- •Введение
- •1Особенности моделирования экономических процессов
- •1.2.1Сущность процесса моделирования
- •1.3.1Характерные особенности математического моделирования в экономике
- •1.4.1Классификация математических моделей
- •1.5.1Этапы исследования экономических процессов
- •2Линейные математические модели
- •2.2.1Примеры постановок задач линейного программирования
- •2.3.1 Формы представления задач линейного программирования
- •Стандартная форма записи
- •Каноническая форма записи
- •Общая форма записи
- •2.4.1 Геометрический метод решения задач линейного программирования
- •2.5.1Модифицированный геометрический метод
- •2.6.1 Геометрический метод решения задач линейного программирования со многими переменными
- •2.7.1 Виды оптимальных решений
- •2.8.1 Основы анализа модели на чувствительность
- •2.9.1 Симплексный метод решения задач линейного программирования
- •Алгоритм метода:
- •Ведущий столбец
- •Ведущая строка
- •2.10.1Особые случаи применения симплекс - метода
- •2.9.1.Вырожденность.
- •2.9.2.Зацикливание.
- •2.9.3.Альтернативные оптимальные решения
- •2.9.4. Неограниченные решения.
- •2.9.5. Отсутствие допустимых решений
- •2.11.1 Интерпретация симплекс-таблиц – анализ модели на чувствительность
- •Статус ресурсов
- •Ценность ресурсов
- •Максимальное изменение коэффициентов удельной прибыли (стоимости)
- •2.12.1 Искусственное начальное решение
- •2.9.1.Метод больших штрафов
- •Алгоритм метода:
- •2.9.2. Двухэтапный метод
- •2.9.3.Двойственный симплекс-метод
- •Алгоритм метода:
- •2.13.1Двойственная задача линейного программирования
- •Примеры формулировок двойственных задач.
- •Основная теорема теории двойственности
- •Список литературы
- •Приложение 1. Блок-схема симплекс-метода
- •Приложение 2. Блок-схема метода больших штрафов
- •П Ввод матрицы условий риложение 3. Блок-схема двойственного симплекс-метода
Примеры формулировок двойственных задач.
Пример 2. 12. 1:.
Прямая задача.
f0=5х1+12х2+4х3 →maх
при ограничениях:
х1+2х2+х3≤10
2х1- х2+3х3=8
х1, х2, х3 ≥ 0
В канонической форме прямая задача
f0 = 5х1 + 12х2 + 4х3 + 0х4mах
х1+2х2+х3+х4 = 10 y1
2х1х2+3х3+ 0х4 =8 y2
хi ≥ 0 i=1,2,..,4
Двойственная задача.
W = 10y1+ 8y2 →min
при ограничениях:
х1: y1+2y2 ≥5
х2: +y1y2 ≥ 12
х3: y1+3y2 ≥4
х4: y1+0y2 ≥0
y1≥0 , y2 – не ограничена в знаке
Пример 2. 12. 2:
Прямая задача.
f0 = 5х1–2х2+0х3+0х4min f0=5х12х2min
|
|
В стандартной форме |
В канонической форме |
при ограничениях |
при ограничениях |
- х1+х2≥+3(-1) (1) |
х 1х2+х3 = -3 y1 |
2х1+3х2 5 (2) |
2х1+3х2+х4=5 y2 |
х1, х2 0 |
хi 0, i=1,2,...,4 |
Двойственная задача.
W = - 3y1+5y2 max
при ограничениях
х1: y1+2y2 ≤5
х2: -y1+3y2 ≤-2
х3: y1≤0
х4: y2 ≤0
Пример 2. 12. 3:
Прямая задача.
f0=5х1 + 6х2 max
П ри ограничениях: х1 + 2х2 = 5
-х1+5х2 ≤ 3
4х1 +7х2 ≤ 8
х2≤ 0
х1 не ограничен в знаке
Заменим х1=u-v, где u≥0, v≥0
Тогда f0=5u-5v + 6x2max
u - v + 2x2 = 5 y1
- u + v +5x2 –x3= 3 y2
4v-4v +7x2 +x4 = 8 y3;
u, v, xi 0, i=2, 3, 4
Двойственная задача.
W = 5y1+3y2+8y3min
при ограничениях
u: y1y2+4y3 ≥5
v: y1+y24y3 ≥5 или y1y2+4y3 ≤ 5
x2: 2y1+5y2+7y3 ≥6
x3: y2 ≥ 0
x4: y3≥ 0
y1 не ограничен в знаке.
Заметим, что ограничение двойственной задачи можно заменить одним ограничением в виде равенства y1–у2+4у3= 5. Такая замена возможна всякий раз, когда переменная прямой задачи не ограничена в знаке.
Пример 2. 12. 4:
Прямая задача
В стандартной форме |
В канонической форме |
f0=5x1 – 2х2 min |
f0=5x1-2x2+MR min (штраф за использование R) |
при ограничениях |
при ограничениях |
- х1+х2≥3 (1) |
- х1+х2-х3+R=3 y1 |
2х1+3х2 5 (2) |
2х1+3х2+х4=5 y2 |
х1, х2 0 |
хi0, i=1,2,...,4 |
|
R≥0 |
Двойственная задача.
W = 3y1 +5y2 max
х1: -y1+2y2≤ 5
х2: y1+3y2 ≤ -2
х3: -y1≤ 0 или y1≥ 0
х4: y2≤ 0
R: y1≤ M т.е. y1≥0,
y2 – не ограничена в знаке.
Симметричная двойственная пара.
Представим задачи (1), (2) в векторно-матричной форме:
<c,X>→мах, AX ≤ b, X ≥ 0, (2.16)
<b,Y>→min, ATy ≥ c, Y ≥ 0 (2.17)
Здесь AT – транспортированная матрица А. Отметим характерные структурные связи между задачами (2.16) и (2.17):
1) Число переменных двойственной задачи равно числу основных ограничений прямой задачи.
2) Матрица условий двойственной задачи равна транспортированной матрице условий прямой задачи.
3) Вектор ограничений прямой задачи является целевым вектором двойственной задачи и наоборот.
4) При переходе к двойственной задаче операция mах заменяется на min и меняется смысл неравенства в основных ограничениях.
Нетрудно видеть, что задача (2.16) является, в свою очередь, двойственной по отношению к задаче (2.17) (предварительно следует представить задачу (2.17) в канонической форме). Иными словами, задачи (2.16) и (2.17) взаимно двойственны. Назовем их симметричной двойственной парой задач линейного программирования.
Установим простейшие свойства пары (2.16), (2.17). Введем множество допустимых планов.
D = (X є Rn: AX ≤ b, X ≥ 0),
Q = (Y є Rm: ATX ≥ c, Y ≥ 0).
Лемма 1. Для любой пары допустимых планов X є D, Y є Q выполняется неравенство: <c,X> ≤ <b,Y>.
Доказательство: Используя ограничения двойственной пары задач и свойства скалярного произведения, получаем:
<c,X> ≤ <AT Y,X> = <y,AX> ≤ <b,Y>. Лемма доказана.
Следствие 1. Если D≠Ǿ и целевая функция <c,X> не ограничена сверху на D, то Q≠Ǿ.
Следствие 2. Если Q≠Ǿ и целевая функция <b,Y> не ограничена снизу на Q, то D≠Ǿ.
Лемма 2. Пусть Xо є D, Yо є Q, причем <c,Xо>=<b,Yо>. Тогда Xо – решение прямой задачи, Yо – решение двойственной задачи.
Доказательство: На основании леммы 1 <c,X> ≤ <b,Yо> = <c,Xо> для всех X є D. Это означает, что Xо – решение прямой задачи. Аналогично, <b,Y> ≥ <c,Xо> = <b,Yо> для всех Y є Q, т.е. Yо - решение двойственной задачи. Лемма доказана.
Лемма 3. Пусть в двойственной паре (2.16) и (2.17) допустимые множества не пусты: D≠Ǿ, Q≠Ǿ. Тогда прямая и двойственная задачи имеют решения.
Доказательство: докажем разрешимость прямой задачи. Пусть Y є Q – допустимый план. Тогда <c,X> ≤ <b,Y> для всех X є D, т. е. целевая функция прямой задачи ограничена сверху на D. Отсюда на основании теории симплекс-метода заключаем, что прямая задача имеет решение. Аналогичные рассуждения проходят и для двойственной задачи. Лемма доказана.
Несимметричная пара двойственных задач.
Р ассмотрим задачу линейного программирования в канонической постановке: <c,X> mах,
AX = b, (2.18)
X ≥ 0
В векторно-матричной форме двойственная задача имеет вид:
<b,Y> min, АуТ с (2.19)
Задачу (2.19) называют двойственной по отношению к канонической задаче (2.18). Отметим, что в (2.19) нет условий неотрицательности и двойственные переменные неограниченны в знаке.
Согласно построению значения задач (2.18), (2.19) совпадают, т. е. фактически доказана следующая теорема.