Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:

МОТС / Часть2 / 21. Симплекс метод

.doc
Скачиваний:
73
Добавлен:
22.03.2015
Размер:
36.86 Кб
Скачать

21. Симплексный метод.

Симплекс-метод — алгоритм решения оптимизационной задачи линейного программирования путём перебора вершин выпуклого многогранника в многомерном пространстве. Метод был разработан американским математиком Джорджем Данцигом в 1947 году.

Идея симплексного метода состоит в том, что поставленная описательная задача переводится в математическую форму. Математическая формулировка задачи содержит уравнение целевой функции с указанием желаемого результата — определение минимума или максимума целевой функции; системы линейных ограничений, заданных равенствами или неравенствами. Полученное математическое описание приводят к матричному виду. Затем матричное описание задачи приводят к канонической форме. После того как система линейных уравнений приведена к канонической форме, приступают к решению задачи линейного программирования. Алгоритм решения этой задачи состоит из последовательности построения матриц. Каждый шаг решения приближает к получению желаемого результата.

В вычислительной схеме симплекс-метода реализуется упорядоченный процесс, при котором, начиная с некоторой исходной допустимой угловой точки (обычно начало координат), осуществляются последовательные переходы от одной допустимой экстремальной точки к другой до тех пор, пока не будет найдена точка, соответствующая оптимальному решению.

Алгоритм симплекс-метода

  1. Приводим систему ограничений к каноническому виду (когда система ограничена). Причём в системе можно выделить единичный базис.

  2. Находим первоначальный опорный план.

  3. Строим симплексную таблицу.

  4. В симплексной таблице проверяем вектора на отрицательность, т.е. оценки Zj – Сj записанные в строке должны быть ≤ 0 (на минимум), Zj – Сj ≥ 0 (на максимум). Если оценки удовлетворяют условиям оптимальности то задача решена.

  5. Если для некоторых векторов нарушаются условия оптимальности, то необходимо ввести в базис вектор, которому соответствует:

max0j ( Zj – Сj )] ; min0j ( Zj – Сj )] ; θ0j = min , где хi > 0

Элемент вектора θj который соответствует θ0j называется разрешающим; строка и столбец в которых он находится, называется направляющим, из базиса уходит вектор, стоящий в направляющей строке.

  1. Найдём коэффициент разложения для всех векторов в новом базисе. Применим метод Джордано Гаусса

  2. Проверим на оптимальный опорный план. Если оценка удовлетворяет условиям оптимальности, то задача решена, если нет, то выполняются пункты 5-7.