- •Матрицы: определение и свойства.
- •Определители: свойства, определители 1го и 2го порядков
- •Вычисление определителей высших порядков
- •5. Метод приведения к треугольному виду.
- •6. Формула для ведущих элементов.
- •Системы линейных уравнений, методы их решения (Крамера, Гаусса, матричный)
- •Векторы, действия с векторами, скалярное произведение векторов, лз и лнз векторы
- •Векторное и смешанное произведения векторов
- •Линейное векторное пространство: определение, свойства.
- •Базис линейного векторного пространства, переход от одного базиса к другому
- •Линейные операторы, матрица линейного оператора
- •Собственные векторы и собственные значения линейного оператора
- •Квадратичные формы: определения, свойства, теоремы.
- •Прямая на плоскости, способы задания
- •1.Двумя точками (а и в).
- •2. Двумя плоскостями (a; b).
- •3. Двумя проекциями.
- •2. Для построения фронтального следа n прямой нужно из точки пересечения горизонтальной проекции её с осью 0x восстановить перпендикуляр до пересечения с фронтальной проекцией прямой.
- •13. Расположение прямой на плоскости
- •14. Кривые второго порядка
- •Окружность
- •Гипербола
- •15. Способы задания и расположение плоскости в пространстве
- •16. Способы задания прямой в пространстве Векторно-параметрическое уравнение прямой
- •17. Основные задачи в пространстве: углы, условие параллельности и перпендикулярности
- •18. Основные задачи в пространстве: расстояния, взаимное расположение двух прямых
- •19. Поверхности второго порядка
- •20. Задачи линейного программирования, экономическая модель
- •Экономическая модель задачи
- •21. Основы мат. Моделирования, мат. Модель задачи линейного программирования
- •Пример составления математической модели
- •22. Задача оптимального распределения ресурсов
- •Конкретная ситуация парис (Планирование и Анализ Рационального Использования Средств)
- •Построение математической модели
- •Общий вид задачи оптимального распределения ресурсов
- •Варианты задачи оптимального распределения ресурсов
- •Верхняя и нижняя граница плана
- •Комплектность выпуска
- •Изменение ресурсной обеспеченности
- •Динамическое планирование
- •23. Общая задача линейного программирования
- •Область допустимых планов. Оптимальный план и оптимум
- •Область допустимых планов
- •Оптимальный план и оптимум
- •Условия разрешимости задачи и единственности решения.
- •Построение области допустимых планов
- •Построение градиента и определение оптимального плана
- •24. Основные теоремы линейного программирования.
- •25. Графический метод решения задачи линейного программирования
- •26. Симплекс-метод
- •27. Прямая и двойственная задача линейного программирования. Геометрическая интерпретация двойственной задачи
- •28. Транспортная задача Общий вид транспортной задачи
- •Пример транспортной задачи
- •29. Нелинейное программирование
Оптимальный план и оптимум
Как найти оптимальный план? Обратимся к целевой функции. Приравняем ее какой-нибудь константе d
.
Мы получили уравнение, определяющее некоторую прямую на координатной плоскости. Все точки этой прямой соответствуют одному и тому же значению целевой функции, равному d, одному и тому же уровню значений. Такая прямая называется линией уровня целевой функции.
При изменении величины d мы получим другую линию уровня, параллельную предыдущей. При увеличении d линия будет смещаться параллельно в одну сторону, при уменьшении - в другую.
Придавая величине d разные конкретные числовые значения, можно понять, какое направление смещения линии уровня соответствует увеличению значения целевой функции, а какое - уменьшению.
Однако, существует более простой способ. А именно, изобразим в координатной плоскости вектор, начало которого находится в начале координат, а конец которого упирается в точку с координатами (c1, c2), где c1 и c2 - коэффициенты при переменных в целевой функции. Это градиент целевой функции. Этот вектор-градиент перпендикулярен всем линиям уровня целевой функции, а его направление указывает направление роста значений функции.
На Рис. 2 .1изображен градиент, направленный внутрь первого координатного угла. Это означает, что коэффициенты c1 и c2 положительны. Разумеется, это не во всех задачах так, в разных задачах знаки этих коэффициентов могут быть различными. Начало градиента всегда располагается в начале координат, но направлен он может быть в любую сторону.
Для того чтобы найти оптимальный план, нужно взять одну из линий уровня, пересекающих область допустимых планов. Затем следует параллельно смещать эту линию в направлении градиента до ее . Крайним называется положение линии уровня, удовлетворяющее двум условиям: во-первых, в этом положении линия уровня еще пересекает область допустимых планов, во-вторых, при любом ее дальнейшем смещении она перестает пересекать эту область.
Точки области допустимых планов, лежащие на одной линии уровня, соответствуют одному и тому же допустимому значению целевой функции. Смещение линии уровня в направлении градиента соответствует росту значений целевой функции. Крайнее положение линии уровня соответствует максимальному допустимому значению целевой функции, то есть оптимуму. Все точки, находящиеся в пересечении области допустимых планов и линии уровня в ее крайнем положении, являются искомыми оптимальными планами.
На Рис. 2 .1множество оптимальных планов состоит из одной единственной точки - вершины многоугольника, обозначенной посредством X*max .
Заметим сразу, что если бы требовалось решать задачу на минимум той же самой целевой функции, то смещать линию уровня следовало бы в направлении уменьшения ее значений, то есть в направлении, противоположном градиенту (или, как иногда говорят, в направлении антиградиента). Линия уровня в новом крайнем положении прошла бы через точку X*min (Рис. 2 .1).
Если изменить знаки коэффициентов целевой функции c1 и c2 на противоположные, то градиент развернется на 180о, то есть совпадет с антиградиентом первоначальной целевой функции. Если отыскивать минимум этой новой целевой функции с измененными знаками, то следует смещать линию уровня в направлении антиградиента по отношению к новому градиенту, то есть в направлении прежнего градиента. Мы убеждается еще раз, что решение задачи на минимум для целевой функции с измененными знаками соответствует задаче на максимум исходной целевой функции.