- •Введение
- •Задачи линейного программирования.
- •Примеры составления задач лп.
- •Задача планирования производства.
- •2. Задача составления рациона.
- •Графический (геометрический) метод решения задач линейного программирования
- •Симплекс-метод решения задач линейного программирования.
- •1 Этап. Составление исходной симплекс-таблицы.
- •2 Этап. Нахождение базисного решения.
- •3 Этап. Проверка совместности системы ограничений.
- •4 Этап. Проверка ограниченности целевой функции.
- •5 Этап. Проверка допустимости базисного решения.
- •6 Этап. Проверка оптимальности найденного базисного решения.
- •7 Этап. Проверка альтернативности найденного оптимального решения.
- •8 Этап. Определение разрешающего элемента.
- •9 Этап. Преобразование симплекс-таблицы.
- •Пример решения задачи линейного программирования симплекс-методом.
- •I итерация:
- •1 Этап: формирование исходной симплекс-таблицы
- •9 Этап: преобразование симплекс-таблицы
- •II итерация:
- •1 Этап: формирование новой симплекс-таблицы
- •9 Этап: преобразование симплекс-таблицы
- •III итерация:
- •1 Этап: формирование новой симплекс-таблицы
- •IV итерация:
- •1 Этап: формирование новой симплекс-таблицы
3 Этап. Проверка совместности системы ограничений.
ограничения несовместны (т.е. задача не имеет решений), если в любой строке таблицы с отрицательным свободным членом (кроме строки ), нет ни одного отрицательного элемента.
В
нашем примере:
в строке с отрицательным свободным
членом
есть отрицательный элемент
система ограничений совместна.
4 Этап. Проверка ограниченности целевой функции.
Целевая функция ограничена в области допустимых решений, если в каждом столбце свободных переменных есть хотя бы один положительный элемент (кроме элементов строки ), т.е.:
а) существует максимальное значение , если коэффициент на пересечении данного столбца и строки отрицательный;
б) существует минимальное значение , если коэффициент на пересечении данного столбца и строки положительный.
В
нашем примере: в столбцах
и
имеются положительные элементы
целевая функция ограничена.
5 Этап. Проверка допустимости базисного решения.
Базисное решение будет допустимым, если все его члены неотрицательные.
В нашем примере: - недопустимое базисное решение, т.к. есть отрицательный элемент .
6 Этап. Проверка оптимальности найденного базисного решения.
Целевая функция будет иметь:
а) максимальное значение, если в строке все элементы (кроме свободного члена) положительные и нулевые. Например:
Базисные переменные |
Свободные члены |
Свободные переменные |
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
В
данной таблице свободные члены больше
нуля, элементы в строке
положительные, следовательно, найдено
максимальное значение функции
при
б) минимальное значение, если в строке все элементы (кроме свободного члена) отрицательные и нулевые. Например:
Базисные переменные |
Свободные члены |
Свободные переменные |
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
В
данной таблице свободные члены больше
нуля, элементы в строке
отрицательные (кроме свободного члена),
следовательно, найдено минимальное
значение функции
при
.
7 Этап. Проверка альтернативности найденного оптимального решения.
Если в строке есть хотя бы один нулевой элемент (кроме свободного члена), то полученное оптимальное решения является альтернативным, т.е. неединственным.
Пример 1.
Базисные переменные |
Свободные члены |
Свободные переменные |
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Решение
при котором
является минимальным альтернативным,
т.е. есть еще минимальные решения при
которых
.
Пример 2.
Базисные переменные |
Свободные члены |
Свободные переменные |
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Решение при котором является максимальным альтернативным.
