- •33.Правило умножения матриц
- •34.Свойство системы линейных уравнений, содержащих тривиальное уравнение
- •35.Свойства свободных неизвестных в разрешенной системе уравнений.
- •36. Элементарные преобразования системы линейных уравнений
- •37. Существование ненулевого решения у системы линейных однородных уравнений.
- •38.Примеры линейно зависимых и линейно независимых систем векторов.
- •39. Свойства системы векторов
- •40. Единственность разложения вектора системы векторов по базису этой системы.
- •41. Максимально линейно независимая часть системы векторов и базис этой системы
- •42 Простейшие св-ва задач линейного программирования.
- •43 Примеры задач линейного программирования: выпуск продукции, рацион, транспортная, портфель ценных бумаг.
- •44. Существование опорного решения кзлп
- •45. Существование базиса опорного решения кзлп
- •46. Число ненулевых координат у любого опорного решения кзлп задачи.
- •47. Единственность базиса у невырожденного опорного решения кзлп.
- •48. Базис системы векторов условий кзлп и опорные решения этой задачи.
- •49. Число опорных решений кзлп.
- •50. Условие соответствия базисв системы векторов кзлп базису некоторого опорного решения этой задачи.
- •51.Теорема об оптимальных решениях кзлп
- •52) Свойства симплекс таблицы: структура вектора ограничений, оценки базисных векторов и значение целевой функции.
- •53.Лемма о целевой функции.
- •54.Достаточное условие оптимальности опорного решения канонической задачи линейного программирования на минимум
- •55. Условия неограниченности целевой функции канонической задачи линейного программирования на минимум
- •56. Решение канонической задачи линейного программирования на минимум симплекс методом, критерии выбора вектора вводимого в базис и выводимого из базиса
- •57 Конечность симплекс метода при решении кзлп на минимум
- •58 Условие разрешимости кзлп на минимум
- •59 Основные свойства искусственной кзлп
- •60.Теорема о методе искусственного базиса.
- •61. Свойства взаимно двойственных задач лп
- •63. Экономическая интерпретация взаимно двойственных задач.
- •64. Достаточное условие оптимальности опорного решения транспортной задачи линейного программирования и решение этой задачи методом потенциалов.
44. Существование опорного решения кзлп
Вектор α называется допустимым решением задачи линейного программирования (1)-(4), если он является решением ограничений (2)-(3) и удовлетворяет условию (4).
Допустимое решение α КЗЛП (1)-(3) называется опорным решением, если векторы условий, соответствующие ненулевым координатам вектора α, образуют ЛНЗ систему векторов.
Теорема: Если каноническая задача ЛП имеет хотя бы одно допустимое решение, то эта задача имеет и опорное решение .
Рассмотрим КЗЛП
F(X)= 𝛾j xj + 𝛾0
Aj Xj=B
Xj≥0, j=1,2,…n,
Которая имеет хотя бы одно допустимое решение. Из всех допустимых решений данной задачи выберем допустимое решение с наим числом ненулевых координат. Пусть таким решением будет вектор α=(α1,…, αι (эль), 0,…,0), где координаты α1>0, …, αι (эль)>0 (координаты всегда можно пронумеровать так, что первыми из них станут ненулевые) и докажем, что выбранный вектор является опорным решением задачи (1)-(3).
Предположим противное, а именно, что вектор α не является опорным решением. Тогда по определению опорного решения, векторы А1, А2, …Аι(эль), соответствующие ненулевым координатам выбранного вектора α, образуют линейно зависимую систему. Из определения линейно зависимой системы векторов следует, что найдется ненулевой набор чисел k1, k2, …kι(эль) такой, что будет выполняться соотношение
A1k1+a2k2+…+Aιkι (эль)=θ
Так как вектор α является допустимым решением рассматриваемой задачи, по определению, этот вектор является решением системы линейных уравнений (2). Тогда по определению решения системы уравнений должно выполняться соотношение
A1α1+A2 α2+…+Aιαι(эль)=В
Прибавив к соотношению (5) соотношение (4), умноженное на ±δ, получим
A1(α1±δk1)+A2(α2±δk2)+…+Aι(αι±δkι)(эль) =B
Из последнего соотношения по определению решения системы уравнений следует, что векторы α’=(α1+δk1, α2+δk2,…, αι+δkι,0,…,0) и α’’=(α1-δk1, α2-δk2,…, αι-δkι,0,…,0) являются решениями СЛУ (2). Если же число δ выбрать так, что оно удовлетворяет арифметической лемме, то координаты векторов α’ и α’’ будут удовлетворять условию (3), а сами векторы будут являться допустимыми решениями задачи (1)-(3) и при этом, хотя бы у одного из этих векторов число ненулевых координат будет меньше, чем ι(эль). Это противоречит выбору допустимого вектора α. Следовательно, вектор α является опорным решением задачи (1)-(3).
45. Существование базиса опорного решения кзлп
Среди базисов системы векторов А1,…,А2,….,Аn условий канонической задачи линейного программирования (1) f(X) = ∑ϒjXj + ϒ0 (2) ∑ Aj Xj = B (3) Xj ≥0 j=1,2,…,n имеются базисы, соответствующие опорным решениям данной задачи. Определение. Базис Ai1, Ai2,….,Ail системы векторов A1,….Aj,…,An условий задачи (1)-(3) называется базисом опорного решения α=(α1,….αj,….,αn) , если αi=0 для любых i ≠i1, i2,.., in . Таким образом, базис Ai1, Ai2,….,Ain системы векторов A1,….Aj,…,An условий задачи (1)-(3) называется базисом опорного решения α=(α1,….αj,….,αn) , если небазисным вектором из системы векторов условий задачи (1)-(3) соответствует нулевые координаты опорного решения. Замечание. Так как векторы условий, соответствующие ненулевым координатам опорного решения α=(α1,….αj,….,αn), входят в каждый его базис, то это опорное решение может иметь не один базис. Свойство 1 Любому опорному решению канонической задачи линейного программирования соответствует, по крайней мере, один базис системы векторов условий этой задачи. Док-во:
Пусть вектор α=(0,…,0, αi1 , 0,…, 0, αi2 , 0,…., 0, αil , 0,…, 0) является опорным решением канонической задачи линейного программирования
f(X) = ∑ϒjXj + ϒ0 (2) ∑ Aj Xj = B (3) Xj ≥0 j=1,2,…,n где αi1>0 , αi2>0 , …., αil>0 . Тогда по определению системе векторов условий задачи (1)-(3) векторы Ai1, Ai2,….,Ail , соответствующие ненулевым координатам данного опорного решения, образуют линейно независимую систему векторов, которую можно дополнить до базиса всей системы векторов условий данной задачи. Пусть этим базисом будет система из векторов Ai1, Ai2,….,Ail , Ail+1 , …., Air . Тогда небазисным векторам из системы векторов условий задачи (1)-(3) соответствуют нулевые координаты опорного решения и по определению векторы Ai1, Ai2,….,Ail образуют базис опорного решения α .
