
- •Тема 5, 6. Постоптимальный анализ (Анализ моделей на чувствительность). Программные средства оптимизации (Microsoft Excel)
- •Обращение базиса и симплекс-множители.
- •Диапазоны устойчивости
- •1) Изменения в bi
- •2. Предположим, что имеется возможность получения дополнительного машинного времени.
- •2) Изменения в сj.
- •3) Включение дополнительных ограничений
- •Двойственный симплекс-метод
- •Решение оптимизационных задач с помощью электронных таблиц
2. Предположим, что имеется возможность получения дополнительного машинного времени.
Выгодно ли это, если 1 ч машинного времени стоит 7 дол.?
В этом случае в математической задаче вектор b заменяется на вектор
Новыми значениями базисных переменных будут
что допустимо.
Оптимальное значение для функции z заменяется на значение -(2/7*1700 + 4/7*1610) =-1400-40/7.
Прибыль увеличивается на 40/7 дол (5,7 дол.). Поскольку дополнительный 1 ч машинного времени стоит 7 дол., это невыгодно. Легко видеть, что решение этой задачи с начала приведет к тем же результатам. Но нет никакой необходимости начинать с начала. В больших по объему задачах это неэффективно.
Заметьте, что в пункте 1 новое значение для функции z равно -2 (300 + 5/7) - 4(200 - 2/7), а в пункте 2- равно -2(300 - 40/7) - 4(200 +30/7)
2) Изменения в сj.
Пример 2
Пусть в примере 1 прибыль от одной модели А составляет P1 дол., а от одной модели В — Р2 дол. Для каких значений Р1 и Р2 полученное решение является оптимальным?
Целевая функция в первой таблице задается формулой –P1x1-P2x2 = z + 0. Поскольку в таблице изменяется только последняя строка, каноническая форма ограничений в том же базисе останется прежней, т. е.
Чтобы записать функцию z в канонической форме, следует исключить x1 и x2 из выражения для функции z. Это можно сделать, умножив первое ограничение (в конечной таблице) на P1, второе — на Р2 и прибавив их к выражению для функции z; в результате получим
Решение будет оптимальным, если предположить, что оба коэффициента при небазисных переменных положительны. Поэтому решение оптимально при условиях
Это видно из рис. 1.1, где точка В — оптимальная, если предположить, что линия уровня функции z, проходящая через точку В, лежит между двумя линиями ограничений, пересекающимися в точке В.
Этот подход очень полезен при анализе влияния изменений в значении сj на решение задачи. Значения базисных переменных и канонический вид ограничений остаются неизменными. Если коэффициенты при небазисных переменных в новой целевой функции положительны, то решение оптимально. Если один из них (или более) отрицателен, необходимо перевести соответствующую переменную в базисные. Получится каноническая форма, приемлемая для задачи в целом, и можно продолжать решать ее симплекс-методом.
3) Включение дополнительных ограничений
Пример 3
Предположим, что в период экономического кризиса торговые агенты сообщают, что рынок принимает не более 550 полок в неделю. Как это отразится на производстве? Указанное ограничение на объем продажи равносильно ограничению х1 +x2≤550.
Это дополнительное ограничение должно быть включено в математическую постановку задачи. Однако в данном случае оно никак не влияет на оптимальное решение. В этом решении x1 = 300 и х2 =200, так что х1 +x2 =500 удовлетворяет дополнительному ограничению.
Если бы экономический кризис был серьезнее, с ограничением рынка До 450 полок в неделю, ситуация была бы иной. Рассмотрим ее в следующем разделе.