
- •Математические методы системного анализа и теория принятия решений Методическое пособие
- •1. Теория принятия решений 4
- •2. Линейное программирование 9
- •3. Нелинейное программирование 42
- •4. Игровые методы обоснования решений 51
- •5. Задачи распознавания образов 62
- •Предисловие
- •1. Теория принятия решений
- •1.1. Задачи, связанные с принятием решений Проблема оптимальности.
- •Основные понятия и принципы исследования операций.
- •Примеры задач исследования операций.
- •1.2. Математические модели операций Искусство моделирования.
- •1.3. Разновидности задач исследования операций и подходов к их решению Прямые и обратные задачи исследования операций.
- •Пример выбора решения при определенности: линейное программирование.
- •Проблема выбора решений в условиях неопределенности.
- •Выбор решения по многим критериям.
- •«Системный подход».
- •2. Линейное программирование
- •2.1. Краткое представление о математическом программировании Предмет математического программирования.
- •Краткая классификация методов математического программирования.
- •2.2. Примеры экономических задач линейного программирования Понятие линейного программирования.
- •Задача о наилучшем использовании ресурсов.
- •Задача о выборе оптимальных технологий.
- •Задача о смесях.
- •Задача о раскрое материалов.
- •Транспортная задача.
- •2.3. Линейные векторные пространства Основные понятия линейного векторного пространства.
- •Решение систем линейных уравнений методом Гаусса.
- •Реализация метода исключения неизвестных в среде Excel.
- •Различные схемы реализации метода Гаусса.
- •Опорные решения системы линейных уравнений.
- •2.4. Формы записи задачи линейного программирования Основные виды записи злп.
- •Каноническая форма представления задачи линейного программирования.
- •Переход к канонической форме.
- •2.5. Геометрическая интерпретация задачи линейного программирования Определение выпуклой области.
- •Геометрическая интерпретация.
- •2.6. Свойства решений задачи линейного программирования Свойства основной задачи линейного программирования.
- •Графический метод решения задачи линейного программирования.
- •2.7. Симплексный метод Идея симплекс-метода.
- •Теоретические обоснования симплекс-метода.
- •Переход к нехудшему опорному плану.
- •Зацикливание.
- •Алгоритм симплекс-метода.
- •2.8. Двойственность в линейном программировании Прямая и двойственная задача.
- •Связь между решениями прямой и двойственной задач.
- •Геометрическая интерпретация двойственных задач.
- •2.9. Метод искусственного базиса Идея и реализация метода искусственного базиса.
- •3. Нелинейное программирование
- •3.1. Общая задача нелинейного программирования Постановка задачи.
- •Примеры задач нелинейного программирования (экономические).
- •Геометрическая интерпретация задачи нелинейного программирования.
- •3.2. Выпуклое программирование Постановка задачи выпуклого программирования.
- •3.3. Классические методы оптимизации Метод прямого перебора.
- •Классический метод дифференциальных исчислений.
- •3.4. Метод множителей лагранжа
- •3.5. Градиентные методы решения задач нелинейного программирования Общая идея методов.
- •Метод Франка-Вулфа.
- •Метод штрафных функций.
- •4. Игровые методы обоснования решений
- •4.1. Предмет и задачи теории игр Основные понятия.
- •Классификация выборов решений.
- •Антагонистические матричные игры.
- •Чистые и смешанные стратегии и их свойства.
- •4.2. Методы решения конечных игр Упрощение матричной игры.
- •Решение матричной игры размерностью 22.
- •Графическое решение матричной игры.
- •Сведение задач теории игр к задачам линейного программирования.
- •4.3. Задачи теории статистических решений Игры с природой.
- •Критерии принятия решений.
- •5. Задачи распознавания образов
- •5.1. Общая постановка задачи распознавания образов и их классификация Проблема распознавания.
- •Обсуждение задачи опознавания.
- •Язык распознавания образов.
- •Априорные предположения — это записанные специальным образом, накопленные знания специалистов.
- •Общая постановка задачи.
- •Геометрическая интерпретация задачи распознавания.
- •Классификация задач распознавания.
- •5.2. Подготовка и анализ исходных данных Общая схема решения задачи.
- •Общая схема постановки и решения задачи Анализ данных с целью выбора постановки и метода решения
- •5.3. Методы опознавания образов Основные этапы процесса опознавания образов.
- •Методы создания системы признаков.
- •Признаковое пространство.
- •Сокращение размерности исходного описания.
- •Методы построения решающего правила.
- •5.4. Меры и метрики Понятие о сходстве.
- •Меры сходства и метрики.
- •Примеры функций мер сходства.
- •5.5. Детерминированно-статистический подход к познаванию образов Основные этапы детерминированно-статистического подхода.
- •Получение исходного описания.
- •Создание системы признаков.
- •Сокращение размерности исходного описания.
- •Нахождение решающего правила (метод эталонов).
- •Коррекция решающего правила.
- •5.6. Детерминированный метод построения решающего правила (метод эталонов) Идея метода эталонов.
- •Минимизация числа эталонов.
- •Габаритные эталоны.
- •Применение метода эталонов к частично пересекающимся образам.
- •Дополнительная минимизация числа признаков.
- •Квадратичный дискриминантный анализ.
- •Распознавание с отказами.
- •5.8. Алгоритм голотип-1 Назначение
- •Постановка задачи
- •Метод решения задачи.
- •Условия применимости.
- •Условия применимости.
- •5.10. Алгоритм направление опробования Назначение
- •Постановка задачи.
- •Метод решения задачи.
- •Условия применимости.
- •Транспортная задача Математическая постановка.
- •Постановка задачи.
- •Теоретическое введение.
- •Методы нахождения опорного плана транспортной задачи.
- •Определение оптимального плана транспортной задачи.
- •Заключение.
- •Целочисленное программирование Постановки задач, приводящие к требованию целочисленности.
- •Постановка задачи.
- •Методы отсечения.
- •Алгоритм Гомори.
- •Первый алгоритм р. Гомори решения полностью целочисленных задач.
- •Приближенные методы.
- •Заключение.
- •Параметрическое программирование Введение.
- •Формулировка задачи.
- •Теоретическая часть.
- •Общая постановка задачи.
- •Решение задачи.
- •Геометрическая интерпретация задачи.
- •Общая постановка задачи.
- •Решение задачи.
- •Геометрическая интерпретация задачи
- •Постановка задачи.
- •Решение.
- •Геометрическое решение.
- •Решение задачи симплекс-методом.
- •Результат.
- •Некооперативные игры n лиц с ненулевой суммой Введение.
- •Теоретическая часть.
- •Постановка и решение задачи.
- •Заключение.
- •Cписок литературы
Опорные решения системы линейных уравнений.
Рассмотрим систему из m линейных уравнений с n неизвестными, причем m<n:
(2.8)
Базисом системы линейных уравнений называется максимальное количество линейно независимых векторов системы. Для данной системы это количество равно m . Воспользуемся методом последовательных исключений неизвестных и выделим в системе некий исходный единичный базис:
(2.9)
В полученной
системе единичные вектора
называются базисными, а вектора
— свободными.
О п р е д е л е н и е 5. Базисными решениями называются решения системы, получаемые при приравнивании свободных неизвестных нулю.
О п р е д е л е н и е 6. Базисное решение называется невырожденным, если все базисные переменные полученного решения ненулевые, в противном случае базисное решение называется вырожденным.
Очевидно, что базисные решения проще находить, если система приведена к единичному базису, поэтому отыскание всех базисных решений сводится к последовательному преобразованию системы к всевозможным единичным базисам. Этого можно достигнуть путем последовательных преобразований однократного замещения.
Для выполнения одного преобразования однократного замещения нужно выбрать среди не единичных столбцов коэффициентов отличный от нуля разрешающий элемент Aqp и провести одно преобразование схемы последовательных исключений. Тогда разрешающий ( p-й ) столбец коэффициентов превратится в единичный, а, наоборот, единичный столбец, имеющий координату 1 в разрешающем q-м уравнении, станет не единичным. Это соответствует переходу в число базисных неизвестного xp и, наоборот, выводу из числа базисных неизвестного, относительно которого было разрешено q-е уравнение.
При этом нужно следить за тем, чтобы в процессе преобразований не повторялся ранее встречавшийся базис. Для этого необходимо систематизировать расчеты.
Важно также
запомнить, что если r — количество
базисов, которые могут быть выделены
из данной системы, то
.
Причем равенство достигается только в
том случае, если ни один из векторов ни
при каком из базисов не является
вырожденной комбинацией.
О п р е д е л е н и е 7. Опорными решениями системы называются те базисные решения, которые имеют все неотрицательные значения неизвестных.
Конечно, их можно выделить, если найдены все базисные решения, но такой путь ведет к чрезвычайно сложным расчетам. Если же выбирать разрешающий элемент из дополнительных условий, то те же преобразования однократного замещения обеспечат переход не просто к базисным, а к опорным решениям. Эти дополнительные условия заключаются в следующем:
1) разрешающий столбец (номер p) выбирается так, чтобы в нем оказался хотя бы один положительный элемент Aip > 0;
2) разрешающая
строка (номер q) выбирается из
условия, чтобы отношение
было наименьшим из значений
при Aip > 0.
После выбора разрешающего элемента дальнейшие вычисления ведутся согласно обычным правилам преобразований однократного замещения.
Как и при определении базисных решений, здесь также необходимо следить, чтобы на какой либо итерации не вернуться к ранее найденному опорному решению. Это условие дополнительно ограничивает выбор разрешающего элемента.
Ï ð è ì å ð 3. С помощью преобразований однократного замещения найти все базисы и опорные решения следующей системы уравнений:
Р е ш е н и е
. Количество опорных решений
данной системы линейных уравнений
.
A1 |
A2 |
A3 |
A4 |
A5 |
A0 |
A0/A1 |
A0/A2 |
|
|
Опорные решения |
|
||||||||||
-2 |
3 |
1 |
0 |
0 |
9 |
|
3 |
|
Базис |
x1 |
x2 |
x3 |
x4 |
x5 |
|||||||
1 |
1 |
0 |
1 |
0 |
8 |
8 |
8 |
|
A3,A4,A5 |
0 |
0 |
9 |
8 |
9 |
|||||||
3 |
-2 |
0 |
0 |
1 |
9 |
3 |
|
|
A3,A4,A1 |
3 |
0 |
15 |
5 |
0 |
|||||||
|
|
|
|
|
min |
3 |
|
|
A1,A2,A3 |
5 |
3 |
10 |
0 |
0 |
|||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
A1,A2,A5 |
3 |
5 |
0 |
0 |
10 |
|||||||
A1 |
A2 |
A3 |
A4 |
A5 |
A0 |
A0/A2 |
A0/A5 |
Шаг 1 |
A2,A4,A5 |
0 |
3 |
0 |
5 |
15 |
|||||||
0 |
1,667 |
1 |
0 |
0,667 |
15 |
9 |
22,5 |
|
|
|
|
|
|
|
|||||||
0 |
1,667 |
0 |
1 |
-0,33 |
5 |
3 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||
1 |
-0,67 |
0 |
0 |
0,333 |
3 |
|
9 |
|
|
|
|
|
|
|
|||||||
|
|
|
|
|
min |
3 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||
A1 |
A2 |
A3 |
A4 |
A5 |
A0 |
A0/A5 |
A0/A4 |
Шаг 2 |
|
|
|
|
|
|
|||||||
0 |
0 |
1 |
-1 |
1 |
10 |
10 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||
0 |
1 |
0 |
0,6 |
-0,2 |
3 |
|
5 |
|
|
|
|
|
|
|
|||||||
1 |
0 |
0 |
0,4 |
0,2 |
5 |
25 |
12,5 |
|
|
|
|
|
|
|
|||||||
|
|
|
|
|
min |
10 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||
A1 |
A2 |
A3 |
A4 |
A5 |
A0 |
A0/A4 |
A0/A3 |
Шаг 3 |
|
|
|
|
|
|
|||||||
0 |
0 |
1 |
-1 |
1 |
10 |
|
10 |
|
|
|
|
|
|
|
|||||||
0 |
1 |
0,2 |
0,4 |
0 |
5 |
12,5 |
25 |
|
|
|
|
|
|
|
|||||||
1 |
0 |
-0,2 |
0,6 |
0 |
3 |
5 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||
|
|
|
|
|
min |
5 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||
A1 |
A2 |
A3 |
A4 |
A5 |
A0 |
A0/A1 |
A0/A3 |
Шаг 4 |
|
|
|
|
|
|
|||||||
1,667 |
0 |
0,667 |
0 |
1 |
15 |
9 |
22,5 |
|
|
|
|
|
|
|
|||||||
-0,67 |
1 |
0,333 |
0 |
0 |
3 |
|
9 |
|
|
|
|
|
|
|
|||||||
1,667 |
0 |
-0,33 |
1 |
0 |
5 |
3 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||
|
|
|
|
|
min |
3 |
|
|
|
|
|
|
|
|
Дальнейший перебор не приводит к нахождению новых опорных решений.
В предыдущем примере заданная система уравнений имела некоторый выделенный исходный базис. Если система не приведена к единичному базису, то для его нахождения необходимо выполнить следующую последовательность действий:
1) начинаем с преобразования системы методом последовательных исключений, причем выбор разрешающего элемента на начальном этапе может быть совершенно произвольным;
2) если после приведения системы к единичному базису появились отрицательные свободные элементы, выберем среди них наибольший по абсолютной величине и вычтем почленно выделенное таким образом уравнение из всех остальных уравнений с отрицательными свободными членами. Само же выделенное уравнение перепишем, умножив все коэффициенты на -1;
3) дальнейшие преобразования системы будем проводить согласно правилам однократного замещения, выбирая разрешающий столбец из условия, чтобы он имел в выделенной строке положительный элемент. Для выбора разрешающей строки вычисляем отношения Aio к Aip и берем в качестве разрешающей строку с минимальным полученным значением;
4) предположим, что после выполнения некоторого количества итераций (3) мы все же не смогли выделить базис полностью и пришли к таблице, в которой выделенная строка не имеет ни одного положительного элемента, кроме свободного члена. Очевидно, что процесс последовательных преобразований на этом обрывается, ибо становится невозможным выбор разрешающего столбца по указанному выше принципу. Нетрудно прийти к выводу, что в этом случае исходная система уравнений не имеет ни одного решения с неотрицательными значениями неизвестных, в том числе и опорного решения, или, как говорят, несовместна в области неотрицательных (допустимых) решений.
В случае, если исходная система имеет хотя бы одно опорное решение, после конечного числа описанных выше итераций будет получено исходное опорное решение.
Ï ð è ì å ð 4. Найти исходное опорное решение системы уравнений, приведя ее к единичному базису при неотрицательных свободных членах:
Р е ш е н и е .
A1 |
A2 |
A3 |
A4 |
A5 |
A6 |
A7 |
A0 |
A0/Ak |
Исходная матрица |
|
1 |
1 |
0 |
-3 |
4 |
1 |
0 |
-6 |
|
|
|
1 |
-1 |
1 |
5 |
-4 |
6 |
0 |
8 |
|
|
|
0 |
1 |
-1 |
-6 |
5 |
-4 |
0 |
-12 |
|
|
|
1 |
0 |
0 |
1 |
3 |
1 |
1 |
-3 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
A1 |
A2 |
A3 |
A4 |
A5 |
A6 |
A7 |
A0 |
A0/Ak |
Шаг 1 |
|
1 |
1 |
0 |
-3 |
4 |
1 |
0 |
-6 |
|
|
|
0 |
-2 |
1 |
8 |
-8 |
5 |
0 |
14 |
|
|
|
0 |
1 |
-1 |
-6 |
5 |
-4 |
0 |
-12 |
|
|
|
0 |
-1 |
0 |
4 |
-1 |
0 |
1 |
3 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
A1 |
A2 |
A3 |
A4 |
A5 |
A6 |
A7 |
A0 |
A0/Ak |
Шаг 2 |
|
1 |
1 |
0 |
-3 |
4 |
1 |
0 |
-6 |
|
|
|
0 |
-2 |
1 |
8 |
-8 |
5 |
0 |
14 |
|
|
|
0 |
-1 |
0 |
2 |
-3 |
1 |
0 |
2 |
|
|
|
0 |
-1 |
0 |
4 |
-1 |
0 |
1 |
3 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
A1 |
A2 |
A3 |
A4 |
A5 |
A6 |
A7 |
A0 |
A0/Ak |
Шаг 3 |
|
1 |
2 |
0 |
-5 |
7 |
0 |
0 |
-8 |
|
|
|
0 |
3 |
1 |
-2 |
7 |
0 |
0 |
4 |
|
|
|
0 |
-1 |
0 |
2 |
-3 |
1 |
0 |
2 |
|
|
|
0 |
-1 |
0 |
4 |
-1 |
0 |
1 |
3 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
A1 |
A2 |
A3 |
A4 |
A5 |
A6 |
A7 |
A0 |
A0/A4 |
Шаг 4 |
|
-1 |
-2 |
0 |
5 |
-7 |
0 |
0 |
8 |
1,6 |
|
|
0 |
3 |
1 |
-2 |
7 |
0 |
0 |
4 |
|
|
|
0 |
-1 |
0 |
2 |
-3 |
1 |
0 |
2 |
1 |
|
|
0 |
-1 |
0 |
4 |
-1 |
0 |
1 |
3 |
0,75 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
A1 |
A2 |
A3 |
A4 |
A5 |
A6 |
A7 |
A0 |
A0/Ak |
Шаг 5 |
|
-1 |
-0,75 |
0 |
0 |
-5,75 |
0 |
-1,25 |
4,25 |
|
|
|
0 |
2,5 |
1 |
0 |
6,5 |
0 |
0,5 |
5,5 |
|
|
|
0 |
-0,5 |
0 |
0 |
-2,5 |
1 |
-0,5 |
0,5 |
|
|
|
0 |
-0,25 |
0 |
1 |
-0,25 |
0 |
0,25 |
0,75 |
|
|
|
Исходная система уравнений не имеет опорных решений, так как несовместна в области неотрицательных (допустимых) решений.