- •В.М. Панченко а.В. Панов
- •Учебное пособие
- •Введение
- •1. Основные свойства и модели линейного программирования
- •Граф-схема решения задачи линейного программирования
- •1.2. Алгебраическая модель решения задачи линейного программирования
- •1.3. Геометрическая форма представления процесса решения
- •1.4. Свойства задач линейного программирования
- •Симплекс-метод решения задачи линейного программирования
- •2.1. Иллюстрация процесса поиска решения
- •2.2. Алгебраическое решение
- •2.3. Табличный вариант замены переменных
- •2.4. Система «тренажер»
- •2.5. Система правил замены переменных
- •3.2. Формирование конкретной системы данных задачи линейного программирования
- •3.3. Программа Random (Windows-версия)
- •3.4. Экономическое содержание двойственности
- •4.2. Составление опорного плана тз по методу минимума стоимостей перевозки
- •4.3. Сравнение планов по критерию стоимости
- •4.4. Проверка лучшего опорного плана на оптимальность
- •4.5. Улучшение плана по методу циклических перестановок
- •Заключение
- •Библиографический список
- •117454, Москва, пр-кт Вернадского, 78
1. Основные свойства и модели линейного программирования
Линейное программирование – это метод математического моделирования, разработанный для оптимизации использования ограниченных ресурсов. ЛП успешно применяется в военной области, индустрии, сельском хозяйстве, транспортной отрасли, экономике, системе здравоохранения и даже в социальных науках. На алгоритмах ЛП (учитывая их компьютерную эффективность) базируются оптимизационные алгоритмы для других, более сложных типов моделей и задач, включая целочисленное, нелинейное и стохастическое программирование.
Первое знакомство с задачами линейного программирования человек получает еще на уроках алгебры из школьного учебника.
Рассмотрим, например, следующую задачу.
Условия задачи
Имеются две бетономешалки {A, B} и три
стройки {1, 2, 3} (потребители бетона). В
сутки стройкам требуется 700 т бетона,
соответственно: 200 т, 280 т, 220 т.
Производительность источников А и В
равна 320 т и 380 т. Удельная стоимость
доставки за тонну определена матрицей
,
в условных единицах.
Требуется. Определить неизбежные суточные затраты на операцию доставки грузов.
Граф-схема решения задачи линейного программирования
Первая модель решения: на полном двудольном графе отношений.
Задача имеет очевидное решение, вытекающее из метода минимума транспортных расходов. Решение представлено на рис. 1.1.
Принято по дуге графа (А, 1) при СА1=2 транспортировать 200 тонн и платить 2*200=400 усл. ед. стоимости.
Остаток бетона 320–200=120 отправляется на строку 2 при затратах на транспортировку 4*120=480 усл. ед. На стройку 3 по 6 усл. ед. за тонну его отправлять не выгодно.
А
налогично
имеем дугу (В, 3) с минимальными затратами
3*220=660 усл. ед. Остаток по дуге (В, 2) с
неизбежными затратами 5*160=800 усл. ед.
Общая стоимость суточных затрат составит 2340 усл. ед. из единственности приведенного решения вытекает и его оптимальность.
Очевидность подобного утверждения можно показать с помощью спора моделей.
В данном случае под спором моделей понимается получение одинакового результата из разных моделей (методов) решения задач.
Для этого вместо топологии решения на графе сведем решение задачи к топологии метрического пространства с метрикой по Евклиду.
Другими словами, построим модели алгебраического вида и дадим их интерпретацию в двухмерном евклидовом пространстве.
1.2. Алгебраическая модель решения задачи линейного программирования
Вторая модель. Алгебраический уровень описания задачи.
В общем случае задачи размерности 2х3,
где
и
–обозначение
мощности множества, т. е. числа элементов
в множествах, имеет вид:
Дано:
Найти:
.
Однако не все переменные множества X является независимыми.
Табл. 1.1 позволяет облегчить поиск зависимых переменных с помощью системы уравнений. Для случая x1=x11 и x2=x12 имеем:
x13 = x3 = 320 – (x1 + x2)0
x21 = x4 = 200 – x10
x22 = x5 = 280 – x20
x23 = x6 = 220 – x3 = x1 + x2 – 1000
x10 и x20.
Подстановка системы уравнений-ограничений (знак 0) в w дает:
.
Таблица 1.1
Для поиска зависимых переменных
|
1 |
2 |
3 |
ai |
A |
x11 |
X12 |
x13 |
320 |
B |
x21 |
x22 |
x23 |
380 |
bj |
200 |
280 |
220 |
700 |
В итоге получена следующая задача линейного программирования в неравенствах
x10; x20 320– x1– x20 200– x10 280– x20 x1+x2–1000 |
x3=f3(x1;x2) x4=f4(x1) x5=f5(x2) x6=f6(x1;x2) |
|
w=fw(x1;x2) |
Заметим, что, в отличие от графа К2,3, алгебраическая модель совсем не напоминает задачу о бетоне, для решения которой была построена.
