
Розв’язання задачі двоїстим симплекс-методом
Мета – навчитися будувати двоїсті задачі, розуміти економічну інтерпретацію двоїстих задач та визначати початковий опорний план двоїстим симплекс – методом
Розв’язання. Запишемо двоїсту задачу до заданої. Для цього:
Всі нерівності системи обмежень є виду " ≥ "
2.
Складемо цільову функцію двоїстої
задачі
Число змінних двоїстої задачі дорівнює числу обмежень прямої.
Запишемо матрицю А коефіцієнтів при змінних отриманої системи і транспонуємо її
;
4.
Запишемо систему обмежень двоїстої
задачі:
;
.
Розв’яжемо пряму задачу. Для цього зведемо її до канонічної форми:
при обмеженнях
Запишемо систему обмежень у
векторній формі:
де
;
;
;
;
;
Розв’язання задачі будемо здійснювати двоїстим симплекс-методом поетапно.
Етап 1. Знайдемо псевдоплан прямої задачі, зведеної до канонічної форми. Помножимо перше і друге рівняння системи обмежень на (─1) і отримаємо таку задачу:
при обмеженнях
Вектор
є
розв’язком системи лінійних рівнянь,
але цей розв’язок не може бути оптимальним
планом задачі, оскільки серед його
компонент є від’ємні числа. Такий
розв’язок (план) називається псевдопланом
задачі.
Етап 2. Складаємо симплекс-таблицю (табл. 7)
Таблиця 9
i |
Базис |
|
A0 |
C1=-8 |
C2=-8 |
C3=-20 |
C4=0 |
C5=0 |
A1 |
A2 |
A3 |
A4 |
A5 |
||||
1 |
A4 |
0 |
-2 |
-1 |
4 |
-2 |
1 |
0 |
2 |
A5 |
0 |
-1 |
2 |
-1 |
-2 |
0 |
1 |
m+1 |
|
|
0 |
8 |
8 |
20 |
0 |
0 |
З
табл.9 бачимо, що планом двоїстої задачі
є вектор Y(0,0)
Компоненти оптимального
плану двоїстої задачі збігаються з
відповідними числами
рядка симплекс-таблиці розв’язку прямої
задачі. Ці числа стоять у стовпцях
векторів, які відповідають додатковим
змінним. Значення цільової функції на
цьому плані
Оскільки в рядку від’ємних чисел немає, а серед чисел стовпця вектора A0 є два від’ємних числа (─2 і ─1), то згідно з двоїстим симплекс-методом можна перейти до повної симплекс-таблиці. В нашому прикладі це можна зробити, оскільки в рядках векторів A4 і A5 є від’ємні числа. Якщо в цих рядках всі числа додатні, то задача розв’язку немає.
Етап 3. Щоб перейти до наступного псевдоплану, треба вибрати розв’язуваний рядок і розв’язуваний стовпець. Вектор, що підлягає виведенню з базису, визначаємо так: серед від’ємних чисел стовпця A0 вибираємо найбільше за абсолютною величиною значення. В нашому прикладі це 2. Таким чином, з базису виводимо вектор A4. Рядок A4 є розв’язуваним, його вилучаємо з базису.
Далі визначаємо, який вектор треба ввести в базис. Обчислюємо відношення компонент (m+1) рядка до відповідних від’ємних компонент вектора, який вводимо в базис A4, і серед них обираємо найменше значення за абсолютною величиною
для всіх
<0.
Маємо
Стовпець, який відповідає мінімальному відношенню, є вектор A3, його вводимо в базис. Використовуючи жорданові виключення переходимо до нової симплекс-таблиці (табл. 10).
Таблиця 10
i |
Базис |
|
A0 |
C1=-8 |
C2=-8 |
C3=-20 |
C4=0 |
C5=0 |
A1 |
A2 |
A3 |
A4 |
A5 |
||||
1 |
A3 |
-20 |
1 |
0,5 |
-2 |
1 |
-0,5 |
0 |
2 |
A5 |
0 |
1 |
3 |
-5 |
0 |
-1 |
1 |
m+1 |
|
|
-20 |
-2 |
48 |
0 |
10 |
0 |
З
табл. 8 видно, що отримано новий план
двоїстої задачі Y(10;0).
Значення цільової функції на цьому
плані
Отже, двоїстий симплекс-метод дає
можливість здійснювати перехід від
одного плану двоїстої задачі до іншого.
В стовпці немає від’ємних чисел, але в рядку оцінок є одне від’ємне число. Зробимо перетворення таблиці звичайним симплекс-методом (табл. 11).
Таблиця 11
i |
Базис |
|
A0 |
C1=-8 |
C2=-8 |
C3=-20 |
C4=0 |
C5=0 |
A1 |
A2 |
A3 |
A4 |
A5 |
||||
1 |
A3 |
-20 |
0,83333 |
0 |
-1,1667 |
1 |
-0,3333 |
-0,1667 |
2 |
A1 |
-8 |
0,33333 |
1 |
-1,6667 |
0 |
-0,3333 |
0,33333 |
m+1 |
|
|
-19,333 |
0 |
44,6667 |
0 |
9,33333 |
0,66667 |
Оскільки,
всі оцінки
а
в стовпці
немає від’ємних чисел, то в табл. 11
знайдено оптимальний план прямої та
двоїстої задач.
=
(1/3, 0, 5/6, 0, 0) та
=
(28/3;2/3). На цих планах значення цільових
функцій прямої та двоїстої задач рівні:
Шукане мінімальне значення задачі буде
Змінні двоїстої задачі, як зазначалось вище, позначають умовні двоїсті оцінки, які визначають дефіцитність.
Застосування двоїстого симплекс-методу особливо ефективне під час аналізу моделі на чутливість.