
- •§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.
Глава 2. Решение основной задачи линейного программирования.
§1 Сведение основной задачи к двум каноническим.
Метод искусственного базиса
Если основная задача ЛП не является канонической или почти канонической, то симплексным методом можно провести исследование линейной системы основной задачи, что позволит:
Установить наличие или отсутствие планов у данной системы
В случае существования планов построить каноническую систему, равносильную исходной. Две системы с одним и тем же числом неизвестных равносильны (эквивалентны), если каждое решение первой системы является в то же время решением второй системы и наоборот [2].
Рассмотрим пример исследования линейной системы симплексным методом:
(*)
Система неканоническая (нет базиса) . Введем искусственный базис с помощью так называемых фиктивных переменных , . Полученная система является канонической:
(**)
Составим так
называемую вспомогательную задачу,
заключающуюся в минимизации целевой
функции
при условиях (**). Сформулированная
вспомогательная задача ЛП является
почти канонической.
Для того чтобы
линейная система (*) обладала планами,
необходимо и достаточно, что бы минимальное
значение целевой функции вспомогательной
задачи было равно нулю
Если же
,
то линейная система заведомо планов не
имеет [4].
Решим сформулированную
вспомогательную задачу:
при условиях (**). В задаче минимизации
нас интересуют положительные оценки.
Исходная таблица
|
0 |
0 |
0 |
0 |
1 |
1 |
B |
|
Коэффициенты при неизвестных |
||||
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
3 |
|
|
Итерация 1
|
|
|
|
|
|
|
B |
|
Коэффициенты при неизвестных |
||||
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
5 |
|
|
|
|
|
|
|
Итерация 2
|
|
B |
|
Коэффициенты при неизвестных |
||||
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Оптимальное решение вспомогательной задачи достигнуто .
(32/5;
0; 2/5; 0; 0;)
.
Следовательно, линейная система (*) совместна.
Если линейная система уравнений обладает планами, то существует равносильная ей каноническая система, которую можно получить из завершающей симплексной таблицы вспомогательной задачи [4].
Таблица «Итерация 2» содержит каноническую систему
Из этой канонической
системы при
получаем каноническую систему,
равносильную исходной ( * ):
(***)

Среди базисных переменных последней симплексной таблицы «Итерация 2» нет ни одной фиктивной переменной.
Далее решаем каноническую (или почти каноническую) задачу ЛП: минимизировать (максимизировать) целевую функцию F основной задачи ЛП при условиях (***).
Однако может быть случай, когда среди базисных переменных последней симплексной таблицы есть хотя бы одно фиктивное. В этом случае из данной таблицы нельзя сразу выделить каноническую систему. К ней приходят после некоторых преобразований.
И, наконец, может быть случай, когда , то есть исходная система планов не имеет и равносильной ей канонической системы не существует [4]. Например:
Исходная таблица
|
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
1 |
1 |
B |
|
Коэффициенты при неизвестных |
|||||
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Итерация 1
B |
|
Коэффициенты при неизвестных |
|||||
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Так как , то исходная система планов не имеет (равносильной ей канонической системы не существует).