
- •§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.
I и II задачи имеют решение.
Одна имеет (
), значит другая решения не имеет.
Обе задачи решения не имеют.
Решение IIзадачи– оптимальные оценки.
Эти оценки были введены Л. В. Конторовичем как «разрешающие множители» или по-другому, «объективно-обусловленные оценки».
§2. Несимметричные двойственные задачи.
Рассмотрение
таких задач часто полезно в ЛП. Причём
эти задачи сводятся к симметричным.
Задача I
– основная задача ЛП, задача II
задача минимизации, но
воII задаче
могут быть любого знака.
Сведение
осуществляется следующим образом. Как
известно, равенство
равносильно паре неравенств
;
или
.
В задачеIкаждое уравнение
заменяется парой неравенств такого
рода. Тогда задачаIбудет
задачей максимизации с «n»
переменными и «2m»
неравенствами. Затем выписываем
симметричную ей двойственную задачу.
Например, дано:
Задача I |
Задача II |
при условиях:
Ответ: (2,3,0,0)
|
при условиях:
Ответ:
(-1,-2),
|
Сведем к паре симметричных двойственных задач ЛП
Задача I |
Задача II |
при условиях:
|
при условиях:
|
У задачи II,
когда– любого знака, любой план называется
псевдопланом.
Теорема:Если*
некоторый план задачиI,
а
*
- некоторый псевдоплан задачиIIиf(x*)=g(y*),
тоx*иy*оптимальные план и псевдопланIиIIзадачи.
Глава 5. Примеры задач оптимизации . | |||
§1. Решить задачи оптимиэации графическим методом (1-7). | |||
№ |
задача |
ответ | |
1 |
|
| |
2 |
|
| |
3 |
|
| |
4 |
|
| |
5 |
|
.
| |
6 |
|
Система ограничений несовместна. | |
7 |
|
| |
§2. Решить задачи оптимизации симплексным методом (8 – 34). | |||
8 |
|
| |
9 |
|
| |
10 |
|
| |
11 |
|
| |
12 |
|
| |
13 |
|
| |
14 |
|
| |
15 |
|
| |
16 |
|
| |
17 |
|
| |
18 |
|
Линейная форма не ограничена.
| |
19 |
|
| |
20 |
|
| |
21 |
|
| |
22 |
|
| |
23 |
|
| |
24 |
|
| |
25 |
|
| |
26 |
|
| |
27 |
|
| |
28 |
|
Нет решений.
| |
29 |
|
| |
30 |
|
| |
31 |
|
| |
32 |
|
| |
33 |
|
| |
34 |
|
| |
§3. Используя метод искусственного базиса для нахождения исходного опорного плана, решить следующие задачи (35 – 52).
| |||
35 |
|
| |
36 |
|
Линейная форма не ограничена.
| |
37 |
|
| |
38 |
|
| |
39 |
|
| |
40 |
|
| |
41 |
|
| |
42 |
|
| |
43 |
|
| |
44 |
|
| |
45 |
|
| |
46 |
|
| |
47 |
|
| |
48 |
|
| |
49 |
|
| |
50 |
|
| |
51 |
|
Система ограничений несовместна.
| |
52 |
|
| |
§4. Найти целочисленное решение задач оптимизации (53 – 62).
| |||
53 |
|
| |
54 |
|
| |
55 |
|
| |
56 |
|
| |
57 |
|
| |
58 |
|
| |
59 |
|
| |
60 |
|
| |
61 |
|
| |
62 |
|
|