Курсова робота:

Рішення задач цілочисленного програмування


Зміст

Введення

1. Постановка лінійної цілочисленної задачі

2. Теоретичні основи методів відсікання

3. Перший алгоритм Гомори

4. Другий алгоритм Гомори

5. Алгоритм Дальтона й Ллевелина

6. Алгоритм Данцига

7. Деякі висновки

Висновок

Список літератури


Введення

Серед практично важливих задач відшукання умовного екстремуму лінійної функції важливе місце займають задачі з вимогою цілочисленності всіх (частини) змінних. Вони одержали назву задач цілочисленного програмування.

Історично першою задачею цілочисленного типу є опублікована угорським математиком Е. Егервари в 1932 р. задача про призначення персоналу.

Існують різні методи рішення таких задач, і помітне місце серед них займають методи відсікання. Розглянемо в цій роботі деякі з методів відсікання, попередньо більш докладно розібравшись із постановкою лінійних цілочисленних задач.


1. Постановка лінійної цілочисленної задачі

Серед сукупності п неподільних предметів, кожний i-і (i=1,2,…,п) з яких володіє по i-й характеристиці показником  і корисністю  знайти такий набір, що дозволяє максимізувати ефективність використання ресурсів величини .

Математична модель цієї задачі може бути представлена в такий спосіб:

в області, певної умовами

(1)

(2)

- цілі, . (3)

знайти рішення при якому максимізується (мінімізується) значення цільової функції

(4)

Якщо , то (1–4) є моделлю задачі цілочисленного програмування, якщо - моделлю задачі частково цілочисленного програмування.

Часткою случаємо задачі цілочисленного програмування є задача з булевими змінними. Її математична модель у загальному виді записується в такий спосіб:

в області, певної умовами


(5)

(6)

знайти рішення , при якому максимізується (мінімізується) значення функції

(7)

До класу задач цілочисленного програмування примикають задачі, у яких умова цілочисленності всіх або частини змінних замінено вимогою дискретності. А саме, для кожної j-і змінної  заздалегідь визначений набір значень (не обов'язково цілих), які вона може приймати:  де .

Передбачається, що  сільгоспкооперативи, тобто . Математична модель загальної задачі дискретного програмування може бути представлена в такий спосіб:

в області, певної умовами

(8)

(9)

знайти рішення , при якому максимізується (мінімізується) лінійна функція


(10)

Умова (9) визначило назву цього класу; задач. Якщо , то (8–10) називається задачею дискретного програмування; якщо , те (8–10) називається задачею частково дискретного програмування.

Неважко бачити, що умова (2–3) задачі (1–4) і умова (6) задачі (5–7) є часткою случаємо умови (9) задачі (8–10). Дійсно, (2–3) відповідає тому случаю, коли  для . Умова (9) відповідає випадку, коли .

Для задач цілочисленного типу визначене поняття припустимого й оптимального рішення.

Вектор , що задовольняє умовам (1–3) (відповідно (8–9)), називається припустимим рішенням задачі (1–4) (відповідно (8–10)). Припустиме рішення, при якому функція (4) (відповідно (10)) досягає найбільшого (найменшого) значення, називається оптимальним рішенням.

Визначивши поняття припустимого й оптимального рішення, природно порушити питання про їхнє знаходження. Здавалося б, що природний шлях рішення цілочисленної задачі складається в рішенні відповідної лінійної задачі з наступним округленням компонентів її оптимального плану до найближчих цілих чисел. Насправді такий шлях у більшості випадків не тільки веде, від оптимуму, але навіть приводить іноді до неприпустимого рішення задачі.

ПРИКЛАД. В області, певної умовами

 – цілі

знайти максимум функції .

Вирішимо задачу геометрично (мал. 1). Область пошуку екстремума – багатокутник ODABC, але тому що лінія рівня цільової функції паралельна стороні АВ багатокутника, екстремум досягається у вершинах  і , а також у будь-якій крапці відрізка АВ, і дорівнює 7.

(мал. 1)

Однак нас цікавлять лише крапки із цілочисленними координатами, отже, ні А, ні В не є припустимим рішенням задачі. Округляючи значення координат А, одержимо  Але крапка А' не належить області пошуку. Можна показати, що цілочисленний оптимум досягається в крапках N (3; 2) і M (2; 3) і дорівнює 5. Обидві крапки усередині області пошуку.

Побудований нами приклад показав, що для рішення задач із вимогою цілочисленності необхідно розглянути особливі методи оптимізації; і, крім того, ми бачимо, що оптимальне рішення задач цілочисленного програмування не обов'язково належить границі багатогранника (багатокутника) умов, що було характерно для задач лінійного програмування.



Информация о работе «Рішення задач цілочисленного програмування»
Раздел: Информатика, программирование
Количество знаков с пробелами: 32739
Количество таблиц: 0
Количество изображений: 2

Похожие работы

Скачать
9885
18
21

4 9 0 1 0 3 Р5 0 8 4 -2 0 0 1 4 F 0 -5 -6 0 0 0 Таблиця № 1 – Вихідна симплекс-таблиця Знаходження оптимального розвязку ЗЛП за допмогою с-м включає слідуючі етапи: 1.   За вихідною с-т знаходять опорне рішення Кожній с-т відповідає своє опорне рішення. Воно може бути представлене у вигляди вектора Х Розмірніст вектора дорівнює кількості змі ...

Скачать
206879
0
16

... . Механізм переривань забезпечує ефективна взаємодія пристроїв уведення-висновку з мікропроцесором. Переривання цікавлять нас тому, що обробка переривань - це прерогатива програмування на мові асемблера. У високорівневих мовах відсутні засоби роботи з перериваннями на машинному рівні. Переривання звичайно викликаються зовнішніми пристроями. Переривання сигналізує мікропроцесору, щоб він призупинив ...

Скачать
176822
12
5

... рішень, зв’язаних із регулюванням витрат і з питань інвестиційної діяльності підприємства. Отже, управлінський облік це формування інформації для управління витратами з метою підвищення ефективності функціонування підприємства. Причому, відповідно до Закону «Про бухгалтерський облік і фінансову звітність в Україні», підприємства вправі самостійно обирати систему і форми ведення управлінського ...

Скачать
24260
1
0

... ‚ є гіпотезою про закон розподілу. Гіпотеза про те‚ що середні розміри деталей‚ які виготовляються на однотипних‚ паралельно працюючих станках‚ приблизно однакові‚ є гіпотезою про параметри розподілу. Зроблений на основі статистичних даних висновок про те‚ що між кількома генеральними сукупностями або між емпіричним і теоретичним розподілом істотних відмінностей немає‚ називають нульовою ( ...

0 комментариев


Наверх