- •Раздел 1. Модели линейного программирования и его приложения Тема 1. Математическое моделирование экономических систем
- •1.1. Описание процесса математического моделирования.
- •1.2. Примеры построения математических моделей простейших экономических задач
- •1. Задача об использовании ресурсов (планирование производства, задача оптимального использования удобрений и т.Д.).
- •2. Оптимальное смешивание (составление рациона питания, смесей, задача о диете и т.Д.).
- •3. Задача об использовании мощностей (задача о загрузке оборудования)
- •4. Задача о раскрое материалов
- •Задача о закреплении самолетов за воздушными линиями.
- •Контрольные вопросы
- •Рекомендованная литература: [ 3, 8, 11, 12] Тема 2. Линейные векторные пространства
- •Понятие n-мерного пространства
- •Линейная зависимость векторов
- •2.3. Базис n-мерного векторного пространства
- •2.4. Система единичных векторов n-мерного векторного пространства
- •2.5. Решение системы линейных уравнений методом Жордана – Гаусса
- •Контрольные вопросы
- •Для приведения неравенства к равенству необходимо к его левой части прибавить неотрицательную величину . (2)
- •Пусть удовлетворяет уравнению (3) и неравенству (2), т.Е.
- •3.2. Выпуклые множества
- •3.3. Геометрическая интерпретация задачи линейного программирования
- •3.4. Свойства решений задачи линейного программирования
- •Контрольные вопросы
- •Примеры задач, решаемых графическим методом.
- •4.2. Графический метод решения злп с n переменными
- •Контрольные вопросы
- •5.2. Алгоритм симплекс-метода
- •5.3. Пример отыскания максимума линейной функции
- •5.4. Пример отыскания минимума линейной функции
- •Решение. Введем дополнительные неотрицательные переменные y5, y6 со знаком “-”, т.К. Неравенства имеют вид ””:
- •Симплексные таблицы
- •В общем случае достаточно воспользоваться правилом:
- •5.6. Метод искусственного базиса
- •Контрольные вопросы
- •Предположим, что некоторая организация решила закупить ресурсы s1, s2,…, Sm предприятия и необходимо установить оптимальные цены на эти ресурсы y1,y2,…,ym.
- •Аналогично стоимость всех затраченных ресурсов, идущих на изготовление единицы j-ой продукции, не может быть меньше стоимости окончательного продукта, т.Е.
- •6.2. Взаимно двойственные задачи линейного программирования и их свойства
- •6.3. Первая теорема двойственности
- •6.4. Вторая теорема двойственности
- •Рассмотренная теорема является следствием следующей теоремы.
- •6.5. Объективно обусловленные оценки и их смысл
- •Контрольные вопросы
- •7.2. Нахождение опорного плана
- •Пример 1. Исходные данные приведены в таблице 1.
- •7.3. Метод последовательного улучшения плана перевозок, цикл пересчета
- •7.4. Решение транспортной задачи методом потенциалов
- •Приложения транспортной задачи к решению некоторых экономических задач
- •Контрольные вопросы
- •Понятие цикла. Рекомендованная литература: [ 3, 5, 6, 7, 8, 11]
- •Тема 8. Элементы теории матричных игр
- •8.1. Предмет теории игр, основные понятия
- •8.2. Платежная матрица. Нижняя и верхняя цена игры
- •8.3. Решение игры в смешанных стратегиях
- •Решая эту систему, получим оптимальную стратегию:
- •8.4. Геометрическая интерпретация игры 2 х 2
- •8.5. Приведение матричной игры к задаче линейного программирования
- •Составив расширенные матрицы для задач, убеждаемся, что одна матрица получилась из другой транспонированием:
- •Контрольные вопросы
- •Графический метод решения игры mx2. Рекомендованная литература: [ 1, 2, 4, 9, 12] раздел 2. Модели нелинейного программирования
- •Тема 9. Нелинейное программирование
- •9.1. Общая задача нелинейного программирования
- •9.2. Метод множителей Лагранжа
- •9.3. Обобщёние метода множителей Лагранжа
- •9.4. Теорема Куна-Таккера
- •9.5. Модели выпуклого программирования
- •9.6. Приближенное решение задач выпуклого программирования методом кусочно-линейной аппроксимации
- •Контрольные вопросы
- •Задачі про мінімізацію розходу горючого літаком за набором висоти та швидкості. Рекомендованная литература: [ 3, 6, 7, 8, 11] Бібліографічний список
3.3. Геометрическая интерпретация задачи линейного программирования
Рассмотрим
ЗЛП в случае, когда система ограничений
задана в виде неравенств и количество
неизвестных переменных равно двум, т.е.
n=2.
Найти экстремальное значение линейной
функции L=c1x1+c2x2
при ограничениях
(1)
x1 0, x2 0. (2)
Теорема.
Множество решений неравенства с двумя
переменными
является
одной из полуплоскостей, на которые вся
плоскость делится прямой
,
включая и эту прямую. А другая полуплоскость
с той же прямой есть множество решений
неравенства
.
,
т.е. координаты точки М
.
Через точку М проведем прямую, параллельную
оси Ох2.
Тогда для любых точек Р и Q
этой прямой, расположенной выше и ниже
точки М, т.е. в верхней и нижней
полуплоскостях, будут верны неравенства
x2Qx2M
и x2Q
x2M
или
и
.
При условии а12>0
неравенства преобразуются соответственно
к виду
(*) и
(**),
т.е. координаты всех точек верхней полуплоскости удовлетворяют неравенству (**), а нижней полуплоскости – неравенству (*). В случае а12<0, наоборот, координаты всех точек верхней полуплоскости удовлетворяют неравенству (*), а нижней полуплоскости – неравенству (**).
Учитывая, что множество точек, удовлетворяющих уравнению
при n=3, является плоскостью, а при n>3 – ее обобщением в n-мерном пространстве - гиперплоскостью, то теорему можно распространить на случай трех и более переменных.
Теорема. Множество всех решений линейного неравенства с n переменными
является одним из полупространств, на которые все пространство делится плоскостью или гиперплоскостью , включая и эту плоскость (гиперплоскость).
(без доказательства).
Рассмотрим на плоскости x10x2 совместную систему линейных неравенств (1). Каждое неравенство данной системы геометрически определяет полуплоскость ограниченную прямой ai1x1+ai2x2=bi (i=1,2,...,m). Условия неотрицательности определяют полуплоскости соответственно с граничными прямыми x1=0 и x2 = 0. Предположим, что система совместна, тогда полуплоскости, как выпуклые множества, пересекаясь, согласно теореме о пересечении выпуклых множеств, образуют общую часть, которая является выпуклым множеством и представляет собой совокупность точек, координаты каждой из которых являются решением данной системы.
Совокупность этих точек (решений) называется многоугольником решений.
Если рассмотреть задачу ЛП при n=3, то каждое неравенство геометрически представляет полупространство трехмерного пространства, граничная плоскость которого ai1x1 + ai2x2 + ai3x3 = bi (i=1,2,...,m), а условия неотрицательности - полупространства с граничными плоскостями соответственно xj = 0 (j=1,2,3).
Если система ограничений совместна, то эти полупространства, как выпуклые множества, образуют в трехмерном пространстве общую часть, которая называется многогранником решений. Он может быть точкой, отрезком, лучом, многоугольником, неограниченной многоугольной областью.
Пусть в системе ограничений n>3; тогда каждое неравенство определяет полупространство n-мерного пространства с граничной гиперплоскостью
ai1x1 + ai2x2 +…+ ainxn = bi (i=1,2,...,m), а условия неотрицательности - полупространства с граничными гиперплоскостями соответственно xj = 0 (j=1,2,…,n).
Если система ограничений совместна, то по аналогии с трехмерным пространством она образует общую часть n-мерного пространства, называемую многогранником решений, т.к. координаты каждой его точки являются решением.
Таким образом, геометрически ЗЛП представляет собой отыскание такой точки многогранника решений, координаты которой доставляют линейной функции минимальное значение, причем допустимыми решениями являются все точки многогранника решений.
