
- •§1. Этапы решения задачи
- •§2. Некоторые сведения из линейной алгебры.
- •§ 3. Классификация методов математического программирования.
- •§4. Методы исследования функций классического анализа
- •4.1. Необходимые и достаточные условия безусловного экстремума функции
- •Найти все критические точки функции, принадлежащие [а; b],
- •Найти значения функции в этих точках и на концах промежутка. Наибольшее и наименьшее из этих чисел будут соответственно наибольшим и наименьшим значениями функции на отрезке.
- •4.2. Необходимые и достаточные условия условного экстремума. Принцип Лагранжа.
- •§5. Методы исследования функций численного анализа.
- •Раздел 1.
- •Глава 1. Метод линейного программирования
- •§1. Примеры составления задач лп
- •§ 2. Геометрическая интерпретация решения задачи лп.
- •§ 3. Алгоритм решения канонической задачи лп симплексным методом (метод Данцига).
- •Составим исходную симплексную таблицу.
- •§ 4. Решение почти канонических задач.
- •§ 5. Вырожденная задача лп.
- •Глава 2. Решение основной задачи линейного программирования.
- •§1 Сведение основной задачи к двум каноническим.
- •Метод искусственного базиса
- •§2. Задача о диете
- •Глава 3. Целочисленное линейное программирование.
- •§1 Метод Гомори
- •§2. Пример постановки задачи рационального раскроя [4, c.176].
- •Глава 4. Теория двойственности в лп
- •§ 1. Симметричные двойственные задачи
- •I и II задачи имеют решение.
- •Одна имеет ( ), значит другая решения не имеет.
- •Обе задачи решения не имеют.
- •§2. Несимметричные двойственные задачи.
- •Раздел 2. Нелинейное программирование
- •Глава 1.
- •§ 1. Задачи нелинейного программирования с линейной целевой функцией и нелинейной системой ограничений.
- •§ 2. Задачи нелинейного программирования с линейной системой ограничений, но нелинейной целевой функцией.
- •§ 3. Задачи нелинейного программирования с нелинейной системой ограничений и нелинейной целевой функцией.
- •§4. Градиентный метод нелинейного программирования.
- •§5. Выпуклое программирование.
- •Геометрическая интерпретация и графический способ решения задачи квадратичного программирования
- •§6. Параметрическое программирование.
- •Глава 2. Динамическое программирование.
- •Глава 3. Метод случайных испытаний.
- •Глава 4. Геометрическое программирование.
§ 5. Вырожденная задача лп.
При рассмотрении
симплексного метода предполагалось,
что все
как в исходной системе, так и в системах
, получаемых после определенных итераций.
Если же в некоторых уравнениях,
,
то возникает неоднозначность в выборе
решающего элемента и в соответствующем
базисном решении. Базисные переменные,
относительно которых эти уравнения
разрешены, принимают нулевые значения.
Базисное решение, в котором хотя бы одна
из базисных переменных равна нулю,
называется вырожденным решением, а
задача ЛП, имеющая хотя бы одно вырожденное
решение, называется вырожденной задачей.
Применяя (в случае вырожденной
задачи) последовательные итерации, мы
можем вернуться к ранее встречавшемуся
базисному решению, т.е. появляется так
называемое зацикливание (значение
линейной формы не меняются от итерации
к итерации) в схеме расчета.
Рассмотрим правило устранения зацикливания [1-4].
Если на
каком либо этапе расчета возникает
неопределенность в выборе разрешающей
строки, т.е. окажется несколько равных
минимальных отношений
,
то следует выбирать ту строку, для
которой отношение элементов следующего
столбца к разрешающему будет наименьшим.
Если при этом снова окажутся равные
минимальные отношения, то составляются
отношения элементов следующего столбца,
и так до тех пор, пока разрешающая строка
не определиться однозначно.
Пример: ( Задача каноническая).
максимизировать
при ограничениях
|
|
Коэффициенты при неизвестных |
|
|
|||||
|
|
|
|
|
|
||||
2 |
1 |
||||||||
|
12 |
1 |
|
|
|
1 |
1 |
12 |
|
|
30 |
|
1 |
|
|
5 |
-1 |
6 |
-1/5 |
|
6 |
|
|
1 |
|
1 |
-2 |
6 |
-2 |
|
9 |
|
|
|
1 |
3/2 |
-1 |
6 |
-2/3 |
F |
0 |
|
|
|
|
-4 |
-2 |
|
|
Выберем разрешающий элемент. Для этого делим столбец на столбец получим
столбец 1. Здесь
минимальное отношение
но
таких результатов 3 (возникла
неоднозначность) ! Следовательно, надо
искать новое минимальное отношение
столбца
разрешающая, а разрешающий элемент 1.
Выводим
из базиса, а
вводим
в базис.
Итерация 1
|
|
Коэффициенты при неизвестных |
|
|
|||||
|
|
|
|
|
|
||||
1 |
2 |
||||||||
|
6 |
1 |
|
-1 |
|
|
3 |
2 |
|
|
0 |
|
1 |
-5 |
|
|
9 |
0 |
-5/9 |
|
6 |
|
|
1 |
|
1 |
-2 |
|
|
|
0 |
|
|
-3/2 |
1 |
|
2 |
0 |
-3/4 |
F |
24 |
|
|
4 |
|
|
-10 |
|
|
В базисном решении
.
Возможно зацикливание. Применим и в
данном случае правило устранения
зацикливания.
Итерация 2
|
|
Коэффициенты при неизвестных |
|
||||||
|
|
|
|
|
|
|
|||
|
6 |
1 |
|
5/4 |
-3/2 |
|
|
24/5 |
|
|
0 |
|
1 |
7/4 |
-9/2 |
|
|
0 |
|
|
6 |
|
|
-1/2 |
1 |
1 |
|
|
|
|
0 |
|
|
-3/4 |
1/2 |
|
1 |
|
|
F |
24 |
|
|
-7/2 |
5 |
|
|
|
На второй итерации значение целевой функции не изменилось. Базисное решение
Здесь только два
решения
(24/5 и 0:7/4). Следовательно, 7/4 – разрешающий
элемент.
Итерация 3
|
|
Коэффициенты при неизвестных |
|||||
|
|
|
|
|
|
||
|
6 |
1 |
- 5/7 |
|
12/7 |
|
|
|
0 |
|
4/7 |
1 |
-18/7 |
|
|
|
6 |
|
2/7 |
|
-2/7 |
1 |
|
|
0 |
|
3/7 |
|
-10/7 |
|
1 |
F |
24 |
|
2 |
|
-4 |
|
|
После итерации 3
значение F также не
изменилось.
,
а
вводим в базис.
Итерация 4
|
|
Коэффициенты при неизвестных |
|||||
|
|
|
|
|
|
||
|
7/2 |
7/12 |
-5/12 |
|
1 |
|
|
|
9 |
3/8 |
-1/2 |
1 |
|
|
|
|
7 |
1/6 |
1/6 |
|
|
1 |
|
|
5 |
5/6 |
-1/6 |
|
|
|
1 |
F |
38 |
7/3 |
1/3 |
|
|
|
|
Все оценки положительны, т.е. получено оптимально решение: