- •Глава 4. Линейное программирование
- •4.1. Постановка задачи
- •В общем случае модель задачи лп имеет вид
- •4.2. Примеры задач линейного программирования
- •Задача составления рациона или как экономно питаться
- •4.2.2. Задача оптимального планирования
- •4.2.3. Сбалансированная транспортная задача
- •4.2.4. Общая распределительная задача
- •4.2.5. Задача планирования работы оборудования
- •4.2.6. Игра двух лиц с нулевой суммой как задача линейного программирования
- •4.2.7. Резюме
- •4.3. Формы записи задач линейного программирования и способы приведения к ним
- •4.3.1. Каноническая форма задач лп
- •4.3.2. Стандартная форма задачи лп
- •4.4. Упрощение модели
- •4.5. Основные понятия лп. Свойства задач лп
- •4.6. Геометрия задач лп
- •4.7. Выделение вершин допустимого множества
- •4.8. Методы решения задач лп
- •4.9. Симплекс-метод
- •4.9.1. Харатеристика метода
- •4.9.2. Переход от одного базисного решения к другому
- •4.9.3. Признак оптимальности. Основные этапы симплекс-метода
- •4.9.4. Построение начального базисного решения
- •4.9.5. Связь между параметрами последовательных итераций
- •4.9.6. Алгоритм симплекс-метода
- •4.9.7. Примеры
- •4.9.8. Учет двусторонних ограничений
- •4.10. Модифицированный алгоритм
- •4.11. Двойственность задач лп
- •4.11.1. Запись двойственной задачи в симметричном случае
- •4.11.2. Интерпретация двойственной задачи
- •4.11.3. Запись двойственной задачи в общем случае
- •4.11.4. Теоремы двойственности
- •4.11.5. Двойственный симплекс-метод
- •4.12. Параметрический анализ
- •4.12.1. Параметрирование вектора ограничениий
- •4.12.2. Параметрирование коэффициентов линейной формы
- •4.13. Задания для самостоятельной работы
4.7. Выделение вершин допустимого множества
Из последнего вывода возникает вопрос: как отличить вершины допустимого множества от других решений задачи? Для поиска ответа снова обратимся к геометрическим представлениям.
Пусть
каноническая модель содержит
переменных иm
линейно-независимых равенств.Тогда
размерность пространства переменныхk=
-m.
Как показано выше (рис. 4.2),на каждой
границе допутимого множества одна из
переменных равна нулю. Вk –мерном
пространстве вершина образуется
пересечениемk
гиперплоскостей. Поэтому в нейk
переменных заведомо равны нулю и
толькоmпеременных
могут быть ненулевыми, т.к.
-k=
-
+m=m.
Если из вершины сместиться в любом
направлении, то число ненулевых переменных
увеличвается. Так при сдвиге из вершины
С (рис. 4.2) по ребру в сторону вершины В
к ненулевым переменным добавлятсяx4.
В точках, не лежащих на границах условий,
все переменные не равны нулю. Из линейной
алгебры известно, что решение системы
уравнений с рангом m
содержит m
базисныхпеременных
и
-mсвободных (небазисных). Если все свободные
переменные равны нулю, то решение
называетсябазисным. Следовательно,
каждой вершине множестваD
соответствуетнекоторое базисное
решение системы равенств.
На самом деле в вершине могут пересекаться более k гиперплоскостей (на плоскости – больше двух прямых; в трехмерном пространстве, например, вершина не в основании пирамиды образуется пересечением плоскостей, число которых может быть больше 3-х – по числу вершин многоугольника в ее основании). Тогда в нуль обращается болееk переменных. Такие базисные решения (вершины) называют вырожденными, и задачи, имеющие хотя бы одно вырожденное решение, также называют вырожденными. Число “лишних” плоскостей () определяет степень вырожденности. Поэтому в общем случае в базисном решении число ненулевых переменных равно m- и можно определить базисное решение как решение, в котором число ненулевых переменных не больше m. В любом другом решении таких переменных больше m.
Однако не каждое базисное решение соответствует вершине допустимого множества, так как пересечение k или более гиперплоскостей имеет место и вне этого множества. Это наглядно видно и на рис.4.2, где k =2. Учитывая, что на каждой границе одна переменная равна нулю, с одной стороны границы эта перемнная будет положитльной, а с другой отрицательной. В допустимом множестве все переменные неотрицательны. Таким образом, мы легко отделяем базисные решения, соотвтствующие вершинам множества D, от базисных решений, им не соответствующих. Базисное решение с неотрицательными переменными будем называть допустимым базисым решением или опорным планом (решением).
Вывод: оптимальное решение задачи ЛП следует искать среди опорных решений, геометрически – в вершинах (крайних точках) допустимого множества.
Так как число вершин всегда конечно, то, казалось бы, задача может быть легко решена путем исследования всех вершин. Оценим такую возможность.
И
звестно,
что число базисных решений системы
линейных уравнений сn
переменными и рангомr определяется
сочетанием
Из них примерно 40% опорных. Возьмем небольшую задачу ЛП: 10 неравенств с 10 переменными. В канонической форме будем иметь систему уравнений с 20 переменными и рангом r=10. Получаем 184756 базисных решений и, значит, порядка 70 тысяч вершин (опорных решений). Столько раз нужно вычислить координаты вершин и значение критерия, а затем сравнить. Если учесть, что реальные задачи содержат сотни и тысячи ограничений и переменных, то становится ясным, что такой способ решения неприемлем даже при самых мощных компьютерах. В таких случаях приходится обращаться к соответствующим методам решения линейных задач.
