Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Тело мой курсач2.doc
Скачиваний:
58
Добавлен:
02.06.2015
Размер:
1.95 Mб
Скачать

1.4 Выводы к Главе 1

  • В первой главе на примере данных трех задач продемонстрированы основные этапы и приемы, применяемые при решении задач линейного программирования.

  • Сложность решения задач линейного программирования определяется количеством переменных и ограничений в исходной задачe. Количество итераций зависит от того, на сколько «далеко» находится начальное базисное решение от оптимального.

2. Целочисленное программирование

2.1 Решение полностью целочисленной задачи

Максимизировать целевую функцию:

Y=-4x1-x2+3x3-2x4 → max

При ограничениях:

x1+2x2+0x3+0x4 ≥ 3

-2x1+0x2+0x3+2x4 ≤ -9

-x1-x2+x3+2x4 ≤ -5

x1+0x2-2x3+x4 ≥ 2

x1,2,3,4 ≥ 0 и целые

2.1.1 Решение задачи методом отсекающих плоскостей (метод Гомори)

Для решения целочисленной задачи воспользуется решением линейной задачи без требования целочисленности. Перепишем симплекс-таблицу решённой задачи из пункта 1.3.

Таблица 2.1

БП

СЧ

X1

X2

X3

X4

X5

X6

X7

X8

X5

5

0

0

0

-5

1

0

-2

1

X1

9/2

1

0

0

-1

0

-1/2

0

0

X2

7/4

0

1

0

-2

0

1/4

-1

1/2

X3

5/4

0

0

1

-1

0

-1/4

0

1/2

Y

-16

0

0

0

5

0

1

1

1

На основе этой симплекс-таблицы для базисной переменной x1 (у нее наибольшая дробная часть) строим уравнение отсекающей плоскости по следующей формуле:

где f – дробная часть свободного члена;

fij – дробные части коэффициентов строки.

Представим новое ограничение в форме Куна-Таккера:

x9=-1/2-(-5/16*x3-7/8*x5-5/8*x7-13/16*x8)

Добавляем это ограничение к условиям оптимального решения и решаем новую расширенную задачу симплекс-методом.

Таблица 2.2

БП

СЧ

X1

X2

X3

X4

X5

X6

X7

X8

X9

X4

7/2

0

0

-3/4

1

1/2

0

1/2

-3/4

0

X6

229/8

0

0

21/16

0

23/8

1

29/8

-99/16

0

X2

5/8

0

1

13/16

0

-1/8

0

-3/8

5/16

0

X1

35/8

1

0

11/16

0

1/8

0

3/8

-13/16

0

X9

-5/8

0

0

-5/16

0

-7/8

0

-5/8

-13/16

1

Y

-109/8

0

0

139/16

0

9/8

0

11/8

3/16

0

Используем двойственный симплекс-метод. Вводим в базис X8, выводим из базиса X9.

Таблица 2.3

БП

СЧ

X1

X2

X3

X4

X5

X6

X7

X8

X9

X4

53/13

0

0

-6/13

1

17/13

0

14/13

0

-12/13

X6

434/13

0

0

48/13

0

124/13

1

109/13

0

-99/13

X2

5/13

0

1

9/13

0

-6/13

0

-8/13

0

5/13

X1

5

1

0

1

0

1

0

1

0

-1

X8

10/13

0

0

5/13

0

14/13

0

10/13

1

-16/13

Y

-179/13

0

0

112/13

0

12/13

0

16/13

0

3/13

Решение оптимально. Так как переменная X8, подчиненная требованию целочисленности, и имеет дробное значение, то необходимо ввести дополнительное сечение относительно этой переменной:

x10=-10/13-(-5/13*x3-1/13*x5-10/13*x7-10/13*x9)

Таблица 2.4

БП

СЧ

X1

X2

X3

X4

X5

X6

X7

X8

X9

X10

X4

53/13

0

0

-6/13

1

17/13

0

14/13

0

-12/13

0

X6

434/13

0

0

48/13

0

124/13

1

109/13

0

-99/13

0

X2

5/13

0

1

9/13

0

-6/13

0

-8/13

0

5/13

0

X1

5

1

0

1

0

1

0

1

0

-1

0

X8

10/13

0

0

5/13

0

14/13

0

10/13

1

-16/13

0

X10

-10/13

0

0

-5/13

0

-1/13

0

-10/13

0

-10/13

1

Y

-179/13

0

0

112/13

0

12/13

0

16/13

0

3/13

0

Используем двойственный симплекс-метод. Вводим в базис X9, выводим из базиса X10.

Таблица 2.5

БП

СЧ

X1

X2

X3

X4

X5

X6

X7

X8

X9

X10

X4

5

0

0

0

1

7/5

0

2

0

0

-6/5

X6

41

0

0

15/2

0

103/10

1

16

0

0

-99/10

X2

0

0

1

1/2

0

-1/2

0

-1

0

0

1/2

X1

6

1

0

3/2

0

11/10

0

2

0

0

-13/10

X8

2

0

0

1

0

6/5

0

2

1

0

-8/5

X9

1

0

0

1/2

0

1/10

0

1

0

1

-13/10

Y

-182/13

0

0

17/2

0

9/10

0

1

0

0

3/10

Полученное решение удовлетворяет поставленным ограничениям и требованиям целочисленности. Решение является оптимальным.

Ответ: Y=-14, X=(6;0;0;5;0;41;0;2;1;0).