- •1.Одномерная оптимизация. Метод «золотого сечения»
- •2. Условная нелинейная оптимизация. Применение теоремы Джона-Куна-Таккера
- •3.Линейное программирование. Симплекс-метод.
- •4.Исследование множества на выпуклость
- •5.Исследование функции на выпуклость
- •6.Исследование функции на овражность
- •7. Безусловная оптимизация неквадратичной функции овражной структуры. Метод Дэвидона-Флетчера-Пауэлла
- •8. Сведение задачи условной оптимизации к безусловной задаче оптимизации.
- •8.1. Метод внешних штрафных функций
- •8.2. Метод возможных направлений Зойтендейка
- •9.Вывод
- •10.Список литературы
- •11.Приложения
- •10.1. Одномерный поиск. Метод «золотого сечения».
- •10.2. Многомерный поиск минимума функций и добавленный метод внешних штрафных функций. Метод Дэвидона-Флетчера-Пауэлла.
3.Линейное программирование. Симплекс-метод.
Постановка задачи:
Требуется решить задачу линейного программирования двухэтапным симплекс-методом.

Теоретические сведения:
Стандартный симплекс-метод:
Целевая функция и ее ограничения имеют вид:

Ограничения, с помощью элементарных преобразований, принимают вид:

Определение 3.1
Частное
решение соответствующее нулевым
свободным (небазисным) переменным, т.е.
, называется базисным решением и
записывается как:
![]()
Определение 3.2
Если
все
– то решение допустимое базисное
Определение 3.3
Решение
задачи представимо в виде
,
где![]()
Допустим
нам известно решение в угловой точке
,
тогда возможны 3 взаимоисключающих
случая решения задачи
:
Если
,
то
-
оптимальное решениеЕсли
,
то задача не имеет решенияЕсли
,
то
Шаги симплекс-метода:
Проверка на оптимальность и разрешимость
Выбор ведущего столбца
(для задачи на минимум)
![]()
Выбор ведущей строки по симплексному отношению
,
гдеr-ведущая
строка,
s- ведущий столбец.
Построение более предпочтительного вида (переход к другому базису):
-
![]()
-Удаляем переменную
из других ограничений, используя метод
Жордана-Гаусса, и пере ходим к 1)
Двухэтапный симплекс-метод:
Искусственные переменные вводятся как:

После введения искусственных переменных решается вспомогательная задача:

Этапы: 1) Нахождение вспомогательного решения
2)Нахождение основного решения
Решение:
Этап 1:
Для начала избавимся от неравенств в ограничениях и введем искусственную переменную, например, во второе уравнение:

Теперь сформулируем вспомогательную задачу:

Напомним,
что для данной задачи оценки берутся
максимальные, т.е.
.
Составляем
таблицу и выбираем ведущий столбец и
строку по
и минимальному симплексному отношению
:
|
БП |
x1 |
x2 |
x3 |
x4 |
x5 |
x6 |
x7 |
x8 |
ПЧ |
СО |
|
x5 |
-1 |
3 |
1 |
10 |
1 |
0 |
0 |
0 |
25 |
5/2 |
|
x8 |
2 |
1 |
1 |
<5> |
0 |
1 |
0 |
1 |
10 |
2 |
|
x7 |
10 |
2 |
2 |
-5 |
0 |
0 |
1 |
0 |
26 |
-26/5 |
|
|
2 |
1 |
1 |
5 |
0 |
1 |
0 |
0 |
10 |
- |
Обнуляем все элементы столбца, кроме разрешающего коэффициента:
|
БП |
x1 |
x2 |
x3 |
x4 |
x5 |
x6 |
x7 |
x8 |
ПЧ |
СО |
|
x5 |
-5 |
1 |
-1 |
0 |
1 |
-2 |
0 |
-2 |
5 |
- |
|
x4 |
2/5 |
1/5 |
1/5 |
1 |
0 |
1/5 |
0 |
1/5 |
2 |
- |
|
x7 |
12 |
3 |
3 |
0 |
0 |
1 |
1 |
1 |
36 |
- |
|
|
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
-1 |
0 |
- |
Полагаем, что свободные переменные равны нулю, тогда решение:

Сделаем проверку:

Подставим
точку
в ограничения.
Ограничения
выполняются:

Этап 2:
Решаем основную задачу:
Выделим базисные переменные и уберем их из целевой функции:

Тогда целевая функция примет вид:
![]()
Записываем симплекс-таблицу и повторяем тот же алгоритм:
|
БП |
x1 |
x2 |
x3 |
x4 |
x5 |
x6 |
x7 |
ПЧ |
СО |
|
x5 |
-5 |
1 |
-1 |
0 |
1 |
-2 |
0 |
5 |
-1 |
|
x4 |
2/5 |
1/5 |
1/5 |
1 |
0 |
1/5 |
0 |
2 |
5 |
|
x7 |
12 |
3 |
3 |
0 |
0 |
1 |
1 |
36 |
3 |
|
|
2 |
-1 |
-8 |
0 |
0 |
-3 |
0 |
-30 |
- |
|
БП |
x1 |
x2 |
x3 |
x4 |
x5 |
x6 |
x7 |
ПЧ |
СО |
|
x5 |
0 |
9/4 |
1/4 |
0 |
1 |
-19/12 |
5/12 |
20 |
- |
|
x4 |
0 |
1/10 |
1/10 |
1 |
0 |
1/6 |
-1/30 |
4/5 |
- |
|
x1 |
1 |
1/4 |
1/4 |
0 |
0 |
1/12 |
1/12 |
3 |
- |
|
|
0 |
-3/2 |
-17/2 |
0 |
0 |
-19/6 |
-1/6 |
-36 |
- |
Получаем решение:
![]()
![]()
Сделаем проверку:
![]()

Подставляя
решение в ограничения получаем:

Т.о. найдено допустимое базисное решение исходной задачи.
