- •Задачи принятия управленческих решений и их реализация в среде qsb
- •Симферополь – 2009 г.
- •Введение
- •Методологические основы оптимизации
- •I.1. Необходимые условия для применения оптимизационных методов
- •I.1.1. Определение границ системы
- •I.1.2. Характеристический критерий
- •I.2. Структура оптимизационных задач
- •I.1.3. Независимые переменные
- •I.1.4. Модель системы
- •Глава I. Задача линейного программирования
- •I. 1. Разработка моделей линейного программирования.
- •I. 1.1. Пример разработки модели задачи технического контроля
- •I. 1.2. Общая постановка задачи линейного программирования
- •I. 2. Методы решения задач линейного программирования
- •I. 2.1. Графический метод решения задачи лп
- •I.2.3. Табличный симплекс-метод.
- •I.2.4. Алгоритм симплекс-метода.
- •Задачи для самостоятельного решения
- •I. 3. Двойственность в задачах линейной оптимизации
- •I. 3.1. Двойственная задача линейного программирования
- •I. 3.2. Двойственный симплекс-метод.
- •I. 4. Основные утвержднеия теории двойственности и их экономическое содержание
- •I. 4.1. Первая теорема двойственности
- •I. 4.2. Вторая теорема двойственности и ее экономическое содержание
- •I. 4.3. Третья теорема двойственности и ее экономическое содержание.
- •I. 4.4. Анализ чувствительности математической модели и диапазоны устойчивости
- •I.4.4.1. Диапазон изменения небазисной переменной
- •I.4.4.2. Диапазон изменения коэффициентов целевой функции
- •I.4.4.3. Диапазон изменения элемента вектора свободных членов
- •I.4.4.4. Диапазон изменения элемента матрицы коэффициентов системы ограничений
- •I.5. Пакет прикладных программ qsb
- •I.5.1. Главное меню пакета
- •I.5.2. Меню программы линейного программирования
- •I.5.3. Подготовка данных для задачи линейного программирования
- •I.5.4. Решение задачи линейного программирования
- •I.5.5. Просмотр и анализ результатов решения задачи
- •I.5.6. Чтение и запись задач на дискету
- •I.5.7. Mодификация (изменение) данных задачи
- •Варианты исходных данных
- •Варианты индивидуальных заданий (таблица 2).
- •Порядок выполнения работы
- •Контрольные вопросы
- •II. 1.2. Метод определения начального опорного плана перевозок
- •Задачи для самостоятельного решения
- •II.1.3. Решение транспортной задачи в qsb
- •II.2. Задача о назначениях
- •Начальная таблица
- •Iteration 1 (Итерация 1)
- •Iteration 2 (Итерация 2)
- •II. 3. Целочисленные задачи линейного программирования
- •II. 3.1. Метод отсекающих плоскостей
- •Задачи для самостоятельного решения
- •II.4. Метод ветвей и границ в задачах целочисленного программирования
- •II. 4.1. Алгоритм метода ветвей и границ
- •II. 4.2. Правила ветвления
- •II. 4.3. Два правила выбора вершины задачи лп для дальнейшего ветвления
- •II. 4.4. Некоторые рекомендации по формулировке и решению задач цлп
I. 3.2. Двойственный симплекс-метод.
Перейдем теперь к построению задачи двойственной к рассмотренной выше. В соответствии с правилами построения, она примет вид
система ограничений:
Базис пространства переменных прямой задачи, в котором выполнены все ограничения двойственной задачи, будем называть сопряженным базисом.
Введем следующие обозначения:
и
в качестве сопряженного базиса возьмем,
например, векторы
Тогда из системы (см. систему ограничений
двойственной задачи):
найдем
значение опорного плана двойственной
задачи:
Становится
очевидным, что данный базис не может
быть взят в качестве сопряженного, так
как при
и
второе ограничение системы не выполняется.
Тогда, попробуем в качестве сопряженного
базиса выбрать векторы
Из системы:
находим
значения
Неравенство
при
этих значениях выполняется и, следовательно,
система векторов
в самом деле может рассматриваться в
качестве сопряженного базиса двойственной
задачи.
Далее, определим коэффициенты разложения небазисных векторов по векторам базиса и найдем псевдоплан исходной задачи:
Очевидно, что базисные векторы будут иметь вид
Так
как среди компонент разложения вектора
по сопряженному базису имеются
отрицательные, то критерий оптимальности
не выполнен, то есть указанный план не
доставляет минимального значения
функции
и за счет перехода к новому базису ее
значения можно еще уменьшить.
Заполняем первую таблицу (см. таблица I) и приступаем к итерациям.
Таблица I.
-
№ 1
8
6
0
0
6
4
1
0
1
10
0
-18
0
1
-5
-39
8
6
0
0
-
0
0
Результат итераций будем записывать в таблицу II.
Таблица II.
-
№ 2
8
6
0
0
6
0
1
8
1
0
0
6
-
-
-
-
В
столбце свободных членов (он выделен в
таблице II) нет отрицательных элементов,
следовательно, полученный план:
- оптимален.
Количество операций, необходимое для одной итерации в симплекс-методе и двойственном симплекс-методе, соизмеримо. Однако, двойственный симплекс-метод целесообразно использовать при решении таких задач ЛП, в которых нахождение начального допустимого базисного решения затруднительно (например, приходится вводить искусственные переменные), а начальный псевдоплан определяется автоматически.
