19. У чому сутність теорії двоїстості у лінійному програмуванні?

Зв’язок між оптимальними розв’язками прямої та двоїстої задач встановлюють леми та теореми двоїстості

Лема 3.1 (основна нерівність теорії двоїстості). Якщо та — допустимі розв’язки відповідно прямої та двоїстої задач, то виконується нерівність

Лема 3.2 (достатня умова оптимальності). Якщо та — допустимі розв’язки відповідно прямої та двоїстої задач, для яких виконується рівність

(3.10)

то X^*, Y^* — оптимальні розв’язки відповідних задач.

або . (3.7)

20. Для розв’язання яких математичних задач застосовується симплексний метод?

Задачі, що описують реальні економічні процеси, мають велику розмірність, і простий перебір всіх опорних планів таких задач є дуже складним, навіть за умови застосування сучасних ЕОМ. Тому необхідне використання методу, який уможливлював би скорочення кількості обчис­лень. 1949 року такий метод був запропонований американським вченим Дж. Данцігом — так званий симплексний метод, або симплекс-метод.

21. Як вибрати спрямовуючий вектор-стовпець?

22. Що означає «виродження» опорного плану? Як його позбутися?

Опорний план транспортної задачі, як зазначалося раніше, має містити не більше ніж (m + n – 1) відмінних від нуля компонент. Якщо їх кількість дорівнює (m + n – 1), то такий опорний план називають невиродженим. Якщо ж кількість додатних компонент менша ніж (m + n – 1), то опорний план є виродженим. Вироджений план може виникати не лише за побудови опорного плану, але і при його перетвореннях у процесі знаходження оптимального плану.

Найчастіше, щоб позбутися виродженості опорного плану, в деякі клітини таблиці транспортної задачі в необхідній кількості вводять нульові постачання. Обсяги запасів постачальників і потреби споживачів після цього не змінюються, однак клітини зі значенням «нуль» вважаються заповненими.

Опорний план Х = (х₁, х₂, …, х_n), називається невиродженим, якщо він містить точно m додатних змінних, інакше він вироджений.

23. Поясніть геометричну інтерпретацію задачі лінійного програмування.

Геометричну інтерпретацію симплексного методу можна подати двома різними способами. В одному разі ілюструється зміна базису, яка здійснюється вибором векторів, які включаються до базису та виключаються з нього. В другому, простішому та наочному випадку, процес симплексного методу інтерпретується як послідовний рух через сусідні кутові точки багатогранника розв’язків, що пов’язано зі збільшенням (зменшенням) значення цільової функції.

Дві кутові точки назвемо сусідніми, якщо вони розташовані на одному ребрі багатогранника.

Допустимо, що розглядається задача на відшукання максимального значення лінійної функції і маємо певний багатокутник її розв’язків (рис. 2.18).

Допустимо, що початковий опор­ний план відповідає кутовій точці А. Тоді наступний крок симп­лексного методу приведе до точки Q, ( ), а в результаті ще однієї ітерації — до точки K, де лінійна функція набуває максимального значення. Проте, якщо початковим опорним планом буде точка В, то включення вектора до базису за критерієм приводить до того, що пряма проходитиме через точку С і алгоритм симплексного методу приведе до точок С, D, E, F, K, тобто для отримання оптимального плану необхідно буде виконати ще чотири ітерації.

Отже, очевидно, що застосування симплексного методу не дає змоги одразу перейти від опорного плану (точки В) до оптимального (точки К). Фактично розв’язок отримують, рухаючись вздовж межі (ребер) простору розв’язків, причому не завжди такий шлях буде найкоротшим. Кількість ітерацій за реалізації симплексного алгоритму визначається вибором початкового опор­ного плану та кількістю кутових точок, що траплятимуться на шляху прямої .