- •Математические методы теории оптимизации. Понятие экстремальных задач, примеры. Основные понятия лп.
- •Историческая справка.
- •Задача планирования производства.
- •Задача о рационе.
- •Транспортная задача.
- •Раздел 1. Линейное программирование.
- •Определение канонической формы задач.
- •Основные свойства решения задач лп
- •Элементы выпуклого анализа.
- •Множество решений задачи линейного программирования (если оно не пусто) является выпуклым многогранником.
- •Любая точка многогранника решений является линейно - выпуклой комбинацией его угловых точек. Опорное и базисное решение.
- •Алгебраическая характеристика угловой точки.
- •Симплексный метод.
- •Задача № 1.
- •Правило определения вектора вводимого в базис.
- •Метод искусственного базиса (м-метод).
- •Расширенная задача.
- •Исходная симплекс-таблица расширенной задачи.
- •Теория двойственности в линейном программировании.
- •Экономическая интерпретация
- •Виды моделей двойственных задач.
- •Соответствие между прямой и двойственной задачами.
- •Нахождение решения двойственной задачи по симплекс-таблице оптимального решения прямой задачи.
- •Экономическая интерпретация двойственности.
- •Экономическая интерпретация переменных двойственных задач.
- •Раздел II. Специальные задачи лп Целочисленное программирование.
- •Задачи целочисленного программирования.
- •Пример: «Задача о рюкзаке (задача загрузки корабля)»
- •Пример: «Задача о распределение инвестиций»
- •Первый алгоритм Гомори (аддитивный)
- •Алгоритм Гомори состоит из двух шагов:
- •Метод ветвей и границ.
- •Специальные виды целочисленных задач. Транспортная задача
- •Методы решения транспортной задачи
- •Вторая транспортная теорема
- •Метод потенциалов (Канторович)
- •Алгоритм решения
- •Задача о назначениях. Венгерский алгоритм.
- •А лгоритм решения:
Правило определения вектора вводимого в базис.
Среди всех оценок индексной строки выбирается наименьшая отрицательная оценка, которая соответствует небазисному вектору, вводимый в базис.
Правило определения базисного вектора, вместо которого вводится небазисный (заменяемый).
Для этого определяется величина Q, равная минимуму из отношения компонент вектора В к соответствующим положительным компонентам вектора, вводимого в базис.
Q=min{ ; ; }=
Замечание: если значение Q одинаково для нескольких отношений, то в принципе выбирается любое, но для более оптимального процесса выбирается компотента вектора В. Следовательно, в базисе должен быть заменен вектор A5. Таким образом, процедура перехода к новому опорному решению (новому базису) состоит в приведении вектора A1 к вектору A5 (0;1;0).Эта процедура происходит с помощью преобразований Жордана-Гаусса.
Б |
СБ |
В |
A1 |
A2 |
A3 |
A4 |
A5 |
А6 |
С1=5 |
С2=4 |
С3=3 |
С4=0 |
С5=0 |
С6=0 |
|||
A4 |
0 |
50 |
0 |
11/4 |
7/4 |
1 |
-1/4 |
0 |
A1 |
5 |
15 |
1 |
1/4 |
1/4 |
0 |
¼ |
0 |
А6 |
0 |
0 |
0 |
3/2 |
1/2 |
0 |
-1/2 |
1 |
Zj-Cj |
75 |
0 |
-11/4 |
-7/4 |
0 |
5/4 |
0 |
В исходной симплекс-таблице делим всю строку, соответствующую заменяемому базисному вектору, начиная со столбца В, поэлементно на 4. Эта строка называется направляющей.
Столбец, соответствующий небазисному вектору, вводимого в базис, называется направленным столбцом. На пересечении направляющего столбца и строки находится направляющий элемент. Всю направляющую строку делим на 4 и вносим в новую таблицу. Для получения нуля в первой строке и направляющем столбце надо из первой строки вычесть поэлемнтно вторую и т.д. Для получения нуля в третьей строке и направляющем столбце нужно из этой строки вычесть вторую, умноженную на два.
Оценки индексной строки можно не пересчитывать, т.к. базисным векторам соответствует оценка равная нулю, и индексная строка пересчитывается аналогично другим строкам. Задача не всегда имеет решение.
Теорема 4.3 «Условие неразрешимости задачи ЛП»
Задача ЛП не имеет решения, если среди компонентов векторов, вводимых в базис (всех возможных векторов), нет положительных компонентов.
В этом случае невозможно найти величину Q и задача считается не разрешимой.
Теорема 4.4: «Условие вырожденности оптимального плана или его неединственности»
Пусть Х* оптимальный план. Если среди индексных оценок небазисных векторов есть нулевая оценка, а среди коэффициентов разложения вектора, соответствующего данной нулевой оценке по базису, есть хотя бы один положительный элемент, то существует, по крайней мере, еще один оптимальный план, на котором значение целевой функции такое же как и на данном.
Содержательно: это означает, что прямая, соответствующая целевой функции, параллельна одной из граней многогранника.