- •Козлова с.Ж.
- •Содержание
- •Часть I
- •Часть II
- •Введение
- •Часть I Линейное программирование в оптимальном Планировании постановка задачи линейного программирования
- •Общая теория
- •Построение математической модели экономической задачи Сформулируем конкретную экономическую задачу и построим математическую модель, адекватную исходным данным.
- •Построение математической модели:
- •Тогда общая стоимость выпущенной продукции составит:
- •1. Графический метод.
- •2. Симплекс-метод. Решение задачи линейного программирования графическим методом
- •Решение задачи линейного программирования симплекс – методом
- •Общая теория
- •Алгоритм симплекс-метода для решения з.Л.П.
- •Алгоритм решения з.Л.П. С использованием симплекс – таблицы
- •Задачи для самостоятельного решения
- •Дополнительная литература
- •Часть II транспортная задача. Методы решения Общая постановка транспортной задачи
- •Построение математической модели
- •Общий вид таблицы перевозок
- •Методы решения транспортной задачи
- •Методы решения транспортной задачи
- •Построение первоначального т-плана методом северо-западного угла
- •Построение первоначального т-плана методом наименьшей стоимости
- •Метод потенциалов
- •Распределительный метод
- •Задачи для самостоятельного решения
- •Варианты контрольных работ
- •Дополнительная литература
- •Математическое программирование в оптимальном планировании (Учебное пособие)
- •617766, Пермский край, г. Чайковский, ул. Декабристов, 23.
Решение задачи линейного программирования симплекс – методом
Симплекс-метод является универсальным методом решения З.Л.П. Другими словами, любая задача линейного программирования может быть решена симплекс-методом.
Условимся, что данный метод мы будем применять для нахождения максимального значения целевой функции, т.е. для З.Л.П. следующего вида:
f (x) = с1x1+с2x2 +с3x3+…+сnxn max
xj 0, j = 1,2,...n
где aij , bi , сj ( i = 1..m; j = 1..n) – заданные постоянные величины;
xj ( j = 1..n) – неизвестные.
Замечание 6 З.Л.П. на определение минимума целевой функции необходимо заменить З.Л.П. на определение максимума целевой функции, пользуясь известным фактом: min f(x) = max(- f (x)) |
Общая теория
Замечание 7: В линейном программировании для решения систем линейных уравнений используется метод Жордана-Гаусса. Алгоритм нахождения решений системы линейных уравнений данного метода основывается на том, что от заданной системы при помощи эквивалентных преобразований переходят к эквивалентной системе, которая решается «проще». Напомним, что эквивалентными преобразованиями являются:
перемена местами двух (и более) уравнений в системе;
умножение какого-либо уравнения системы на действительное число с0;
прибавление к одному уравнению другого уравнения системы, умноженного на произвольное действительное число, отличное от нуля.
Замечание 8: Система линейных уравнений может быть противоречивой, т.е. не иметь решений, например, в том случае, если исходная система или любая эквивалентная ей система содержит уравнение вида:
0*х1+0*х2+0*х3+...+0*хn = , где 0.
Замечание 9: При условии, что все уравнения системы линейно-независимы, система линейных уравнений имеет:
одно решение, если число неизвестных совпадает с числом переменных;
бесконечное множество решений, если число неизвестных больше числа уравнений.
Определение 7: Переменная хj называется выделенной (или базисной) в i-ом уравнении системы, если в этом уравнении коэффициент перед хj равен единице (аij = 1), а в остальных – нулю.
Определение 8: Если каждое уравнение системы содержит выделенную переменную, то такая система называется системой с выделенными переменными.
Например, система с выделенными первыми m переменными выглядит следующим образом:
(*)
Замечание 10: Если небазисные переменные приравнять к нулю, то базисные переменные будут равны свободным членам. Очевидно, что такое решение будет являться частным решением системы. Полученное таким образом частное решение системы принято называть базисным.
Например, базисное решение системы (*) имеет вид:
(х1, х2, х3,…хm, хm+1,…хn) = (b1, b2, b3,…bm,0,…0)
Определение 9: Если все переменные в решении системы принимают неотрицательные значения, то такое решение называется неотрицательным.
Замечание 11: Если в исходной системе линейных уравнений или в эквивалентной ей системе в одном из уравнений свободный член положительный, а все коэффициенты при переменных не положительные, то такая система неотрицательных решений не имеет.
Например, система следующего вида не имеет неотрицательных решений:
Так как в первом уравнении коэффициенты а11= -1 0 и а12 = -3 0, а свободный член в1=2>0.
Теорема 1 (Критерий оптимальности неотрицательного базисного решения в задачах З.Л.П. на нахождение максимума целевой функции): Пусть в З.Л.П. с выделенными переменными все коэффициенты при небазисных переменных в целевой функции не положительные, а при базисных равны нулю. Тогда базисное решение, соответствующее данному виду З.Л.П., является оптимальным.
Теорема 2 (Критерий неограниченности значений целевой функции): Пусть в З.Л.П. (на максимум) с выделенными переменными некоторый коэффициент в целевой функции ск >0 при переменной хк, и пусть в системе ограничений перед переменной хк все коэффициенты а’iк 0. Тогда значения целевой функции не ограничены на максимум ( f max (x)= ).
Теорема 3 (О возможности перехода от одного базисного решения к другому с не меньшим значением целевой функции): Пусть в З.Л.П. (на максимум) с выделенными переменными в целевой функции некоторый коэффициент ск >0 при переменной хк , и в системе ограничений среди коэффициентов перед этой переменной есть положительные (а’iк >0). Тогда можно перейти от данного базисного решения к другому, с не меньшим значением целевой функции.
Изложенные выше основные теоретические положения позволяют сформулировать алгоритм симплекс-метода для решения З.Л.П.