- •Расчетно-графическая работа
- •1. Общая задача линейного программирования
- •План, у которого отличным от нуля компонентам соответствует система линейно независимых векторов, называется опорным планом.
- •Формы злп
- •2. Графический метод решения задачи линейного программирования
- •3. Нахождение решения задачи линейного программирования
- •4. Двойственность в задачах линейного программирования
- •5. Транспортная задача
- •Задачи для самостоятельного решения Задание 1
- •Задание 2
- •Задание 3
- •Задание 4
Формы злп
Форма задачи линейного программирования, у которой ограничения заданы в виде неравенств, называется стандартной, а форма задачи, у которой ограничения заданы в виде уравнений –канонической. Если же система ограничений содержит и уравнения и неравенства, то такая форма называетсясмешанной.
Стандартная |
Каноническая |
Смешанная |
|
|
, , |
2. Графический метод решения задачи линейного программирования
Если задача содержит только две переменные, а система ограничений задана в виде неравенств, то её можно решить графическим методом.
Графический метод решения ЗЛП состоит из следующих этапов.
Строится область допустимых решений (ОДР).
Строится вектор-градиент целевой функции (вектор, координатами которого являются частные производные функции) с приложением в начале координат – .
Линия уровня C1x1+C2x2 = а (а – постоянная величина) - прямая, перпендикулярная вектору–градиенту – передвигается в направлении этого вектора в случае максимизацииf(x1,x2)до тех пор, пока не покинет пределов ОДР. Предельная точка (или точки) области при этом движении и является точкой максимумаf(x1,x2).
Для нахождения ее координат достаточно решить систему из двух уравнений прямых, получаемых из соответствующих ограничений и дающих в пересечении точку максимума. Значение f(x1,x2),найденное в полученной точке, является максимальным.
При минимизации f(x1,x2) линия уровня перемещается в направлении, противоположном вектору-градиенту. Если прямая при своем движении не покидает ОДР, то целевая функцияf(x1,x2) не ограничена на максимум (в задаче максимизации) или минимум (в задаче минимизации).
Если линия уровня параллельна какой-либо прямой из ограничений задачи, то оптимальное значение целевой функции будет достигаться в любой точке этой прямой.
Пример. Найти максимальное значение функцииf=2x1 + 3x2при условиях
Построим область допустимых значений:
1) первое ограничение x+3x18;прямаяx+3x=18пересекает оси координат в точках06180; неравенству соответствует полуплоскость, содержащая данную прямую и лежащая ниже неё (контрольная точка 000+3*0<18 принадлежит полуплоскости);
2) второе ограничение 2x+x16: прямая2x+x=16пересекает оси координат в точках01680; неравенству соответствует полуплоскость, содержащая данную прямую и лежащая ниже неё (контрольная точка002*0+ 0<16 принадлежит полуплоскости);
3) неравенству x5 соответствует полуплоскость, содержащая прямуюx=5 и лежащая ниже неё.
4) x10правее ОX;
5) x20выше ОX1.
Вектор-градиент имеет координаты .
Построим линии уровня 2x+ 3x = а. При а =0 получим прямую2x+3x =0, проходящую через начало координат, перпендикулярно вектору-градиенту. Так как задача на максимум, то передвигаем линию уровня в направлении градиента. Предельной точкой (последней из области допустимых решений, с которой соприкасается линия уровня) является точка С. Значит, в ней достигается максимум функцииf (рис. 1).
Найдём её координаты. Для этого решим систему, составленную из уравнений прямых пересекающихся в точке С (IиII):
Таким образом, получим x6, x24, fmax 2*6+3*4=24.
Рис. 1.