
- •Министерство аграрной политики украины луганский национальный аграрный университет
- •Основы системного анализа
- •Введение
- •Рекомендации по выполнению контрольной работы
- •1.2. Алгоритм решения задачи линейного программирования графическим методом
- •. Типовой пример
- •1.4. Индивидуальное задание №1
- •2.2. Алгоритм симплекс-метода
- •Типовой пример
- •Решение.
- •Учитывая количество ресурсов, затрачиваемых на изготовление единицы продукции, а также их наличие, составим систему ограничений:
- •2.4. Индивидуальное задание №2
- •Применение метода искусственного базиса для решения задач линейного программирования
- •Постановка и методика решения м-задачи
- •Типовой пример
- •3.3. Индивидуальное задание №3
- •4. Закрытая модель транспортной (распределительной) задачи
- •4.1. Формализация распределительной задачи
- •4.2. Методы построения опорного плана Метод северо-западного угла
- •Метод наилучшего элемента
- •4.3. Решение транспортной задачи методом потенциалов
- •4.4. Алгоритм последовательного улучшения опорного плана перевозок
- •4.5. Типовой пример
- •4.6. Индивидуальное задание № 4
- •Вариант 5.
- •5. Открытая модель транспортной задачи
- •5.1. Постановка и методика решения открытой транспортной задачи
- •5.2. Типовой пример
- •5.3. Индивидуальное задание № 5
- •Вариант 3.
- •Литература
-
Применение метода искусственного базиса для решения задач линейного программирования
(М-ЗАДАЧА)
-
Постановка и методика решения м-задачи
Симплекс-метод удобно применять, когда все ограничения ЗЛП содержат неравенства ≤. В этом случае дополнительные переменные образуют базис и исходный опорный план очевиден. В противном случае, когда в ЗЛП встречаются разные типы ограничений ≤, =, ≥ применяют метод искусственного базиса.
Он состоит в следующем. В рассмотрение вводится т искусственных переменных xn+1, xn+2, … , xn+m и решается расширенная задача (М-задача). Она заключается в нахождении минимума целевой функции
z = c1x1 + c2x2 + … + cnxn + Mxn+1 + Mxn+2 + … + Mxn+m
при условиях
xj 0, j = 1, 2,…, n, n + 1, …, n + m,
где М – любое большое положительное число.
Искусственные
переменные
могут быть приняты в качестве базисных
переменных.
Для решения М-задачи составляют симплексную таблицу, отличающуюся от обычной наличием (m+2)-й строки (таблица 1). В этой строке находятся суммы соответствующих коэффициентов при свободных переменных в строках, соответствующих искусственным переменным.
Если задача решается на нахождение максимума, то в целевой функции полагают коэффициенты при искусственных переменных достаточно большими по абсолютной величине отрицательными числами. Поэтому в данном случае в целевую функцию искусственные переменные входят с коэффициентом «–М». При этом (m+2)-ю строку симплексной таблицы записывают суммы соответствующих коэффициентов при свободных переменных в строках, соответствующих искусственным переменным, взятые с противоположным знаком.
Таблица 1
Базисные переменные |
Свободные члены |
Свободные переменные |
Симплексные отношения |
|||
x1 |
x2 |
… |
xn |
|||
xn+1 |
b1 |
a11 |
a12 |
… |
a1n |
|
xn+2 |
b2 |
a21 |
a22 |
… |
a2n |
|
… |
… |
… |
… |
… |
… |
|
xn+m |
bm |
am1 |
am2 |
… |
amn |
|
(m+1)-я строка |
0 |
–с1 |
–с2 |
… |
–сn |
|
(m+2)-я строка |
|
|
|
… |
|
|
По (m+2)-й строке, содержащей наибольший положительный элемент, определяют разрешающий столбец. Выбор разрешающей строки и пересчет симплексной таблицы осуществляется как обычно. Искусственные переменные вытесняются из базиса и более не пересчитываются.
Итерационный процесс по (m+2)-й строке проводят до полного исключения искусственных переменных. При этом все элементы (m+2)-й строки будут равны нулю. Далее для решения используют обычный симплексный метод с выбором разрешающего столбца по элементам (m+1)-й строки.
Если при решении М-задачи оказалось, что в (m+2)-й строке нет положительных элементов, но не все искусственные переменные вытеснены из базиса, то система ограничений исходной задачи несовместна.