- •Оглавление
- •Общие методические указания по изучению дисциплины
- •Основные теоретические положения математического анализа
- •Теория множеств
- •Основные свойства и графики элементарных функций
- •Предел функции, непрерывность функции, производная функции
- •Анализ функций одной и двух переменных
- •Интегрирование функций
- •Определенный интеграл, основные теоремы
- •Способы интегрирования
- •Дифференциальные уравнения
- •Понятие дифференциального уравнения
- •Дифференциальные уравнения первого порядка Общие сведения
- •Уравнение первого порядка с разделяющимися переменными
- •Однородные дифференциальные уравнения первого порядка
- •Линейное уравнение первого порядка
- •Векторная алгебра
- •Понятие вектора и линейные операции над векторами Понятие вектора
- •Линейные операции над векторами
- •Свойства сложения векторов:
- •Понятие линейной зависимости векторов
- •Линейные комбинации двух векторов
- •Линейные комбинации трех векторов
- •Понятие базиса. Аффинные координаты
- •Проекция вектора на ось
- •Декартова прямоугольная система координат (дпск) в пространстве.
- •Полярная система координат
- •Скалярное произведение двух векторов Определение скалярного произведения (сп)
- •Геометрические свойства сп
- •Алгебраические свойства сп
- •Выражение скалярного произведения (сп) в декартовых прямоугольных координатах (дпк)
- •Векторное произведение двух векторов Правые и левые тройки векторов и системы координат
- •Векторное произведение двух векторов (вп)
- •Геометрические свойства вп
- •Алгебраические свойства векторного произведения (вп)
- •Понятие матрицы и определителя второго и третьего порядка
- •Выражение векторного произведения (вп) в декартовых прямоугольных координатах (дпк)
- •Смешанное произведение трех векторов
- •Выражение смешанного произведения в декартовых координатах
- •Аналитическая геометрия на плоскости
- •Различные виды уравнений прямой на плоскости Общее уравнение прямой
- •Уравнение прямой с угловым коэффициентом
- •Уравнение прямой в отрезках
- •Каноническое уравнение прямой
- •Угол между двумя прямыми. Условия параллельности и перпендикулярности двух прямых
- •Кривые второго порядка
- •Эллипс Определение эллипса и вывод его канонического уравнения
- •Исследование формы эллипса
- •Эксцентриситет эллипса
- •Гипербола Определение гиперболы и вывод ее канонического уравнения
- •Исследование формы гиперболы
- •Асимптоты гиперболы
- •Равнобочная гипербола
- •Сопряженная гипербола
- •Эксцентриситет и фокальные радиусы гиперболы
- •Парабола Определение параболы и ее уравнение
- •Исследование формы параболы
- •Общее свойство кривых второго порядка - эллипса, гиперболы и параболы Директриса эллипса, гиперболы и параболы
- •Аналитическая геометрия в пространстве Плоскость как поверхность первого порядка
- •Неполные уравнения плоскости
- •Уравнение плоскости в отрезках
- •Нормальное уравнение плоскости. Расстояние от точки до плоскости
- •Уравнение прямой в пространстве
- •Направляющий вектор прямой. Канонические уравнения прямой. Параметрические уравнения прямой
- •Некоторые дополнительные предложения и примеры
- •Линейная алгебра
- •Матрицы. Основные определения
- •Действия над матрицами
- •Обратная матрица
- •Системы линейных уравнений Система линейных уравнений
- •Методы решения системы n линейных уравнений с n неизвестными
- •Методы решения системы m линейных уравнений с n неизвестными. Метод Гаусса
- •Система m линейных уравнений с n переменными
- •Задачи оптимизации
- •Математические модели оптимизации
- •Задачи линейного программирования
- •Задачи динамического программирования
- •Примеры решения типовых задач Задачи по математическому анализу, линейной алгебре и методам оптимизации
- •Варианты заданий к контрольным работам
- •Контрольная работа №1
- •Задача 6. Аналитическая геометрия на плоскости а) Линии первого порядка
- •Контрольная работа №2
- •Задачи для самостоятельной работы Пределы и непрерывность
- •Производная и ее применение
- •Определенный интеграл
- •Несобственные интегралы
- •1. Дифференциальные уравнения первого порядка
- •2. Однородные дифференциальные уравнения первого порядка
- •Вопросы к зачету
- •Определенный интеграл, основные теоремы.
- •Вопросы к экзамену
- •Определенный интеграл, основные теоремы.
- •Системы линейных уравнений.
- •Задачи линейного программирования.
- •Литература
- •К.Т.Н., доц. Тугуз Юрий Рамазанович Математика
- •Учебно-методическое пособие
- •344002, Г. Ростов-на-Дону, ул. Пушкинская, 70
-
Задачи линейного программирования
Типичной задачей линейного программирования является следующая: найти максимум линейной функции при условиях
где cj,aij и bi – заданные числа.
Задачи линейного программирования являются математическими моделями многочисленных задач технико-экономического содержания. Рассмотрим несколько типичных задач.
Задача о рационе.
По заданному ассортименту продуктов, при известном содержании в каждом из них питательных веществ и известной стоимости продуктов, составить рацион, удовлетворяющий необходимым потребностям, с минимальными денежными затратами.
Пусть имеются n различных продуктов и m питательных веществ (например, жиров, белков, углеводов, витаминов и др.). Обозначим через aij содержание (в единицах массы) j-го питательного вещества в единице массы i-го продукта; через bj обозначим минимальную (в единицах массы) суточную потребность в j-м питательном веществе. Наконец, через xi обозначим искомое суточное потребление i-го продукта. Очевидно, что xi≥0.
Величина есть общее содержание j-го питательного вещества в рационе, которое не должно быть меньше минимальной потребности bi:
Если ci –стоимость единицы массы i-го продукта, то стоимость всего рациона определяет линейная форма .
Итак, математическая формулировка задачи выбора рациона состоит в следующем:
Найти
при условиях
Эта задача является одной из типичных задач линейного программирования.
В постановке задачи вовсе не обязательно было указывать, что это задача о рационе. Достаточно ясно, что таким же образом могут быть сформулированы многочисленные задачи об оптимальных смесях (слово «смесь» здесь следует понимать в обобщенном смысле: это и собственно смесь, и сплав, и рацион, и т.д.).
Транспортная задача.
Требуется составить план перевозок груза таким образом, чтобы общая стоимость перевозок была минимальной.
Исходная информация:
аi – количество единиц груза в i-м пункте отправления (i=1,…,m);
bj – потребность в j-м пункте назначения (j=1,…,n) в единицах груза;
cij-стоимость перевозки единицы груза из i-го пункта в j-й.
Обозначим через xij планируемое количество единиц груза для перевозки из i-го пункта в j-й.
В принятых обозначениях:
– общая (суммарная) стоимость перевозок;
– количество груза, вывозимого из i-го пункта;
– количество груза, доставляемого в j-й пункт.
В простейшем случае должны выполняться следующие очевидные условия:
Таким образом, математической формулировкой транспортной задачи будет:
при условиях
Эта задача носит название замкнутой транспортной модели.
Заметим, что условие
служит естественным условием разрешимости замкнутой транспортной задачи.
Более общей транспортной задачей является так называемая открытая транспортная модель:
найти
при условиях
Ясно, что в этой задаче не предполагается, что весь груз, накопленный в i-м пункте, должен быть вывезен.
В схему транспортной задачи укладываются и некоторые другие задачи технико-экономического содержания, например, так называемая «задача о выборе»: задача о наиболее экономном (в смысле суммарных затрат времени) распределении n работ между n исполнителями при известном времени, затрачиваемом каждым исполнителем на каждой работе. Данная задача является частной моделью замкнутой транспортной задачи при m=n и всех ai=bi=1.
Заметим, что решения транспортных задач обладают свойствами целочисленности, и поэтому эти задачи относят к задачам линейного программирования, в которых целочисленность выступает как необходимое дополнительное условие.
Решение основной задачи линейного программирования геометрическим методом является наглядным в случае двух и даже трех переменных. Для случая большего числа переменных геометрический метод становится невозможным.
Одним из основных аналитических методов решения задач линейного программирования является симплекс-метод. Система ограничений в вычислительных методах обычно задается системой линейных уравнений:
a11x1+a12x2+…+a1nxn=b1,
a21x1+a22x2+…+a2nxn=b2,
…
am1x1+am2x2+…amnxn=bm,
и среди неотрицательных решений надо найти такие, которые максимизировали бы линейную функцию
L=c1x1+c2x2+…+cnxn+c0.
Выразим x1, x2,…,xr (rm) через остальные переменные:
x1=a’1,r+1xr+1+…+a’1nxn+b’1,
x2=a’2,r+1xr+1+…+a’2nxn+b’2,
…
xr=a’r,r+1xr+1…+a’rnxn+b’r,
где b’10, b’20,…,b’r0. Если ограничительные условия заданы неравенствами, то их можно преобразовать в равенства путем введения новых неотрицательных переменных, так называемых балансовых (выравнивающих). Например, в неравенстве a1x1+a2x2+…+anxnb достаточно добавить к левой части некоторую величину xn+10 и получится равенство
a1x1+a2x2+…+anxn+xn+1=b.
Ограничительные условия могут задаваться и смешанным образом, т.е. неравенствами и уравнениями, тогда указанным путем их можно свести только к уравнениям. Переменные (неизвестные) x1, x2,…,xr называются базисными, а весь набор {x1, x2, …, xr} – базисом, остальные переменные называются свободными, система ограничений называется системой, приведенной к единичному базису. Подставляя в линейную систему формы L вместо базисных переменных их выражения через свободные из системы, получим
L=0+r+1xr+1+…+nxn.
Теперь, полагая все свободные переменные равными нулю, найдем значения базисных переменных: x1=b’1, x2=b’2,…,xr=b’r. Таким образом, решение (b’1,…,b’r,0,…,0) системы является допустимым – оно называется базисным. Для получения базисного решения значения линейной формы полагаем LБ=0. Решение задачи с помощью симплекс-метода распадается на ряд шагов, заключающихся в том, что от данного базиса Б мы переходим к другому базису Б’ с таким расчетом, чтобы значение LБ уменьшалось или, по крайней мере, не увеличивалось, т.е. LБ’LБ.
Если система ограничений сведена к единому базису:
x1+…+a1,r+1xr+1+…+a1nxn=b1,
xi+….+ai,r+1xr+1+…+ainxn=bi,
…
xr+…+ar,r+1xr+1…+arnxn=br,
а линейная форма L – к виду
L+r+1xr+1+…+jxj+…+nxn=0,
то эти данные можно представить в виде таблицы
Базисные переменные |
Свободные члены |
x1 |
… |
xi |
… |
xr |
xr+1 |
… |
xj |
… |
xn |
x1 |
b1 |
1 |
… |
0 |
… |
0 |
a1,r+1 |
… |
a1i |
… |
a1n |
… |
… |
… |
… |
… |
… |
… |
… |
… |
… |
… |
… |
xi |
bi |
0 |
… |
1 |
… |
0 |
ai,r+1 |
… |
aij |
… |
ain |
… |
… |
… |
… |
… |
… |
… |
… |
… |
… |
… |
… |
xr |
br |
0 |
… |
0 |
… |
1 |
ar,r+1 |
… |
arj |
… |
arn |
L |
0 |
0 |
… |
0 |
… |
0 |
r+1 |
… |
j |
… |
n |
Равенство L+r+1xr+1+…+jxj+…+nxn=0 будем называть приведенным (к свободным переменным) выражением для функции L, а коэффициенты j -оценками (индексами) соответствующих свободных переменных xj. Алгоритм метода будет выглядеть следующим образом:
Выбирают разрешающий столбец ap из условия: оценка p<0 и хотя бы один элемент aip>0.
Выбирают q–ю разрешающую строку из условия bq/aqp=min{bi/aip} для aij>0.
Производят пересчет элементов разрешающей q-й строки по формуле a’qk=aqk/aqp (k=-,1,…,n).
Вычисляют элементы всех остальных строк (при kp) по формуле a’ik=aik-a’qkaip (i=0,1,…,q-1,q+1,…,r).