- •Предмет курса. Основные понятия. Общая схема решения задач. Производственная задача.
- •Графический метод.
- •Каноническая задача. Базисный план. Формула приращений
- •Формула приращений целевой функции
- •Критерий оптимальности.
- •Достаточное условие неограниченности. Алгоритм обратной м-цы.
- •Итерация. Симплекс-метод (алгоритм).
- •Конечность. Геометрическая интерпретация.
- •Двухфазный симплекс-метод.
- •Выводы и следствия двухфазного симплекс-метода.
- •Приведение задач к канонической форме. Табличная реализация симплекс-метода.
- •Двойственная задача. Взаимодвойственность.
- •Соотношения двойственности 1,2.
- •Соотношения двойственности 3,4.
- •Соотношения двойственности 5,6. Следствия соотношения 6
- •Теоремы Фаркаша.
- •Двойственный симплекс-метод. Определения. Формула приращений.
- •Критерий оптимальности. Условие пустоты.
- •Итерация. Задача о диете.
- •Транспортная задача. Условие общего баланса. Условия дефицита и перепроизводства.
- •Особенности. Транспортная задача. Лемма 1. Следствия.
- •Лемма 2. Базисный план перевозок.
- •Базисный план. Метод минимального элемента.
- •Метод потенциалов транспортной задачи.
Выводы и следствия двухфазного симплекс-метода.
(1)
С учётом симплекс алгоритма можно сделать для задачи (1) следующий вывод.
Пусть требуется решить каноническую задачу. Применим к ней двухфазный симплекс-метод. Возможны следующие исходы:
а)
,
то есть ограничения задачи (1) несовместны,
и у неё нет ни одного плана, а значит,
нет оптимального плана (случай первой
фазы);
б)
у задачи будет построен
– оптимальный базисный план (случаи 2
и 3 первой фазы и теорема 1 симплекс-метода);
в)
будет доказана неограниченность целевой
функции
(случаи 2 и 3 первой фазы и выполнение
теоремы 2 на второй фазе).
Других случаев для задачи (1) быть не может.
Следствие 1. Если у задачи (1) есть планы, то у неё обязательно есть и базисные планы.
Доказательство. Действительно, в этом случае возможен либо случай 2, либо случай 3 на первой фазе и оба они заканчиваются построением базисного плана.
Ч.т.д.
Следствие 2. Если у задачи (1) существует решение, то у неё обязательно будет и оптимальный базисный план.
Доказательство. Действительно, если не выполняется в случаях а) и в) вывода, то остаётся лишь случай б).
Ч.т.д.
Следствие 3. Для того чтобы у задачи (1) существовал оптимальный план необходимо и достаточно, чтобы её целевая функция была ограничена сверху на непустом множестве планов.
Доказательство.
Необходимость.
Если
– оптимальный план задачи (1), то целевая
функция ограничена сверху числом
и множество планов задачи непустое.
Достаточность. Пусть множество задачи (1) непустое и известно, что на этом множестве целевая функция ограничена сверху некоторым числом. Тогда возможен лишь исход б) вывода, то есть у задачи существует оптимальный план.
Приведение задач к канонической форме. Табличная реализация симплекс-метода.
Определение. Две задачи оптимизации называться эквивалентными, если либо у них одинаковый оптимальный план, либо отсутствует решение по одной и той же причине. Соответствующие преобразования одной задачи в другую называется эквивалентными.
Теорема 4. Любую задачу линейного программирования можно свести к эквивалентной задаче в канонической форме.
Доказательство (конструктивное). Возможны следующие случаи не каноничности и их эквивалентного преобразования:
если в задаче целевая функция имеет вид:
,
то это эквивалентно
,
то есть эквивалентное преобразование
состоит в умножении на (-1). Эквивалентность
задач целевыми функциями
и
вытекает из определения максимума и
минимума.пусть среди основных ограничений имеется ограничение неравенства:
,
тогда оно эквивалентно паре (основному
равенству и прямому ограничению):
,
где
новая неотрицательная переменная,
которая для каждого плана
указывает, каково отклонение в нашем
пространстве от числа
.
То есть для сведения неравенства к
уравнению вводится дополнительная
неотрицательная переменная, которая
называется свободной или балансовой и
она на каждом плане указывает, какой
неотрицательной части не хватает до
равенства в неравенстве. Если неравенство
имеет вид:
,
то свободную переменную нужно вычесть:
пусть на переменную
задачи линейного программирования не
накладываются условия неотрицательности,
то есть эта переменная может принимать
и положительные, и отрицательные, и
нулевые значения. Тогда совершаем
замену:
(19)
то есть, представляем эту переменную в виде разности двух неотрицательных новых переменных. Так как любое число всегда представимо в виде разности двух неотрицательных чисел, то задачи эквивалентны.
Замечание. Если хотя бы в одном основном ограничении задачи, коэффициент при отличен от нуля, то можно вместо замены (19) исключить переменную из задачи: выразить её из этого основного ограничения через остальные и подставить в целевую функцию и оставшиеся основные ограничения.
Теорема доказана, так как других неканонических элементов в задачах линейного программирования быть не может.
Ч.т.д.
Производственная
задача
(20)
(все основные ограничения – неравенства)
называется задачей
линейного программирования в нормальной
форме
и она эквивалентна канонической задаче
(21)
,
– вектор свободных переменных. Свободные
не следует путать с искусственными
переменными. Они имеют физический смысл.
– это
неиспользованное количество
-ого
ресурса на производственном плане
.
У производственной задачи сразу строится
начальный базисный план, а именно
и, следовательно, для задачи в нормальной
форме не требуется первая фаза.
