
- •2.6. Двоїстий симплекс-метод
- •Контрольні запитання
- •3. Задачі спеціального лінійного програмування
- •Задача призначення (про розподілення обладнання). Між чотирма кар’єрами потрібно розподілити п’ять екскаваторів таким чином, щоб їх виробітка була максимальною.
- •3.2. Задача про призначення
- •Алгоритм угорського методу задачі призначення має такі етапи.
- •3.3. Методи пошуку опорного рішення транспортної задачі
- •Метод Північно–Західного Кута (мпзк) має такі етапи:
- •Метод мінімального елемента (мме) має такі етапи:
- •3.4. Метод потенціалів транспортної задачі
- •Примітка. Цільова функція має постійно покращуватися (крім випадку, коли спрямовуючий елемент рівний ). Контроль правильності розрахунку має завжди дорівнювати:
- •Розглянемо алгоритм розв’язання задач методом потенціалів.
- •3.5. Угорський метод транспортної задачі
- •3.6. Різновиди транспортної задачі та їх використання
- •Контрольні запитання
- •4. Задачі цілочислового лінійного програмування
- •4.1. Загальне визначення цілочислового лінійного програмування
- •4.2. Класифікація методів розв’язання задач цілочислового лінійного програмування
- •Розв’язавши графічно, одержимо:
- •4.3. Метод відтинаючих площин
- •У комп’ютерній програмі стратегія реалізується таким чином.
- •Контрольні запитання
- •5. Динамічне програмування
- •5.1. Загальні визначення та алгоритм динамічного програмування
- •До особливостей розв’язку задач дп можна віднести.
- •5.2. Задача про інвестиції
- •5.3. Задача розрахунку траєкторії літака
- •5.4. Задача про рюкзак (завантаження транспортного засобу)
- •5.5. Задача прогнозування термінів ремонту будівельних конструкцій
- •Контрольні запитання
- •6. Методи аналізу мереж та потокове програмування
- •6.1. Загальні визначення потокового програмування
- •6.2. Способи представлення мереж
- •6.3. Типові задачі оптимізації на мережах
- •1. Задача визначення найкоротшого шляху в мережі:
- •6.4. Задача про найкоротший шлях для орієнтованих та біорієнтованих мереж. Алгоритми Дейкстра 1 та 2
- •6.5. Задача про найкоротший шлях для багатополюсних мереж. Алгоритм Флойда
- •6.6. Задача про мінімальний остов
- •6.7. Задача про максимальний потік для однополюсних мереж. Алгоритм Дейкстра 4
- •6.8. Задача про максимальний потік для багатополюсних мереж. Мінімальний розріз. Алгоритм Гоморі-Ху
- •Контрольні запитання
- •7. Розв’язання задач нелінійного програмування
- •7.1. Загальні визначення нелінійного програмування
- •7.2. Правило множників Лагранжа
- •7.3. Узагальнене правило Лагранжа
- •7.4. Умова Куна-Такера
- •7.5. Сепарабельне програмування. Метод кусочно-лінійної апроксимації
- •7.6. Загальна класифікація задач нелінійного програмування
- •8. Розв’язання багатокритеріальних задач
- •8.1. Основні визначення та моделі багатокритеріальних задач
- •8.2. Загальний алгоритм складання розкладу занять з використанням методів дослідження операцій
- •8.3. Класифікація методів технічного пошуку рішень
- •8.4. Моделювання гнучкості для забезпечення властивості бути керованим
- •Список літератури
2.4. Двоїста задача лінійного програмування
Для кожної моделі існує поняття двоїстої задачі (Dual task), тобто запис задачі іншими змінними для розв’язання потім іншим методом, який потрібен для перевірки правильності симплекс-методу та для інших методів ЛП. Є також ряд задач лінійного програмування, які можуть бути розв’язані тільки двоїстим симплекс-методом, наприклад, деякі задачі мінімізації. Двоїста задача використовується, наприклад, для зменшення розмірності задачі, а також для розрахунку псевдоплану ДСМ (двоїстого симплекс-методу). Якщо пряма задача має розмірність m*n, то її можна записати та розв’язати як задачу розмірністю n*m. Математична модель двоїстої задачі має вигляд:
.
Теорема 1: значення ЦФ прямої та двоїстої задач співпадають, а знаки – ні, тобто якщо в прямій задачі Z max, то в двоїстій: Z min. Якщо в прямій задачі функція необмежена зверху, то в двоїстій – знизу.
Теорема 2: пряма та двоїста задачі взаємопов’язані одна з одною такими формулами:
Двоїста задача (ДЗ): |
|
Пряма задача (ПЗ): |
||
|
|
|
|
|
|
x1 |
|
|
y1 |
… |
… |
|
… |
… |
|
xn |
|
|
ym |
|
|
|
|
|
Правила переведення до двоїстої задачі (ДЗ):
Кожному обмеженню типу «=» ПЗ відповідає змінна ДЗ.
Кожній змінній ПЗ відповідає обмеження виду «<» чи «>» ДЗ.
Коефіцієнти цільової функції ДЗ дорівнюють правій частині ПЗ.
Якщо для ПЗ умова невід’ємності обов’язкова, то для ДЗ – відсутня.
Цільова функція змінює знак з max на min або навпаки.
Обмеження ДЗ мають знак «», якщо в ПЗ z max.
Існує взаємозв’язок між змінними двоїстої та прямої задач:
|
|
|
|
|
|
… |
|
… |
|
|
|
Отримавши результат – вектор y, можна на базі описаної системи знайти вектор X. Для розв’язання прямої задачі потрібно:
* перейти від прямої моделі до двоїстої: f(x)f(y);
* розв’язати ДЗ (знайти вектор Y);
* на підставі зазначеної системи знайти вектор X.
Р
y1
y2
(1)
(2)
(3)
(4)
озглянемо
приклад:
На підставі теореми 2 запишемо наступні рівняння та розв’яжемо задачу методом підбору, тобто знайдемо вектор Y, і підставимо його у вихідну систему рівнянь:
Y=(4;
-2)
X
= (
0 , 2, 2, 0) Z
=
4.
Доцільність використання ДЗ полягає в зменшенні розмірності та кількості змінних задачі. Двоїста задача використовується також в інших задачах (наприклад, двоїстий симплекс-метод).