- •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
20. Симплекс-метод решения злп. Построение начальной симплекс-таблицы.
Симплексный метод применим к решению любой задачи линейного программирования. Из геометрического смысла задачи линейного программирования следует, что для ее решения необходимо вычислить координаты всех вершин многогранника ограничений и значения линейной формы в них. Решение задачи симплексным методом включает в себя два этапа. Первый состоит в нахождении одной произвольной вершины многогранника ограничений, координаты которого определяют начальный опорный план . Второй этап состоит в последовательном упорядоченном переходе от одной вершины многогранника к другой, смежной данной. Так как прилегающих вершин много, то каждый раз выбирается такая вершина, при переходе к которой обеспечивается наибольшее возрастание линейной формы. На каждом шаге процесса улучшения плана производится проверка на оптимальность. Очевидно, что план будет оптимальным, если среди вершин, прилегающих к данной, нет такой, при переходе к которой происходит возрастание линейной формы.
Задача: Предприятие производит краски 2-х видов: I – для внутренних работ, E – для внешних работ. A,B – исходные продукты, использующиеся для производства I,E.
Доход от реализации 1т краски I – 2000$, E – 3000$
Коэффициенты расхода исходных продуктов A и B на производство 1т краски I и E:
|
I |
E |
Суточный запас, тонн |
A |
2 |
1 |
6 |
B |
1 |
2 |
8 |
Известно, что суточная потребность краски для внутренних работ не превышает 2т, т.е. суточный спрос на I <=2т. Суточный спрос I не превышает суточного спроса на E больше чем на 1т.
Найти: оптимальный суточный план производства красок, максимизирующий ожидаемый максимальный доход.
Математическая постановка задачи:
Обозначим XI(т/сут) – краски I ; XE(т/сут) – краски E.
Целевая функция: - ожидаемый максимальный доход
Ограничения на запас продукта А:
Ограничения на запас продукта В:
, ,
Симплекс-метод: выбираем любую начальную точку, которая является угловой точкой множества допустимых значений. Осуществляем движение от одной краеугольной точки к другой (соседней).
Формируем начальную симплекс-таблицу. Для этого приводим задачу к стандартному виду: Ax=b
с – вектор целевой функции,
Введем дополнительные переменные:
- неиспользуемый остаток ресурса А
- неиспользуемый остаток ресурса В
- показывает, на сколько меньше максимального суточного производства мы произвели.
Замечание: каждому ограничению задачи (грани многоугольника дополнительных значений) соответствует уравнение вида xi=0. Поэтому для выбора краеугольной точки многогранника достаточно выбрать 2 свободные переменные = 0. Остальные переменные называются базисными и определяются автоматически из системы ограничений. Однако не любая пара свободных переменных дает допустимую точку.
|
XI |
XE |
S1 |
S2 |
S3 |
S4 |
решение |
|||
Z |
-2 |
-3 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
|||
S1 |
2 |
1 |
1 |
0 |
0 |
0 |
6 |
|||
S2 |
1 |
2 |
0 |
1 |
0 |
0 |
8 |
|||
S3 |
1 |
0 |
0 |
0 |
1 |
0 |
2 |
|||
S4 |
1 |
-1 |
0 |
0 |
0 |
1 |
1 |
(строки – базисные переменные, столбцы – все переменные)