Добавил:
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
ЗАПИСКА.DOC
Скачиваний:
22
Добавлен:
15.06.2014
Размер:
907.26 Кб
Скачать

1 Построение математической модели

Цель оптимизации: получение максимального экономического эффекта от внедрения в строй очередей АСУ (например, компьютеров).

Составим математическую модель задачи. Для этого сначала введем переменные, которые требуется определить:

- булева переменная, принимающая значение 1, если-ая функция установлена на-ый компьютер и 0, если не установлена.

Максимизировать нужно экономический эффект, а значит, сумму экономических эффектов, полученных от внедрения в систему всех функций. Целевая функция выглядит следующим образом:

Также необходимо учесть, что:

  1. сумма выделенных ресурсов должна быть меньше либо равна общей сумме имеющихся ресурсов;

  2. на один компьютер могут быть установлены либо все функции , либо несколько функций, либо не установлена ни одна функция. Если на компьютер не установлено ни одной функции, то есть сумма функций, установленных на-ый компьютер равна нулю, то этот компьютер не вводится в систему.

Ограничения будут выглядеть следующим образом:

Задача относится к классу задач целочисленного линейного программирования. Поэтому нужно записать условие целочисленности:

Так как - булева переменная, то для нее выполняется следующее ограничение:

Для поиска оптимального целочисленного решения воспользуемся методом Гомори.

2 Теоретическая часть

Рассмотрим задачу ЛП в канонической форме:

(1)

(2)

(3)

Будем предполагать, что , уравнения системы (2) линейно независимы,m<nи система (2) -(3) совместна.

При сделанных предположениях можно выбрать mнеизвестных, таких, чтобы определитель, составленный из коэффициентов при неизвестных, не обращался в ноль. Тогда задача (1)-(3) может быть приведена к виду, который называется специальной формой задачи ЛП:

(4)

Одно из допустимых решений этой задачи можно найти, если переменные положить равными нулю. Такое решение называется допустимым базисным решением. Оно имеет вид:

Этому решению соответствует значение целевой функции . Переменныеназывают базисными, а переменныеназывают небазисными или свободными. Число возможных базисов в задаче размерностиnсmограничениями не превосходит величину.

Известно, что каждому допустимому базисному решению соответствует вершина многоугольника допустимых решений, и оптимальное решение задачи достигается в одной из вершин многоугольника. Поэтому оптимальное решение задачи ЛП находится среди допустимых базисных решений. Существуют рациональные способы последовательного перебора допустимых базисных решений, которые позволяют рассматривать не все допустимые базисные решения, а их минимальное число. К таким методам относится симплекс-метод [1].

2.1 Алгоритм симплекс-метода для задачи на минимум

Шаг 0. Приводим задачу ЛП к специальной форме (4).

Шаг 1. Составляем симплекс-таблицу, соответствующую специальной форме:

B

L

..

..

…………

..

..

…………

Заметим, что этой таблице соответствует допустимое базисное решение задачи (4). Значение целевой функции на этом решении

Шаг 2. Проверка на оптимальность.

Если среди элементов индексной строки симплекс – таблицы нет ни одного положительного элемента, т. е., оптимальное решение задачи ЛП найдено:.Алгоритм завершает работу.

Шаг 3. Проверка на неразрешимость.

Если среди есть положительный элемент, а в соответствующем столбценет ни одного положительного элемента, то целевая функцияLявляется неограниченной снизу на допустимом множестве. В этом случае оптимального решения не существует. Алгоритм завершает работу.

Шаг 4. Выбор ведущего столбца q.

Среди элементов выбираем максимальный положительный элемент.Этот столбец объявляем ведущим.

Шаг 5. Выбор ведущей строки p.

Среди положительных элементов столбца находим элемент, для которого выполняется равенство:

Строку pобъявляем ведущей. Элемент объявляем ведущим.

Шаг 6. Преобразование симплексной таблицы.

Составляем новую симплекс-таблицу, в которой:

  1. вместо базисной переменной записываем, вместо небазисной переменнойзаписываем;

  2. ведущий элемент заменяем на обратную величину ;

  3. все элементы ведущего столбца (кроме ) умножаем на ;

  4. все элементы ведущей строки (кроме ) умножаем на;

  5. оставшиеся элементы симплексной таблицы преобразуются по следующей схеме «прямоугольника».

Из элемента вычитается произведение трех сомножителей: первый - соответствующий элемент ведущего столбца; второй - соответствующий элемент ведущей строки; третий - обратная величина ведущего элемента .

Преобразуемый элемент и соответствующие ему три сомножителя как раз и являются вершинами «прямоугольника».

Шаг 7. Переход к следующей итерации осуществляется возвратом к шагу 2 [2].

Соседние файлы в предмете Теория принятия решений