Задача линейного программирования. Двойственный симплекс-метод

Изложение двойственного симплекс-метода.

Двойственный симплекс-метод (ДСМ) непосредственно применяется к решению почти каноничной задачи линейного программирования (МКЗЛП), которая формулируется таким образом:

Найти вектор x = (x₁...,x_n), что минимизирует линейную функцию

L(x)= c₁x₁ + ... + c_nx_n (4.1)

и удовлетворяет систему линейных ограничений

x_i + a_i,m+1 x_m+1 + ... + a_inx_n = a_i0, i=1...,m (4.2)

x_j0, j=1...,n (4.3)

(компоненты a_i0вектора ограничений A₀могут быть отрицательными) при дополнительном условии: относительные оценки (симплекс - разницы) _j переменных x_jнеотъемлемые.

Вектор x=(x₁...,x_n) называется почти допустимым базисным решением (МДБР) МКЗЛП, если его компоненты удовлетворяют ограничение (4.2), и ненулевым компонентамx_j отвечают линейно независимые векторыусловий Aj.

Базис и базисная матрица МДБР определяются подобно тому, как это делается для СЗЛП.

МКЗЛП является случаем части СЗЛП. Существуют методы сведения произвольной ЗЛП к почти каноничному виду.

Признак оптимума: Если на некотором шаге ДСМ компоненты МДБР x*неотъемлемые, то x* — оптимальное решение МКЗЛП.

Признак отсутствия решения: Оптимального решения МКЗЛП не существует, если на каком-либо шаге ДСМ в строке с a_i0<0все компоненты a_ij0, j=1...,n. В этом случае допустимое множество решений МКЗЛП пустое.

Алгоритм двойственного симплекс-метода.

На каждом шагу ДСМ выполняются такие действия (расчетные формулы наводятся лишь для первого шага).

1. Рассматривается МДБР x=(a10...,a_m0,0,...,0).

Вычисляются относительные оценки (симплекс - разницы) _j небазисных переменных x_j, j=m+1...,n, за формулой:

_j=cj – (c_б, Aj)

где c_б=(c₁...,c_m), Aj — вектор условий, что отвечает переменной x_j (относительные оценки базисных переменных равняются нулю).

Если для всех i=1...,m выполняется условие a_i00, то МДБР x будет оптимальным решением МКЗЛП. Конец вычислений.

Если существует такое и, что a_i0<0, а коэффициенты a_ij0, j=1...,n, то МКЗЛП не имеет допустимых решений. Конец вычислений.

2. Если существуют индексы и, для которых a_i0<0, а среди соответствующих компонент a_ij, j=1...,n, есть отрицательные, то находят l:

l=argmin a_i0

и: a_i0<0

вычисляют отношение _j=–_ja_ljдля всех a_lj<0и определяют k:

k=argmin _j.

и: a_lj<0

3. Переходят к новому МДБР, исключая из базиса вектор A_lи вводя к базису вектор A_k. Упомянутый переход осуществляется с помощью симплекс - превращений (элементарных превращений Жордана - Гаусса с ведущим элементом a_lk) над элементами расширенной матрицы условий. Переход к пункту 1.

Программное обеспечение.

Обучающий модуль, с помощью которого ЗЛП Решается в диалоге с пользователем за выложенным алгоритмом, вызывается из раздела «ЛИНЕЙНОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ» главного меню пакета ПО–МО.

Задание.

Решить двойственным симплекс-методом задачи линейного программирования, условия которых задаются модулем с помощью команды «Данные» главного меню (задачи №1–№9), а также следующие задачи.

Во всех задачах, которые предлагаются дальше, все переменные неотъемлемые.

1)	6 x1 + 4 x2  min	2)	2 x1 + 3 x2  min	3)	–6 x1 – 4 x2  max
	2 x1 + x2  3		x1 + 5 x2  16		2 x1 + x2  3
	x1 – x2  1		3 x1 + 2 x2  12		x1 – 2 x2  2
	– x1 + 2 x2  1;		2 x1 + 4 x2  16;		3 x1 + 2 x2  1;

4)	6 x1 + 4 x2  min	5)	7 x1 + x2  min	6)	7 x1 + 10 x2  min
	2 x1 + x2  3		x1 + x2  3		2 x1 + 28 x2  17
	3 x1 + 2 x2  1		5 x1 + x2  5		x1 + 2 x2  3;
	– x1 – x2  6;		x1 + 5 x2  5;		x1 + 17 x2  19;

7)	x1 + x2 + 2 x3  min	8)	–15x1 – 33 x2  max
	2 x1 – x2 – 3 x3 + x4 = – 3		3 x1 + 2 x2  6
	x1 – 3 x2 – 4 x3 + x5 = – 1;		6 x1 + x2  6;

9)	x1 + 2 x2  min	10)	78 x1 + 52 x2  min	11)	5 x1 + 4 x2  min
	2 x1 + x2  18		6 x1 + 2 x2  9		x1 + x2  6
	x1 + 2 x2  14		10 x1 + 14 x2 13		2 x1 + x2  9
	x1 – 2 x2  10;		11 x1  x2  6;		3 x1 + x2  11.

Ответы:

1) x* = (1; 1), L(x*)= 10.

2) x* = (2; 3), L(x*)= 13.

3) x* = (1.5; 0), L(x*)= 9.

4) Решения нет ( D =  ).

5) x* = (0; 5), L(x*)= 5.

6) x* = (0; 1.5), L(x*)= 15.

7) x* = (0; 0; 1; 0; 3), L(x*)= 2.

8) x* = (2; 0), L(x*)=30.

9) x* = (7.33; 3.33), L(x*)= 14.

10) x* = (0.96; 1.62), L(x*)= 159.12.

11) x* = (4.5; 0), L(x*)= 22.5.

Лабораторная работа 5.