2. Симплекс - метод

Симплекс-метод решения задач линейного программирования был разработан американским математиком Джорджем Данцигом. Также большой вклад в его развитие внесли ученые Кун и Таккер, более известные своими разработками в области нелинейного программирования.

Суть симплексного метода состоит в следующем: необходимо максимизировать (соответственно минимизировать) некий критерий при наложенных линейных ограничениях. Этим критерием может выступать валовой доход от реализации продукции, совокупные операционные расходы на производство товаров и так далее.

При этом на переменные, влияющие на значение критерия, накладываются линейные ограничения в виде уравнений или неравенств. По существу, симплекс-метод – это усовершенствованный графический методрешения задач ЛП в многомерном пространстве.

Подобно тому, как графический метод ищет оптимум в вершинах многоугольника, в симплексном методе оптимум ищется в вершинах n-мерного многогранника, называемого симплексом (см. на рисунке условное изображение симплекса; красным показан путь из опорной точки к точке оптимума).

Алгоритм симплекс-метода

Последовательность действий можно описать следующим образом:

• путем преобразований система ограничений приводится к необходимой, так называемой базисной, форме;

• находится так называемое опорное решение, служащее «точкой отсчета»;

• последовательно перебираются вершины симплекса. Если в данной точке значение критерия больше (или меньше) предыдущего, то процесс продолжается. Когда значение критерия уже нельзя улучшить, значит, решение найдено.

То есть, смысл симплексного метода следующий: все линейные неравенства, которым в многомерном пространстве соответствуют полуплоскости, ограничивают некий симплекс. При этом уравнению, описывающему оптимизируемый критерий, соответствует гиперплоскость. Теперь нужно просто найти ту вершину симплекса, одновременно принадлежащую этой гиперплоскости, координаты которой максимизируют (минимизируют) критерий. Следовательно, выбирается базисная вершина и по ней мы передвигаемся от одной вершины к другой, пока не найдем точку оптимума.

3. Транспортная задача

ТРАНСПОРТНАЯ ЗАДАЧА [transportation problem] — одна из наиболее распространенных задачматематического программирования (обычно — линейного). В общем виде ее можно представить так: требуется найти такой план доставки грузов от поставщиков к потребителям, чтобы стоимость перевозки (или суммарная дальность, или объем транспортной работы в тонно-километрах) была наименьшей. Следовательно, дело сводится к наиболее рациональному прикреплению производителей к потребителямпродукции (и наоборот). В простейшем виде, когда распределяется один вид продукта и потребителям безразлично, от кого из поставщиков его получать, задача формулируется следующим образом.

Имеется ряд пунктов производства A₁, A₂, ..., A_m с объемами производства в единицу времени (месяц, квартал), равными соответственно a₁, a₂, ..., a_m,, и пункты потребления B₁, B₂, ..., B_n, потребляющие за тот же промежуток времени, соответственно b₁, b₂, ..., b_n продукции. В случае, если решается закрытая (сбалансированная) задача, сумма объемов производства на всех m пунктах-поставщиках равна сумме объемов потребления на всех n пунктах-получателях:

Кроме того, известны затраты по перевозке единицы продукта от каждого поставщика к каждому получателю — эти величины обозначим c_ij. В качестве неизвестных величин выступают объемы продукта, перевозимого из каждого пункта производства в каждый пункт потребления, соответственно обозначаемыеx_ij.

Тогда наиболее рациональным прикреплением поставщиков к потребителям будет то, при котором суммарные затраты на транспортировку будут наименьшими:

При этом каждый потребитель получает нужное количество продукта

и каждый поставщик отгружает весь произведенный им продукт

Как и во всех подобных случаях, здесь также оговаривается неотрицательность переменных: поставка от какого-то пункта производства тому или иному пункту потребления может быть равна нулю, но отрицательной, (следовать в обратном направлении) быть не может.

Поскольку принято, что затраты на перевозки растут здесь пропорционально их объему, то перед нами задача линейного программирования — одна из задач распределения ресурсов.

Несбалансированную (открытую) Т. з. приводят к виду, показанному выше, искусственно: в модель вводятся т. н. фиктивный поставщик или фиктивный потребитель, которые балансируют спрос ипотребление.

В настоящее время разработано множество различных алгоритмов решения Т. з.: распределительный метод, метод потенциалов, дельта-метод, венгерский метод, метод дифференциальных рент, способ двойного предпочтения, различные сетевые методы. Они относительно просты, по ним составлены десятки программ для различных вычислительных машин. Во многих снабженческих, транспортных и других организациях во всем мире с их помощью рассчитываются маршруты доставки материалов на строительные площадки, планы длительного прикрепления поставщиков металлопроката к потребителям, планы перевозок топлива. Задачи эти часто усложняются разного рода дополнительными условиями; напр., в них включается расчет не только себестоимости перевозок, но и себестоимости производства продукции (производственно-транспортная задача), оптимизируется совместно доставка взаимозаменяемых видов продукции (скажем, различных кровельных материалов), оптимизируется доставка грузов с промежуточными базами (складами). Кроме того, следует учитывать, что экономико-математическая модель Т. з. позволяет описывать множество ситуаций, весьма далеких от проблемы перевозок, в частности, находить оптимальное размещение заказов на производство изделий с разной себестоимостью.