- •127994, Москва, ул. Образцова, д. 9, стр. 9.
- •Пояснительная записка
- •Алгоритм формирования компетенций студента в процессе самостоятельной работы
- •Методика подготовки студентов к семинарскому / практическому занятию
- •Требования к выступлению студента
- •2. Тематика и содержание семинаров и практических занятий
- •Раздел 1. Математические модели и оптимизация в экономике. Тема 1. Введение. Общее представление о статической задаче оптимизации
- •Раздел 2. Задача нелинейного программирования
- •Раздел III. Задача линейного программирования
- •Тема 5. Формулировка задачи линейного программирования (лп). Примеры задач лп. Стандартная (нормальная) и каноническая формы представления задачи лп и сведение к ним.
- •Раздел IV. Оптимизация в условиях неопределенности
- •Тема 7. Принятие решение при случайных параметрах. Вероятностная информация о параметрах. Принятие решений на основе математического ожидания. Случайность и риск. Учет склонности к риску.
- •Раздел V. Основные понятия многокритериальной оптимизации
- •Тема 9. Понятие лица, принимающего решение. Основные типы методов решения задач многокритериальной оптимизации. Методы аппроксимации паретовой границы.
- •Раздел VI. Оптимизация динамических систем
- •Тема 10. Динамические задачи оптимизации.
- •Методические указания и требования к самостоятельной рабоТе
- •1. Методические рекомендации по работе
- •С учебной и научной литературой
- •2. Методические рекомендации по выполнению реферата
- •Примерная тематика рефератов
- •3. Методические рекомендации по изучению содержания основных разделов дисциплины
- •Раздел I. Тема 1. Решить задачу линейного программирования графическим методом
- •Раздел I. Тема 2. Решить задачу целочисленного линейного программирования методом ветвей и границ, учитывая целочисленность переменных.
- •Раздел II. Тема 3. Решить методом ветвей и границ следующую задачу коммивояжера:
- •Раздел II. Тема 3. Решить транспортную задачу.
- •Раздел III. Задача линейного программирования
- •Тема 5. Формулировка задачи линейного программирования (лп).
- •Раздел IV. Тема 6. Симплексный метод решения задачи линейного программирования
- •Раздел IV. Тема 7. Теория двойственности. Двойственная задача к задаче планирования торговли. Решение задачи линейного программирования двойственным симплексным методом
- •Раздел V. Тема 8. Целочисленное программирование
- •Раздел V. Тема 9. Транспортная задача. Нахождение оптимального плана методом потенциалов
- •Решение типовых задач графический способ решения задачи линейного программирования типовой пример 1
- •Типовой пример 2
- •Двойственная задача линейного программирования
- •Анализ модели на чувствительность
- •Изменение условий задачи влияющих на допустимость решения.
- •Изменения условий задачи влияющих на оптимальность решения.
- •Тесты для самоконтроля Раздел I.
- •Вопрос 4. Как классифицируются решения по содержанию?
- •Раздел II.
- •Раздел 3
- •Раздел 4
- •Раздел 5
- •Раздел 6
- •Тема II
- •Тема III
- •Тема IV
- •Тема VI
- •Основная литература
- •Дополнительная литература
- •Базы данных, информационно-справочные и поисковые системы
- •Учебно-методические издания в электронном виде
- •Критерии оценки самостоятельной работы студентов
Типовой пример 2
Задача.
Решить симплекс-методом следующую задачу линейного программирования:
Z = 0,16 х1 + 0,2 х2 →max, при ограничениях:
х
1
+
х2
≤
300
2х1 + 3х2 ≤ 780
60х1 + 30х2 ≤ 14400
х1,х2 ≥ 0
Вначале перейдем от системы неравенств к системе уравнений, для этого введем переменные х3, х4, х5 такие, что:
х1+
х2
+ х3
= 300, х3
> 0
2х1 + 3х2 + х4 = 780, х4> 0
60х1 + 30х2 + х5 = 14400, х5> 0
Переменные, имеющие нулевое значение называются небазисными переменными, остальные – базисными переменными.
Включаемой переменной называется небазисная в данный момент переменная, которая будет включена в множество базисных переменных на следующей итерации.
Исключаемая переменная – это та базисная переменная, которая на следующей итерации полежит исключению из множества базисных переменных.
Столбец симплекс-таблицы ассоциированный с включаемой (вводимой) переменной называют ведущим столбцом.
Строку, соответствующую исключаемой переменной называют ведущей строкой.
Элемент таблицы находящийся на пересечении ведущего столбца и строки называют ведущим элементом.
Если все коэффициенты при небазисных переменных в Z – уравнении неотрицательны (неположительные, при задаче на минимум), полученное решение оптимально.
Если все коэффициенты при базисных переменных неотрицательны, то решение называется допустимым.
Предположим, что х1= 0,х2 = 0,т.е.х1 и х2 – небазисные переменные, тогда при таких условиях х3 = 300, х4 = 780,х5 = 14400. Переменные х3,х4,х5 – отличны от нуля, составляют базис.
Составим симплекс-таблицу.
В строки Х3,Х4,Х5 выписываем коэффициенты при соответствующих переменных х1.х2,х3.х4,х5 из уравнений ограничений. В столбец Решение выписываем правые части из ограничений. Строка Z формируется из коэффициентов в целевой функции (с противоположными знаками).
Таблица 1
Базис |
х1 |
х2 |
х3 |
х4 |
х5 |
Решение |
Ѳ |
Х3 |
1 |
1 |
1 |
0 |
0 |
300 |
300 |
Х4 |
2 |
|
|
1 |
0 |
780 |
260← |
Х5 |
60 |
30 |
0 |
0 |
1 |
14400 |
480 |
Z |
-0,16 |
-0,2 ↑ |
0 |
0 |
0 |
0 |
|
Итак, мы приходим к следующему выводу: наличие в строке Z отрицательных коэффициентов при решении задачи на максимум свидетельствует о том, что нами оптимальное решение не получено и от таблицы 1 надо перейти к следующей таблице. Если бы все коэффициенты в Z-строке были неотрицательны, полученное решение являлось бы оптимальным.
Переход к новой таблице осуществляется следующим способом.
Условие оптимальности. В строке Z находим наибольшее по модулю отрицательное (при задачи на минимум – наибольшее положительное) число. В нашем примере этим числом будет -0,2, расположенное во втором столбце (ведущий столбец) при переменной х2, которая будет являться вводимой в базис переменной. Если в таблице имеется два одинаковых коэффициента, то выбирается любой.
Условие допустимости. Делим столбец Решение на положительные элементы ведущего столбца и выбираем из полученных отношений наименьшее. Наименьшее отношение определяет ведущую строку. В данном случае имеем:
300
780 14400 780
Min=
; ; = =
260
1 3 30 3
Таким образом, ведущей строкой будет строка Х4(переменная х4- исключаемая). Коэффициент 3 – ведущий. В случаи равенства нескольких отношений выбор делается произвольно.
Составляем вторую симплекс - таблицу.
Вместо х4 вводим в базис переменную х2. Переход к новому базису эквивалентен преобразованию матрицы, элементами которой служат числа таблицы 1. А именно: в новой таблице элементы ведущей строки равны элементам прежней таблице разделенным на ведущий элемент, те. Новая ведущая строка =
Предыдущая ведущая строка (2⁄3; 3⁄3 и т.д.)
Ведущий
элемент
Любые другие элементы таблицы можно найти по правилу прямоугольника: искомый элемент находится как разность произведения данного элемента на ведущий элемент и произведения ведущей строки на рядом стоящий элемент ведущего столбца, разделенная на ведущий элемент.
Для примера найдем элемент на пересечении строки Х5 и столбца Х1:
3
∙ 60 – 2 ∙ 30 =40
3
Таким образом, мы переходим ко второй таблице.
Таблица 2
Базис |
х1 |
х2 |
х3 |
х4 |
х5 |
Решение |
Ѳ |
х3 |
|
|
1 |
-1⁄3 |
0 |
40 |
120← |
х2 |
|
1 |
0 |
1⁄3 |
0 |
260 |
390 |
х5 |
40 |
0 |
0 |
1 |
1 |
6600 |
480 |
Z |
-2⁄75 ↑ |
0 |
0 |
1⁄15 |
0 |
52 |
|
Т.к. строка Z имеет отрицательное число (-2⁄75), то оптимальное решение не достигнуто и надо строить следующую таблицу.
Столбец Х1 – ведущий. Определяем ведущую строку:
40
260 6600 40
Min = 1⁄3 ; 2⁄3 ; 40 = 1⁄3 = 120.
т.е. Х3- ведущая. Следовательно, 1⁄3 – ведущий элемент.
Вместо х3 вводим в базис переменную х1 и составляем симплекс- таблицу.
Таблица 3
П Базис |
Х1 |
Х2 |
Х3 |
Х4 |
Х5 |
Решение |
Х1 |
1 |
0 |
3 |
-1 |
0 |
120 |
Х2 |
0 |
1 |
-2 |
1 |
0 |
180 |
Х5 |
0 |
0 |
-120 |
30 |
1 |
1800 |
Z |
0 |
0 |
2⁄25 |
1⁄25 |
0 |
55,2 |
В строке Z нет отрицательных элементов. Следовательно, мы получили оптимальное решение:
х1 =120, х2 = 180,х3 = 0, х4 = 0, х5 =1800
Z=0,16 ∙ 120 + 0,2 ∙180 = 55,2

Переменные
3
0
Переменные
1/3
0
2⁄3
еременные