![](/user_photo/2706_HbeT2.jpg)
- •Элементы линейнОй и нелинейнОй
- •Оптимизации
- •Москва, 2005
- •Введение
- •1. Производственная задача или задача планирования
- •2. Типы задач линейного программирования и их преобразование
- •3. Геометрическая трактовка основной задачи
- •4. Методы решения задач линейного программирования
- •4.1. Графический метод
- •4.2. Табличный симплекс-метод решения задачи линейного
- •4.2.1. Метод единичных векторов
- •4.2.2. Расширенная задача и метод искусственного базиса
- •5. Двойственные задачи линейного программирования
- •5.1.Прямая и двойственная задача
- •5.2. Геометрическая интерпретация двойственной задачи. Леммы и теоремы двойственности
- •5.3. Нахождение решений двойственных задач
- •5.4. Параметрическая устойчивость задачи линейного программирования и физическая трактовка двойственной задачи
- •6. Транспортная задача линейного программирования
- •6.1. Математическая постановка задачи
- •6.2. Нахождение опорного плана транспортной задачи
- •6.3. Оценка опорного плана транспортной задачи на оптимальность
- •7. Элементы теории игр
- •7.1. Предмет теории игр
- •7.2. Терминология и классификация игр
- •7.4. Смешанные стратегии
- •7.5. Геометрический метод решения игр
- •II. Нелинейное программирование
- •1. Задачи нелинейного программирования
- •2. Геометрическая интерпретация задач
- •3. Некоторые проблемы решения задач нелинейного
- •4. Решение задач условной оптимизации методом Лагранжа
- •5. Градиентные методы решения задач динамического
- •5.1. Метод наискорейшего спуска
- •5.2. Метод штрафных функций
- •5.3. Симплекс-метод поиска глобального экстремума
- •Контрольные вопросы к курсу «Методы оптимизации»
4.2.2. Расширенная задача и метод искусственного базиса
Для многих ЗЛП, записанных в форме основной задачи, среди векторов Рj не всегда есть необходимое количество единичных. Естественно, в таком случае описанные выше алгоритмы решения ЗЛП неприменимы. Однако путем некоторых преобразований можно получить приемлемое решение ЗЛП.
Рассмотрим такую задачу. Пусть требуется найти максимум функции
при условиях
и среди векторов
,
,
…
нет m единичных.
О п р е д е л е н и е . Задача, состоящая в определении максимального значения функции
при условиях
,
где М – некоторое достаточно большое положительное число, конкретное значение которого обычно не задается, называется расширенной задачей по отношению к первичной ЗЛП.
Расширенная задача имеет опорный план
,
который определяется системой единичных векторов
,
,
…,
.
Они и образуют базис m-мерного векторного пространства, который называется искусственным. Сами векторы (Рn+1, Pn+2, …,Pn+m) так же, как и переменные хn+i (i=1…m) , называются искусственными. Так как расширенная задача имеет опорный план, то ее решение может быть найдено симплексным методом. Если в найденном оптимальном плане расширенной задачи значения искусственных переменных равны нулю и равны нулю все ∆j, то это означает, что получен оптимальный план исходной задачи. Рассмотрим особенности составления симплекс-таблицы для расширенной задачи на следующем примере.
З
а д а ч а 7. Найти минимум функции
при условиях
,
,
,
.
Р
е ш е н и е. Запишем эту задачу в форме
основной задачи : найти максимум функции
при условиях
,
,
,
.
В системе уравнений рассмотрим векторы из коэффициентов при неизвестных:
,
,
,
,
,
,
.
Среди векторов-столбцов только два вектора – единичные, а для определения первого опорного плана и составления симплекс-таблицы необходимо иметь три таких вектора. Поэтому в левую часть третьего уравнения системы ограничений введем дополнительную неотрицательную переменную х7
и
рассмотрим расширенную задачу, состоящую
в максимизации функции цели
при условиях
,
,
,
.
Эта
расширенная задача имеет опорный план
,
определяемый системой трех единичных
векторов Р4,
Р5,
Р7
. Составим симплекс-таблицу по вышеописанной
методике, но добавим к ней еще одну
строку, где записываются значения
коэффициента kM
(см. ниже).
Таблица 9
Симплекс-таблица к расширенной задаче 7
i |
Базис |
Сб |
Р0 |
С1=2 |
С2=-3 |
С3=6 |
С4=1 |
С5=0 |
С6=0 |
С7=-М |
ti |
Р1 |
Р2 |
Р3 |
Р4 |
Р5 |
Р6 |
Р7 | |||||
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
|
11 |
1 |
Р4 |
1 |
24 |
2 |
1 |
-2 |
1 |
0 |
0 |
0 |
|
2 |
Р5 |
0 |
22 |
1 |
2 |
4 |
0 |
1 |
0 |
0 |
5,5 |
3 |
Р7 |
-М |
10 |
1 |
-1 |
2 |
0 |
0 |
-1 |
1 |
5,0 |
4 |
zj |
|
24 |
2 |
1 |
-2 |
1 |
0 |
0 |
0 |
|
5 |
∆j |
|
|
0 |
4 |
-8 |
0 |
0 |
0 |
0 |
|
6 |
kM |
|
-10 |
-1 |
1 |
-2 |
0 |
0 |
1 |
0 |
|
Запишем расчетные выражения для определения элементов четвертой строки:
,
,
,
,
,
,
,
.
Видим, что каждое значение zj и функционала F0 состоят из двух слагаемых, одно из которых содержит М, а другое - нет. Аналогичное положение сохранится и после вычисления ∆j . Для удобства итерационного процесса после того, как будут выполнены расчеты по вышеуказанным двум строкам, множитель, состоящий при М, записывают в шестую строку, а слагаемое, которое не содержит М, - в четвертую или пятую строку соответственно.
В шестой строке по столбцам векторов Рj имеется два отрицательных числа (-1) и (-2). Наличие этих чисел говорит о том, что данный опорный план расширенной задачи не является оптимальным. Надо переходить к новому опорному плану. В базис следует ввести переменную х3 , в свободные - переменную х7 . Этот вектор не имеет смысла вводить ни в один из последующих базисов, поэтому в дальнейшем столбец данного вектора не заполняется.
Окончательное решение данной задачи получено на третьей итерации. Ниже представлена расчетная таблица для последующих итераций.
Таблица 10
Симплекс-таблица к задаче 7
i |
Базис |
Сб |
Р0 |
С1=2 |
С2=-3 |
С3=6 |
С4=1 |
С5=0 |
С6=0 |
ti |
Р1 |
Р2 |
Р3 |
Р4 |
Р5 |
Р6 | |||||
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
1 |
Р4 |
1 |
34 |
3 |
0 |
0 |
1 |
0 |
-1 |
|
2 |
Р5 |
0 |
2 |
-1 |
4 |
0 |
0 |
1 |
2 |
1 |
3 |
Р3 |
6 |
5 |
1/2 |
-1/2 |
1 |
0 |
0 |
-1/2 |
|
4 |
zj |
|
64 |
6 |
-3 |
6 |
1 |
0 |
-4 |
|
5 |
∆j |
|
|
4 |
0 |
0 |
0 |
0 |
-4 |
|
1 |
Р4 |
1 |
35 |
5/2 |
2 |
0 |
1 |
1/2 |
0 |
|
2 |
Р6 |
0 |
1 |
-1/2 |
2 |
0 |
0 |
1/2 |
1 |
|
3 |
Р3 |
6 |
11/2 |
1/4 |
1/2 |
1 |
0 |
1/4 |
0 |
|
4 |
zj |
|
68 |
4 |
5 |
6 |
1 |
2 |
0 |
|
5 |
∆j |
|
|
2 |
8 |
0 |
0 |
2 |
0 |
|
Как
видно из табл.10, на второй стадии итерации
имеем опорный план .
Разрешающим столбцом на этой стадии
расчетов будет 10-й, а разрешающей строкой
– вторая. Следовательно, в базис надо
ввести переменную х6
взамен выводимой в свободные переменной
х5.
Следовательно, и второй опорный план
не является оптимальным . На третьей
стадии проверяется опорный план
.
В результате расчетов в строке ∆j
все элементы
– неотрицательные числа. Следовательно,
полученный план - оптимальный, функция
цели принимает значение Fmax=68.