4.2.1. Представление пространства решений стандартной задачи ЛП.

Модель:

максимизировать целевую функцию

$z=3x_{E}+2x_{I}+0s+0s_{2}+0s_{3}+0s_{4}$

при ограничениях

\begin{displaymath}\begin{array}{c}\begin{array}{ccccccccccccc}x_{E} & + & ......array}\\x_{E},x_{I},s_{1},s_{2},s_{3},s_{4}\geq 0\end{array}\end{displaymath}

На – пространство решений. Каждую точку можно определить с помощью

$x_{E},x_{I},s_{1},s_{2},s_{3},s_{4}$

Для идентификации нужной точки воспользуемся тем, что при  ограничения модели эквивалентны равенствам, которые представляются соответствующими рёбрами пространства решений.

Анализируя , заметим, что

$x_{E},x_{I},s_{1},s_{2},s_{3},s_{4}$

можно упорядочить, исходя из того, какое значение (нулевое или ненулевое) имеет данная переменная в экстремальной точке.

Экстр.

переменные
точка нулевые ненулевые
A

$x_{E},x_{I}$

$s_{1},s_{2},s_{3},s_{4}$

B

$s_{2},x_{I}$

$s_{1},x_{E},s_{3},s_{4}$

C

$s_{2},s_{1}$

$x_{I},x_{E},s_{3},s_{4}$

D

$s_{4},s_{1}$

$x_{I},x_{E},s_{3},s_{2}$

E

$s_{4},s_{3}$

$x_{I},x_{E},s_{1},s_{2}$

F

$s_{3},x_{E}$

$x_{I},s_{4},s_{1},s_{2}$

Из таблицы выделим закономерности:

1.         Стандартная модель содержит четыре уравнения и шесть неизвестных, поэтому в каждой из экстремальных точек (6–4) переменные должны иметь нулевые значения.

2.         Смежные экстремальные точки отличаются только одной переменной в каждой группе (нулевых и ненулевых переменных).

Если линейная модель стандартной формы содержит $m$уравнений и  неизвестных, то все допустимые экстремальные точки определяются как все однозначные неотрицательные решения системы $m$уравнений, в которых m-n переменных равны нулю. Однозначные решения такой системы – базисные решения. Если они удовлетворяют требованию неотрицательности правых частей, то это – допустимое базисное решение. Переменные, равные нулю – небазисные, остальные – базисные. Каждую следующую экстремальную точку можно определить определить путём замены одной из текущих небазисных переменных текущей базисной переменной. В нашем примере при переходе из т. A в т. B необходимо увеличивать небазисную переменную от исходного нулевого значения до значения, соответствующего т. B. В т. B s2 обращается в нуль (становится небазисной). Т.о., происходит взаимообмен x­E и s2 между небазисными и базисными переменными.

Включаемая переменная – небазисная в данный момент переменная, которая будет включена в множество базисных переменных на следующей итерации. Исключаемая переменная – базисная в данный момент переменная, которая на следующей итерации подлежит исключению из множества базисных переменных.

 

4.2.2 Вычислительные процедуры симплекс-метода

Симплекс-алгоритм:

Шаг 0: Используя линейную модель стандартной формы, определяют НДБР путём приравнивания к нулю n-m (небазисных) переменных.

Шаг 1: Из числа текущих небазисных переменных выбирается включаемая в новый базис переменная, увеличение которой обеспечивает улучшение значения целевой функции. Если её нет -- текущее базисное решение оптимально, иначе переход к Шагу 2.

Шаг 2: Из числа переменных текущего базиса выбирается исключаемая переменная, которая должна стать небазисной при введении в состав базиса новой переменной.

Шаг 3: Находится новое базисное решение, соответствующее новым составам базисных и небазисных переменных. Переход к Шагу 1.

$\begin{array}{ccccccccccccccc}z & - & 3x_{E} & - & 2x_{I} & & & & & & & & & =...... s_{3} & & & = & 1\\& & & & x_{I} & & & & & & & + & s_{4} & = & 2\end{array}$

Если x­E=xI=0, то

$s_{1}=6,s_{2}=8,s_{3}=1,s_{4}=2$

(соответствует точке A Ha ) $\Rightarrow A$ – начальное допустимое решение.

$z$

$x_{E}$

$x_{I}$

$s_{1}$

$s_{2}$

$s_{3}$

$s_{4}$

Решение

$z$

$1$

-3 -2

$0$

$0$

$0$

$0$

$0$

$s_{1}$

$0$

$1$

2

$1$

$0$

$0$

$0$

6

$s_{2}$

$0$

2

$1$

$0$

$1$

$0$

$0$

8

$s_{3}$

$0$

-1

$1$

$0$

$0$

$1$

$0$

$1$

$s_{4}$

$0$

$0$

$1$

$0$

$0$

$0$

$1$

2

Если в задаче максимизации все небазисные переменные в $z$-уравнении имеют неотрицательные коэффициенты, полученное пробное решение является оптимальным. Иначе в качестве новой базисной переменной следует выбрать ту, которая имеет наибольший по абсолютной величине отрицательный коэффициент. Применяя это условие к исходной таблице – переменная, включаемая в базис.

Процедура выбора подключаемой переменной предполагает проверку условия допустимости, требующего, чтобы в качестве исключаемой переменной выбиралась та (из текущего базиса), которая первой обращается в нуль при увеличении включаемой переменной вплоть до значения, соответствующего смежной экстремальной точке.

Отношение, идентифицирующее исключаемую переменную, можно определить из симплекс-таблице. Для этого в столбце вводимой переменной вычёркиваются отрицательные и нулевые элементы ограничений. Затем вычисляются отношения постоянных из правых частей ограничений к оставшимся элементам столбца. Исключаемая переменная – та, для которой это отношение минимально.

$z$

$x_{E}$

$x_{I}$

$s_{1}$

$s_{2}$

$s_{3}$

$s_{4}$

Решение Отношение

$z$

$1$

-3 -2

$0$

$0$

$0$

$0$

$0$

-

$s_{1}$

$0$

$1$

2

$1$

$0$

$0$

$0$

6

$\frac{6}{1}$

$s_{2}$

$0$

2

$1$

$0$

$1$

$0$

$0$

8

$\frac{8}{1}$

$s_{3}$

$0$

-1

$1$

$0$

$0$

$1$

$0$

$1$

-

$s_{4}$

$0$

$0$

$1$

$0$

$0$

$0$

$1$

2 -

Столбец, ассоциированный с вводимой переменной – ведущий столбец; строка, соответствующая исключаемой переменной – ведущая строка; на их пересечении – ведущий элемент.

Поиск нового базисного решения осуществляется методом исключения переменных (метод Жордана-Гаусса). Этот процесс включает в себя вычислительные процедуры двух типов.

Тип 1. Формирование ведущего уравнения

Новая ведущая строка = предыдущая ведущая строка/ведущий элемент

Тип 2. Формирование остальных уравнений

Новое уравнение = предыдущее уравнение – (коэффициент ведущего столбца предыдущего уравнения)*(новая ведущая строка)

Новая симплекс-таблица, полученная после проведения рассмотренных операций:


$z$

$x_{E}$

$x_{I}$

$s_{1}$

$s_{2}$

$s_{3}$

$s_{4}$

Решение Отношение

$z$

$1$

$0$

$-\frac{1}{2}$

$0$

$-\frac{3}{2}$

$0$

$0$

$12$

-

$s_{1}$

$0$

$0$

$\frac{3}{2}$

$1$

$-\frac{1}{2}$

$0$

$0$

$2$

$\frac{4}{3}$

$x_{E}$

$0$

$1$

$\frac{1}{2}$

$0$

$\frac{1}{2}$

$0$

$0$

$4$

$\frac{8}{1}$

$s_{3}$

$0$

$0$

$\frac{3}{2}$

$0$

$\frac{1}{2}$

$1$

$0$

$5$

$\frac{10}{3}$

$s_{4}$

$0$

$0$

$1$

$0$

$0$

$0$

$1$

$2$

$2$

$z$

$1$

$0$

$0$

$\frac{1}{3}$

$\frac{1}{3}$

$0$

$0$

$1$

-

$x_{I}$

$0$

$0$

$1$

$\frac{2}{3}$

$-\frac{7}{3}$

$0$

$0$

$1$

-

$x_{E}$

$0$

$1$

$0$

$-\frac{1}{3}$

$\frac{2}{3}$

$0$

$0$

$3$

-

$s_{3}$

$0$

$0$

$0$

$-1$

$1$

$1$

$0$

$0$

-

$s_{4}$

$0$

$0$

$0$

$-\frac{2}{3}$

$\frac{1}{3}$

$0$

$1$

$\frac{3}{5}$

-

xI – вводимая переменная (т.к. коэффициент в $z$-уравнении -1/2). Исключаемая переменная s1, (отношение 4/3 – минимальное). Снова проведём вычисления двух типов. Последняя симплекс-таблица соответствует оптимальному решению задачи, т.к. в $z$-уравнении ни одна из небазисных переменных не фигурирует с отрицательными коэффициентами.

В случае минимизации целевой функции в этом алгоритме необходимо изменить только условие оптимальности: в качестве новой базисной переменной следует выбирать переменную, которая в $z$-уравнении имеет наибольший положительный коэффициент. Условия допустимости в обоих случаях одинаковы.



Информация о работе «Линейное программирование»
Раздел: Информатика, программирование
Количество знаков с пробелами: 20533
Количество таблиц: 10
Количество изображений: 1

Похожие работы

Скачать
62893
11
17

... . При этом значения cij соответствуют коэффициентам целевой функции исходной замкнутой транспортной задачи (1) и в последующем не изменяются. Элементы xij соответствуют значениям переменных промежуточных решений транспортной задачи линейного программирования и изменяются на каждой итерации алгоритма. Если в некоторой ячейке xij=0, то такая ячейка называется свободной, если же xij>0, то такая ...

Скачать
58662
0
0

... среди математиков, его разделяли А.Н.Колмогоров, И.М.Гельфанд, В.И.Арнольд, С.П.Новиков и др. Нельзя не восхищаться естественностью и внутренней стройностью математической работ Л.В. по двойственности линейного программирования и их экономической интерпретацией. 2. О математической экономике как области математики и о некоторых ее связях А) Связи линейного программирования с функциональным и ...

Скачать
59893
13
0

... решения останется неизменным, т.е. будет состоять из переменных (Х3,Х6,Х4,Х5).   СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 1. Смородинский С.С., Батин Н.В. Методы и алгоритмы для решения оптимизационных задач линейного программирования. Ч.1. – Мн.: БГУИР, 1995. 2. Смородинский С.С., Батин Н.В. Методы и алгоритмы для решения оптимизационных задач линейного ...

Скачать
32158
4
0

... области (если допустимая область ограничена и не пуста); 3.   ограниченность целевой функции в допустимой области является необходимым и достаточным условием разрешимости задачи. Гл 2 Решение задач линейного программирования графическим способом на ЭВМ 2.1 Описание работы программы Программа написана с использованием собственных функций и процедур и трех стандартных модулей System, Crt и ...

0 комментариев


Наверх