- •Введение
- •1. Задание и требования по выполнению расчетно-графической работы
- •2. Содержание расчетно-пояснительной записки
- •3. Краткая характеристика методов решения задач оптимизации
- •3.1. Задачи линейного программирования
- •3.1.1. Математические модели задач линейного программирования
- •3.1.2. Графический метод решения задачи лп
- •3.1.3. Симплекс-метод в задачах линейного программирования
- •3.1.4. Табличный симплекс-метод
- •3.2. Транспортные задачи линейного программирования
- •3.2.1. Нахождение опорного плана
- •3.2.2. Улучшение опорного плана
- •3.3. Задачи нелинейного программирования
- •3.3.1. Общие сведения
- •3.3.2. Квадратичное программирование
- •Список литературы
3.1.2. Графический метод решения задачи лп
Графический метод
основан на геометрической интерпретации
задачи ЛП. Рассмотрим ограничения (3.2)
в виде равенств и будем исходить из
того, что число переменных n на два больше
числа независимых уравнений ограничений
m, т.е. n-m=2. Тогда две из переменных,
например х1
и х2,
можно принять в качестве свободных, а
остальные m сделать базисными и выразить
их через свободные. В результате получим
m
n-2
уравнений вида
(3.13)
где
и
- сочетания коэффициентов aij
и bi
соответственно.
Будем искать решение задачи на плоскости в прямоугольной системе координат х10х2 (рис.3.1).
Допустимые
решения для переменных х1
и х2
будут находиться выше оси 0х1
и правее 0х2,
что отмечено на рис.3.1 штриховкой одной
из сторон этих осей.
Найдем на плоскости х10х2 отображения остальных переменных х3, х4, … , хn в соответствии с выражениями (3.13). С этой целью рассмотрим, например, переменную х3 и положим, что ее величина равна своему крайнему значению, т.е. х3=0. Тогда из первого уравнения системы (3.13) получим
Рис.3.1
(3.14)
Это уравнение прямой, на которой х3=0. Заштрихованная сторона этой прямой соответствует х3>0.
Аналогично строятся
и остальные ограничивающие прямые х4=0,
х5=0,
… , хn=0,
для каждой из которых определяется
сторона, где х4>0,
x5>0,
… , xn>0.
Часть плоскости х10х2,
заштрихованная область ABCDE называется
областью допустимых решений (ОДР). В
этой области значения всех переменных
положительны, т.е. xj>0
(
).
Вершины многоугольника ABCDE (крайние
точки) называются базисными допустимыми
решениями.
Для нахождения оптимального решения подставим (3.13) в (3.1) и после приведения подобных членов получим
.
(3.15)
Запишем вместо (3.15) функцию
.
(3.16)
Обе функции (3.15) и (3.16) достигают максимума (минимума) при одних и тех же значениях х1 и х2.
Найдем значения
х1
и х2,
доставляющие максимум (минимум) функции
F1(X).
Для этого определим положение этой
функции на плоскости х1,х2
(рис. 3.1).При F1(X)=0
из (3.16) следует, что эта функция есть
прямая, проходящая через начало координат.
Вторая точка, через которую пройдет эта
прямая, определяется координатами
;
.
Если функции F1(X)
придавать различные постоянные значения,
то прямая на рис. 3.1, отображающая эту
функцию, будет перемещаться параллельно
самой себе. Причем при положительности
коэффициентов
и
направление N возрастания F1(X)
вверх и направо (убываниявниз
налево). При других значениях
и
направление возрастания (убывания)
функции меняется. Очевидно, максимального
значения функция достигнет, когда прямая
F1(X)
достигнет крайней точки С области
допустимых решений. Координаты этой
точки
и
определяют оптимальное решение . Зная
и
и пользуясь (3.13), определяют
Точка А области допустимых решений будет соответствовать минимуму функции F1(X).
Пример 3.1. Найти решение Х=(х1, х2), доставляющее минимум целевой функции
F(X)=3x13x2
при ограничениях
Ограничения приведем к равенствам, используя дополнительные переменные х3, х4, х5:
о
х4=0
х2
2
3
4
B
C
F(X)
-2
-2
-1
х1
х3=0
х5=0
1
2
3
4
5
1
-1
N
A
D
ОДР
-3
Рис.3.2
В
9
При этом
