
- •§1. Этапы решения задачи
- •§2. Некоторые сведения из линейной алгебры.
- •§ 3. Классификация методов математического программирования.
- •§4. Методы исследования функций классического анализа (Аналитические методы)
- •4.1. Необходимые и достаточные условия безусловного экстремума функции
- •4.2. Необходимые и достаточные условия условного экстремума. Принцип Лагранжа.
- •§5. Методы исследования функций численного анализа.
- •Раздел 1.
- •Глава 1. Метод линейного программирования
- •§1. Примеры составления задач лп
- •§ 2. Геометрическая интерпретация решения задачи лп.
- •§ 3. Алгоритм решения канонической задачи лп симплексным методом (метод Данцига).
- •1) Найдется хотя бы одна положительная (отрицательная) оценка и в каждом столбце с такой оценкой найдется хотя бы один положительный элемент, то можно улучшить решение, выполнив следующую итерацию;
- •2) Найдется хотя бы одна положительная (отрицательная) оценка, столбец которой не содержит ни одного положительного элемента, то функция не ограничена в области допустимых решений;
- •§ 4. Решение почти канонических задач.
- •§ 5. Вырожденная задача лп.
- •Глава 2. Решение основной задачи линейного программирования.
- •§1 Сведение основной задачи к двум каноническим.
- •Метод искусственного базиса
- •2. Если линейная система уравнений обладает планами, то существует равносильная ей каноническая система, которую можно получить из завершающей симплексной таблицы вспомогательной задачи [4].
- •3. Далее решаем каноническую (или почти каноническую) задачу лп: минимизировать (максимизировать) целевую функцию f основной задачи лп при условиях (***).
- •§2. Задача о диете
- •Глава 3. Целочисленное линейное программирование.
- •§1 Метод Гомори
- •§2.Пример постановки задачи рационального раскроя [4, c.176].
- •Глава 4. Теория двойственности в лп
- •§ 1. Симметричные двойственные задачи
- •I и II задачи имеют решение.
- •§2. Несимметричные двойственные задачи.
- •Раздел 2. Нелинейное программирование
- •Глава 1.
- •§ 1. Задачи нелинейного программирования с линейной целевой функцией и нелинейной системой ограничений.
- •§ 2. Задачи нелинейного программирования с линейной системой ограничений, но нелинейной целевой функцией.
- •§ 3. Задачи нелинейного программирования с нелинейной системой ограничений и нелинейной целевой функцией.
- •§4. Градиентный метод нелинейного программирования.
- •§5. Выпуклое программирование.
- •Геометрическая интерпретация и графический способ решения задачи квадратичного программирования
- •§6. Параметрическое программирование.
- •Глава 2. Динамическое программирование.
- •Глава 3. Метод случайных испытаний.
- •Глава 4. Геометрическое программирование.
1) Найдется хотя бы одна положительная (отрицательная) оценка и в каждом столбце с такой оценкой найдется хотя бы один положительный элемент, то можно улучшить решение, выполнив следующую итерацию;
2) Найдется хотя бы одна положительная (отрицательная) оценка, столбец которой не содержит ни одного положительного элемента, то функция не ограничена в области допустимых решений;
3) все оценки окажутся отрицательными (положительными), то достигнуто оптимальное решение.
§ 4. Решение почти канонических задач.
Если система уравнений каноническая, а в выражении для целевой функции есть базисные переменные, то задача ЛП будет иметь почти канонический вид.
Пример:
Здесь переменные
являются базисными, а
– свободными переменными. Так как
базисное переменное
входит в выражение для целевой функции,
а система уравнений каноническая, то
эта задача является почти канонической.Для ее решения симплексным методом
необходим переход к каноническому виду.
Для этого надо базисные переменные,
входящие в целевую функцию (в нашем
случае базисное переменное
),
выразить через свободные переменные
(т.е.
).Из первого уравнения системы имеем
.
Тогда целевая функция примет вид
.
Решаемтеперь ужеканоническую
задачу.
.
Запишем исходную симплексную таблицу и решение задачи.
Исходная симплексная таблица
0 1 0 -1 0
|
|
Коэффициенты при неизвестных | ||||
|
|
|
| |||
|
1 |
1
|
-2 |
1 |
| |
0 →x4
|
3 |
1 |
3 |
|
1 | |
F |
-1 |
-2 |
2 |
|
|
Итерация 1
|
|
Коэффициенты при неизвестных | |||
|
|
|
| ||
|
3 |
5/3 |
|
1 |
2/3 |
|
1 |
1/3 |
1 |
|
1/3 |
F |
-3 |
-8/3 |
|
|
-2/3 |
Оптимальное
решение: (0,1,3,0);
При решении почти канонических задач существует правило заполнения индексной строки, которое делает излишним предварительные алгебраические преобразования целевой функции [4]. Например,
минимизировать
при условиях
.
Исходная симплексная таблица записывается следующим образом:
|
|
|
|
|
|
|
|
Коэффициенты при неизвестных | |||
|
|
|
| ||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
F |
|
|
|
|
|
Соответственно в нашем числовом примере коэффициенты индексной строки (см. исходные симплексные таблицы)