- •В.А. Панов математические основы теории систем. Методы оптимизации
- •Содержание
- •1. Основные понятия и определения 6
- •2. Линейное программирование 13
- •3. Нелинейное программирование 53
- •4. Вариационное исчисление 91
- •5. Оптимальное управление 109
- •Введение
- •1. Основные понятия и определения
- •1.1. Оптимизационная задача
- •1.2. Допустимое решение
- •1.6.1. Частные критерии
- •1.6.2. Обобщенные критерии
- •Обобщенный аддитивный критерий
- •Обобщенный мультипликативный критерий
- •1.6.3. Минимаксные критерии
- •1.7. Общая характеристика методов поиска экстремума
- •Краткая характеристика методов и задач
- •2. Линейное программирование
- •2.1. Стандартный вид задачи линейного программирования (злп)
- •2.2. Способы приведения задачи линейного программирования к стандартному виду
- •2.3. Графический метод решения задач линейного программирования
- •2.4. Симплекс-метод решения задач линейного программирования
- •2.4.1. Канонический вид злп
- •2.4.2. Симплекс-таблица, соответствующая каноническому виду
- •2.4.3. Нахождение координат вершины допустимого многогранника по каноническому виду (симплекс-таблице)
- •2.4.4. Алгоритм решения злп с помощью симплекс-метода
- •Задание для самостоятельной работы
- •2.5. Приведение злп к каноническому виду
- •2.5.1. Метод искусственного базиса
- •2.6. Алгоритм двойственного симплекс-метода
- •Задания для самостоятельной работы
- •2.7. Целочисленное линейное программирование
- •2.7.1. Метод сечения Гомори
- •2.8. Транспортная задача
- •2.8.1. Постановка задачи
- •2.8.2. Математическое описание задачи
- •2.8.3. Транспортная таблица
- •2.8.4. Таблица издержек
- •2.8.5. Метод «северо-западного» угла
- •2.8.6. Алгоритм решения транспортной задачи
- •Задания для самостоятельной работы
- •3. Нелинейное программирование
- •3.1.2.2 Метод ненаправленного поиска
- •3.1.2.3. Метод дихотомии (деление отрезка пополам)
- •3.1.2.4. Метод «золотого сечения»
- •3.1.2.5. Метод Фибоначчи
- •Задание для самостоятельного решения
- •3.2. Графический метод решения задач нелинейного программирования
- •Целевая функция линейная, ограничения нелинейны
- •Ограничения линейные, целевая функция нелинейна
- •3.3. Задачи дробно-линейного программирования
- •Задания для самостоятельного решения
- •3.4. Методы поиска безусловного экстремума функции многих переменных
- •3.4.1. Аналитический метод
- •3.4.2. Итерационные методы
- •3.4.2.1. Метод покоординатного спуска
- •3.4.2.2. Метод наискорейшего спуска
- •Задания для самостоятельной работы
- •3.5. Решение задач нелинейного программирования с ограничениями-равенствами
- •Метод неопределенных множителей Лагранжа
- •Задание для самостоятельной работы
- •3.6. Задачи квадратичного программирования
- •Задания для самостоятельной работы
- •3.7. Метод условного градиента
- •5. X1, x2,xn 0. (3.25)
- •X1, x2,xn 0.
- •Задания для самостоятельной работы
- •3.8. Метод штрафных функций
- •4. Вариационное исчисление
- •4.1. Формула Эйлера-Лагранжа
- •4.2. Частные случаи формулы Эйлера
- •4.3. Обобщенная задача вариационного исчисления
- •4.4. Решение задач вариационного исчисления с ограничениями
- •4.5. Изопериметрическая задача
- •4.6. Функционалы, зависящие от производных высших порядков
- •Задание для самостоятельного решения
- •5. Оптимальное управление
- •5.1. Постановка задачи
- •5.2. Классификация задач оптимального управления
- •5.3. Принцип максимума Понтрягина
- •5.4. Задача о максимальном быстродействии
- •Задания для самостоятельного решения
- •Список литературы
- •Основы теории оптимизации в.А. Панов
2.8. Транспортная задача
Транспортная задача является разновидностью ЗЛП [4].
2.8.1. Постановка задачи
Дано:
n потребителей: 1...n.
m складов: 1...m.
Потребность ј-го потребителя в продукции aj (j = 1...n).
Содержимое i-го склада bi (i = 1...m).
Стоимость перевозки единицы продукции с i –го склада к j-му потребителю рij.
Составить такой план перевозок, при котором суммарная стоимость перевозок минимальна.
2.8.2. Математическое описание задачи
Обозначение:
xij – количество продукции, поставляемой с i-го склада к j-му потребителю.
Ограничения:
ограничения на содержимое складов (2.16)
ограничения на потребности потребителей (2.17)
Всего (m+n) ограничений-равенств.
Целевая функция:
(2.18)
Специфика транспортной задачи: единичные коэффициенты при переменных.
Транспортная задача называется сбалансированной, если сумма потребностей потребителей равна сумме содержимого складов:
(2.19)
Если равенство не выполняется, то задача считается несбалансированной и сводится к сбалансированной путем введения фиктивных потребителей с P ij = 0.
2.8.3. Транспортная таблица
Это таблица, в которую заносится допустимый план перевозок (план, удовлетворяющий ограничениям). Элемент Xij транспортной таблицы – количество продукции, завезенной с i-го склада к j-му потребителю. Таблица имеет следующий вид
|
a1 |
a2 |
... |
an |
b1 |
x11 |
x12 |
... |
x1n |
b2 |
x21 |
x22 |
... |
x2n |
... |
... |
... |
... |
... |
bm |
xm1 |
xm2 |
... |
xmn |
Сумма элементов i-ой строки равна bi, сумма элементов j-го столбца равна aj.
2.8.4. Таблица издержек
Это таблица, содержимое которой – pij – стоимость перевозки единицы продукции с i-го склада к j-му потребителю. Имеет вид:
|
1 |
2 |
... |
n |
1 |
p11 |
p12 |
... |
p1n |
2 |
p21 |
p22 |
... |
p2n |
... |
... |
... |
... |
... |
m |
pm1 |
pm2 |
... |
pmn |
2.8.5. Метод «северо-западного» угла
Это последовательность операций, позволяющая найти начальный допустимый план перевозок.
Дано: незаполненная транспортная таблица.
Определить: допустимый план перевозок, т.е. заполнить транспортную таблицу.
Алгоритм:
Сравниваются а1 и b1. Меньшее записывается в клетку x11.
Находится разность a1– x11, b1–x11. Полученные значения записываются соответственно над a1 и b1.
Строка (столбец), в которой окажется 0, вычеркивается.
Переход к заполнению следующей клетки транспортной таблицы. Повторение п.п. 1– 3
Окончание процесса, когда над всеми коэффициентами ai и bj окажутся 0.
В результате должны оказаться заполненными (m + n – 1) клеток.
Пример.
a1 = 10, a2 = 20, a3 = 30, a4 = 45;
b1 = 25, b2 = 45, b3 = 35.
Найти начальный допустимый план перевозок.
Незаполненная транспортная таблица примет вид:
|
10 |
20 |
30 |
45 | |
25 |
|
|
|
| |
45 |
|
|
|
| |
35 |
|
|
|
|
Решение:
Сравниваются a1 и b1: 10 < 25, значит x11=10.
a1 – x11 = 10 – 10 = 0, b1– x11 = 25 – 10 = 15. 0 записывается над a1, т.е. над 10, 15 – над b1, т.е. над 25.
Оставшиеся клетки в столбце с a1 = 10 вычеркиваются.
Переход к заполнению следующей клетки таблицы, т.е. к x12. Сравниваются a2 и b1 – x11 (то, что осталось от b1), т.е. 15 и 20. Выбирается меньшее, т.е. 15. В этом случае x11 = 15. В соответствующую клетку таблицы заносится 15.
Процесс заканчивается, когда рядом со всеми коэффициентами ai и bi будут стоять нули.
Заполненная транспортная таблица с начальным допустимым планом перевозок имеет вид: