1. Задачи / Образцы выполненных СРС 1-12 МАТЕСО / 4 / Морланг SelfWork4MorlangOlga8512-Измен
.doc
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
ТОМСКИЙ ПОЛИТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ
ФАКУЛЬТЕТ АВТОМАТИКИ И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ ТЕХНИКИ
Кафедра оптимизации систем управления
САМОСТОЯТЕЛЬНАЯ РАБОТА № 4
Интерпретация задачи линейного программирования в пространстве условий
Выполнила
Студентка О.В.Морланг
IV курс, группа 8512
« 27 » ноября 2004 г.
Проверил
В.Г.Ротарь
«__» _______ 200 __ г.
Томск, 2004
4.1. Сформировать задачу раскроя материалов из СРС-3 с матрицей условий размерностью [2;5].
Ограничения из самостоятельной работы № 3 выглядят следующим образом:
6*Х1 + 4*Х2 + 6*Х3 + 2*Х4 + 13*Х5 = 1605;
6*Х1 + 5*Х2 + 10*Х3 + 8*Х4 + 2*Х5 = 1302;
Целевая функция:
Z(x) = X1 + X2 + X3 + X4 + X5 min
4.2. Решить задачу линейного программирования размерностью [2;5] геометрически в пространстве условий, когда уравнения ограничений записаны в канонической форме (в виде равенства).
U1 = 6*Х1 + 4*Х2 + 6*Х3 + 2*Х4 + 13*Х5 = 1605;
U2 = 6*Х1 + 5*Х2 + 10*Х3 + 8*Х4 + 2*Х5 = 1302
U3 = X1 + X2 + X3 + X4 + X5 min(max)
4.3. Найти решение задачи линейного программирования проекции для двух сечений конуса:
4.3.1. Проекция сечения конуса плоскостью U1 = b1.
4.3.2. Проекция сечения конуса плоскостью U2 = b2.
Полученные результаты сравнить.
4.3.1. Проекция сечения конуса плоскостью U1 = b1.
Проекция (см.график 1) построена с помощью нахождения точек встречи конуса и плоскости U1 = b1. Для этого мы рассмотрели по одному лучу конуса, находя соответствующие значения Xi из равенства U1, умножая их на соответствующие коэффициенты в U2.
-
Точки встречи луча с секущей плоскостью U1:
1302; 1042; 781,2; 325,5; 8463.
-
Точки встречи луча с секущей плоскостью U0:
217; 260; 130; 163; 651.
-
П
График 1. Проекция сечения конуса плоскостью U1 = b1
рямая U1 = b1= 1605.
Для нахождения точки минимума q и максимума Q найдём точки пересечения прямой U1 с прямыми BЕ[(1042; 260); (8643; 651)] и CЕ [(781,2; 130); (8643; 651)].
Составляем каноническое уравнение с неизвестной точкой Х:
(U1 – B1)/(E1-B1) = (X – B2)/(E2 – B2)
(1605 – 1042)/(8463 – 1042) = (X – 260)/(651 – 260)
X = 290,7
Точка Q имеет координаты (1605; 290,7).
(U1 – C1)/(E1-C1) = (X – C2)/(E2 – C2)
(1605 – 781,2)/(8463 – 781,2) = (Х – 130)/(651 – 130)
Х = 185,8
Точка q имеет координаты (1605; 185,8).
4.3.2. Проекция сечения конуса плоскостью U2 = b2.
Аналогично случаю 4.3.1.:
-
Точки встречи луча с секущей плоскостью U1:
1605; 2006,25; 2675; 6420; 246,9231.
-
Точки встречи луча с секущей плоскостью U0:
267; 401,25; 267,5; 802,5; 123,4615.
-
Прямая U2 = b2= 1302.
График
2. Проекция сечения конуса плоскостью
U2
= b2
Для нахождения точки минимума q и максимума Q найдём точки пересечения прямой U2 с прямыми EB[(246,9231; 123,4615); (2006,25; 401,25)] и EC [(246,9231; 123,4615); (246,9321; 123,4615)].
Составляем каноническое уравнение с неизвестной точкой Х:
(U2 – E1)/(B1-E1) = (X – E2)/(B2 – E2)
(1302 – 246,9231)/(2006,25 – 246,9231) = (X – 123,4615)/(401,25 – 123,4615)
X = 290,7
Точка q имеет координаты (1302;290,7).
(U2 – E1)/(C1-E1) = (X – E2)/(C2 – E2)
(1302 – 246,9231)/(8463 – 246,9231) = (Х – 123,4615)/(267,5 – 123,4615)
Х = 239,5
Точка Q имеет координаты (1302;185,8).
Сравнивая полученные значения, обнаружим, что целевая функция имеет максимумом и минимумом одни и те же точки, 290,7 и 185,8 соответственно, независимо от условий.
4.3.3. Найти качественное решение задачи линейного программирования при максимизации и минимизации целевой функции Z(х), определить структуру опорного плана (базиса) на основе геометрического представления.
Опорный базис:
4*Х2 + 6*Х3 + 2*Х4 + 13*Х5 = 1605;
5*Х2 + 10*Х3 + 8*Х4 + 2*Х5 = 1302;
При максимизации целевая функция достигает значения 290,7. Оптимальными переменными, при этом, являются Х2 и Х5.
При минимизации целевая функция достигает значения 235. Оптимальными переменными, при этом, являются Х3 и Х5.
4.3.4. Найти значения базисных переменных оптимального плана Х* и Z(Х*) для обоих случаев (max, min).
Для нахождения значений базисных переменных решаем следующие системы уравнений:
Для максимизации целевой функции:
4Х2 + 13Х5 = 1605;
5Х2 + 2Х5 = 1302.
Х2 = 240,7; Х5 = 49,4.
Z(X) = 290,7.
Для минимизации целевой функции:
6Х3 + 13Х5 = 1605;
6Х3 + 2Х5 = 1302.
Х3 = 115,8; Х5 = 70.
Z(X) = 185,8.
4.4. Решить задачу (max, min) для задачи, когда ограничения записаны в форме неравенства ().
U1 = 6*Х1 + 4*Х2 + 6*Х3 + 2*Х4 + 13*Х5 ≤ 1605;
U2 = 6*Х1 + 5*Х2 + 10*Х3 + 8*Х4 + 2*Х5 ≤ 1302;
U3 = X1 + X2 + X3 + X4 + X5 min(max).
Z(X)min = 0, т.к. Хi(i = 1,5) = 0.
Z(X)max = 290,7, т.к. Х4 и Х5, в нашем случае, равны 240,7 и 49,4 соответственно.
4.5. Записать аналитически уравнения задачи ЛП и отобразить в пространстве условий для следующих вариантов
4.5.1. А1 - единственное решений задачи линейного программирования
Случай, рассматриваемый в вышеприведённом решении.
4.5.2. А2 - бесконечное множество решений.
В данном случае рассматриваемая фигура конуса будет представлять собой прямую, с которой совпадает целевая функция. Строго через эту прямую проходит вектор ограничения. Все векторы линейно зависимы. В пространстве условий данный случай представляет точку (см. график 3). Максимум и минимум целевой функции в этом случае совпадают.
График
3. Бесконечное множество решений в
пространстве условий
4.5.3. В1 – нет решения, целевая функция не ограничена сверху (max Z(x)) либо снизу (min Z(x)).
Полученная фигура (см.график 4) не ограничена либо снизу, либо сверху.
График
4. Неограниченная целевая функция в
пространстве условий
4.5.4. В2 – система условий несовместна.
В этом случае мы имеем несовместимость условий, т.е. вектор ограничений не имеет общей области с пространством условий.