- •Одномерная оптимизация. Необходимые и достаточные условия оптимальности. Принцип сужения интервала неопределенности для унимодальных функций.
- •Одномерная оптимизация. Постановка задачи. Метод половинного деления. Оценка погрешности.
- •Одномерная оптимизация. Постановка задачи. Метод "золотого" сечения, Фибоначчи.
- •Одномерная оптимизация. Постановка задачи. Метод Ньютона-Рафсона.
- •6. Одномерная оптимизация. Постановка задачи. Метод квадратической аппроксимации.
- •7. Многомерная оптимизация. Основные определения и понятия функции нескольких переменных (фнп). Необходимые и достаточные условия экстремума.
- •8. Многомерная оптимизация. Основные определения и понятия функции нескольких переменных (фнп). Обусловленность задачи поиска минимума фнп.
- •9. Постановка задачи безусловной оптимизации фнп. Методы нулевого порядка. Метод покоординатного спуска.
- •1.2& Метод покоординатного спуска.
- •10. Постановка задачи безусловной оптимизации фнп. Метод многогранника. Алгоритм метода.
- •Постановка задачи безусловной оптимизации фнп. Метод Монтер-Карло. Алгоритм метода. Основные параметры метода.
- •12. Постановка задачи безусловной оптимизации фнп. Градиентные методы и метод наискорейшего спуска.
- •13. Постановка задачи безусловной оптимизации фнп. Градиентный метод с добрым шагом. Алгоритм выбора длины шага.
- •14. Постановка задачи безусловной оптимизации фнп. Овражный метод.
- •15. Постановка задачи безусловной оптимизации фнп. Методы второго порядка. Метод Ньютона.
- •16. Пз безусловной оптимизации фнп. Методы второго порядка. Метод Ньютона с дробным шагом. Алгоритм выбора длины шага.
- •17. Общая постановка задачи условной оптимизации. Постановки задач линейного и целочисленного программирования. Необходимые и достаточные условия оптимальности злп.
- •18. Общая и стандартная постановки злп. Переход от общей постановки задачи к стандартной.
- •19. Графическое решение злп. Основные понятия и идея решения задачи.
- •20. Симплекс-метод решения злп. Построение начальной симплекс-таблицы.
- •21.Оценка решения, представленного данной таблицей, на оптимальность и, если оптимум не достигается, поиск переменной, вводимой в базис.
- •22.Определение выводимой из базиса переменной.
- •23. Выбор начального решения
- •24. Анализ ресурсов.
- •25. Анализ цен
- •26. Целочисленное деление.
- •27. Постановка транспортной задачи. Балансировка задачи.
- •28. Сведение транспортной задачи к задаче линейного программирования.
- •29. Постановка транспортной задачи. Поиск допустимого нач.Решения. Метод с-з угла. Метод min стоимости.
- •35.Алгоритм Форда-Фалкерсона
27. Постановка транспортной задачи. Балансировка задачи.
Имеется двудольный граф
a ,b – объем товара
с – стоимость доставки товара
И.Д.: ai , i = 1..n (количество единиц товара от поставщиков)
Bj, j = 1..m (количество единиц товара потребителям)
cji – стоимость транспортировки единицы товара от i-го поставщика j-ому потребителю (руб./ед.товара)
Необходимо: найти план перевозок, дающий минимальные суммарные издержки на транспортировку. При этом учитывается:
Штрафы за недопоставку ед.товара j-ому потребителю С2j , j = 1..m ( < )
Издержки на хранение оставшегося на складе товара (стоимость хранения товара на i-ом складе) С1i , i = 1..n ( > )
Балансировка задачи:
Под балансировкой транспортной задачи будем понимать задачу, в которой = .
Сведение Т.З. к сбалансированной:
<
Вводится фиктивный поставщик, при этом весь недостающий товар - =
Сn+1,j = C2j
>
Вводится фиктивный потребитель, при этом требуемый товар - =
Сi,m+1 = C1i
28. Сведение транспортной задачи к задаче линейного программирования.
П.З.: Пусть имеются 2 поставщика и три потребителя
С = (стоимость перевозок)
Целевая функция:
Обозначим xij – план перевозок, т.е. сколько единиц товара следует перевезти от i-ого поставщика j-ому потребителю.
Ограничения:
29. Постановка транспортной задачи. Поиск допустимого нач.Решения. Метод с-з угла. Метод min стоимости.
(Из предыдущего вопроса)
П.З.: Пусть имеются 2 поставщика и три потребителя
С = (стоимость перевозок)
Найти: план перевозок, т.е. сколько единиц товара следует перевезти от i-ого поставщика j-ому потребителю.
Метод СЗ угла:
= 4·300+5·100+5·0+3·0+6·100+4·400=3900 руб.
Метод min стоимости:
Начинаем с клеточки, где min стоимость (3).
= 4·0+5·200+5·200+3·300+6·0+4·200=3700 руб.
30-31. Метод потенциалов.
Пусть имеются 3 поставщика и 4 потребителя.
|
|
|
|
U , V – потенциалы.
Сбалансируем задачу:
Определить начальн. допустимый план:
= 9·200+4·150+6·50+3·250+5·150+3·100+3·100=4800 руб.
Определение включаемой в базис переменной.
Определение потенциалов:
Ui, i=1..n; Vj, j=1..m
Базисные переменные:
Для базисных переменных: Ui+Vj=Cij (стоимость перевозки):
U1+V2=9; U2+V1=4; U2+V2=6; U2+V3=3; U2+V4=4;U3+V1=3;
U4+V4=3.
7 уравнений и 8 неизвестных => 1 переменная свободная, принимаем ее = 0.
Н-р: U1=0 => U2=-3; U3=-4; U4=-5; V1=7; V2=9; V3=6; V4=8.
Коэффициенты целевой функции (для Симплекс метода):
|
|
Включ. в базис переменная X11.
Определение исключаемой из базиса переменной.
Построение цикла
Определение потенциалов:
|
|
|
|
|
|
|
|
Включаем в базис переменную С32.
И сключаем переменную X12 (=0).
32. Задача о построении минимального покрытия графа (остова)
ПЗ: Имеется сеть из N узлов. Соединение между узлами оценивается в единицах (н-р, расстояние в м, км, ст. в руб.).
Необходимо найти такое минимальное покрытие (соед. узлов), кот. обеспечивает наличие пути (неориентированный граф) из любого узла в любой другой.
Общая протяженность д.б. минимальной. Остовы:
Метод решения: Метод определения минимального остова::
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
1 |
0 |
12 |
10 |
15 |
0 |
0 |
2 |
12 |
0 |
0 |
8 |
9 |
16 |
3 |
10 |
0 |
0 |
5 |
0 |
10 |
4 |
15 |
8 |
5 |
0 |
9 |
14 |
5 |
0 |
9 |
0 |
9 |
0 |
10 |
6 |
0 |
16 |
10 |
14 |
10 |
0 |
Выбираем самое минимальное соед., заносим соед-ые узлы в список:
P Сп1={(3,4)}; список1={3,4};
2. Пока не все вершины находятся в списке: 2.1
2.1 Определим узел, не принадлежащий списку, из которого имеется самое мин. сиз которого имеется самое мин. ащий списку2.1
до множества узлов, принадлежащих списку. Добавляем это соед. в остов
P Cп2={(3,4);(2,4)} Cп2={3,4,2}
P Cп3={(3,4);(2,4);(2,5)} Сп3 = {3,4,2,5}
P Cп3={(3,4);(2,4);(2,5);(1,3)} Сп4={3,4,2,5,1}
P Cп5={(3,4);(2,4);(2,5);(1,3),(3,6)} Сп5= {3,4,2,5,1,6} P Cп – список ребер!
33.Задача о минимальном пути. Метод потенциалов
Дано:
N узлов сети и дана матрица расстояний (стоимости) соед. между уздами. Требуется найти путь минимальной длины из узла № N1 до узла № N2. Граф может быть ориентированным N1=Y1 N2=Y8
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
1 |
01 |
61 |
71 |
81 |
01 |
01 |
01 |
01 |
2 |
61 |
01 |
4 |
0 |
7 |
10 |
0 |
0 |
3 |
71 |
4 |
01 |
5 |
12 |
8 |
10 |
0 |
4 |
81 |
0 |
5 |
01 |
0 |
12 |
7 |
0 |
5 |
01 |
7 |
12 |
0 |
01 |
3 |
0 |
6 |
6 |
01 |
10 |
8 |
12 |
3 |
01 |
2 |
4 |
7 |
01 |
0 |
10 |
7 |
0 |
2 |
01 |
4 |
8 |
01 |
0 |
0 |
0 |
0 |
4 |
4 |
01 |
Метод потенциалов:
Начальной вершине присваиваем 0-ой потенциал. Потенциал – минимальное расстояние между вершиной, имеющей потенциал, и другой вершиной.
1.Определение потенциала начального узла φ1=0, Сп ={1}, Edgesij=0, i,j=1..n – это ребра
2. Расчет потенциалов:
2.1. Для каждой вершины k из списка рассмотрим ребра вида Edgeskj=0, Если φj > φk +Ckj то φj = φk +Ckj , Edgeskj=0, Сп = Сп +{j}
2.2. Если существует i, j такое что Edgesij=0, то возврат к п. 2.1.
3. Определение минимального пути. Путь = (N2)
3.1. Для первой вершины имеющегося пути, k ищем j: Cjk = φk - φj
3.2. Добавляем путь Путь = Путь +{j}
3.3. Если j ≠ N1 то идти к п. 3.1
4. Вывод пути и его стоимости
Пример:
1). Сп={1}, Edgesij=0, φ1=0
2). φ2=6, φ3=7, φ4=8. Сп={1,2,3,4}
3). φ5=13, φ3=16, φ3=10 (т.к. φ3:10>7, то оставляем 7), φ6=15, φ7=17, φ7=15
4). Сп = {1,2,3,4,5,6,7}, φ8=19.
φ:
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
0 |
6 |
7 |
8 |
13 |
15 |
15 |
19 |
5. Нахождение оптимального пути:
Путь1=(Y5,Y8)
Путь2=(Y2,Y5,Y8)
Путь3=(Y1,Y2,Y5,Y8)