- •7.080401 «Інформаційні управляючі системи та технології»
- •Математичні методи дослідження операцій у будівництві: б12 Навчальний посібник. – к: кнуба, 2006. – 107 с.
- •2.5. Алгоритм розрахунку псевдоплану для двоїстого
- •4.2. Класифікація методів розв’язання задач цілочислового
- •5.5. Задача прогнозування термінів ремонту будівельних
- •6.4. Задача про найкоротший шлях для орієнтованих та
- •6.5. Задача про найкоротший шлях для багатополюсних мереж.
- •6.7. Задача про максимальний потік для однополюсних мереж.
- •7.5. Сепарабельне програмування.
- •8.2. Загальний алгоритм складання розкладу занять
- •1. Загальні визначення, класифікація моделей і методів
- •1.1. Загальні визначення дослідження операцій
- •1.2. Приклади постановок задач лінійного програмування та їх геометрична інтерпретація Задача про рекламу
- •Задача про бетонно-розчинний вузол (брв)
- •1.3. Основні етапи та класифікація моделей та методів дослідження операцій
- •Контрольні запитання
- •2. Лінійне програмування
- •Розглянемо приклад розв’язання задачі лінійного програмування:
- •2.1. Графічний метод розв’язання задач лінійного програмування
- •2.2. Алгоритм зведення до канонічного вигляду задач лінійного програмування
- •2.3. Метод симплекс-таблиць
- •2.4. Двоїста задача лінійного програмування
- •Отримавши результат – вектор y, можна на базі описаної системи знайти вектор X. Для розв’язання прямої задачі потрібно:
- •2.5. Алгоритм розрахунку псевдоплану для двоїстого симплекс-методу
- •3*10 – Розмірність задачі см.
- •2.6. Двоїстий симплекс-метод
- •Контрольні запитання
- •3. Задачі спеціального лінійного програмування
- •Задача призначення (про розподілення обладнання). Між чотирма кар’єрами потрібно розподілити п’ять екскаваторів таким чином, щоб їх виробітка була максимальною.
- •3.2. Задача про призначення
- •Алгоритм угорського методу задачі призначення має такі етапи.
- •3.3. Методи пошуку опорного рішення транспортної задачі
- •Метод Північно–Західного Кута (мпзк) має такі етапи:
- •Метод мінімального елемента (мме) має такі етапи:
- •3.4. Метод потенціалів транспортної задачі
- •Примітка. Цільова функція має постійно покращуватися (крім випадку, коли спрямовуючий елемент рівний ). Контроль правильності розрахунку має завжди дорівнювати:
- •Розглянемо алгоритм розв’язання задач методом потенціалів.
- •3.5. Угорський метод транспортної задачі
- •3.6. Різновиди транспортної задачі та їх використання
- •Контрольні запитання
- •4. Задачі цілочислового лінійного програмування
- •4.1. Загальне визначення цілочислового лінійного програмування
- •4.2. Класифікація методів розв’язання задач цілочислового лінійного програмування
- •Розв’язавши графічно, одержимо:
- •4.3. Метод відтинаючих площин
- •У комп’ютерній програмі стратегія реалізується таким чином.
- •Контрольні запитання
- •5. Динамічне програмування
- •5.1. Загальні визначення та алгоритм динамічного програмування
- •До особливостей розв’язку задач дп можна віднести.
- •5.2. Задача про інвестиції
- •5.3. Задача розрахунку траєкторії літака
- •5.4. Задача про рюкзак (завантаження транспортного засобу)
- •5.5. Задача прогнозування термінів ремонту будівельних конструкцій
- •Контрольні запитання
- •6. Методи аналізу мереж та потокове програмування
- •6.1. Загальні визначення потокового програмування
- •6.2. Способи представлення мереж
- •6.3. Типові задачі оптимізації на мережах
- •1. Задача визначення найкоротшого шляху в мережі:
- •6.4. Задача про найкоротший шлях для орієнтованих та біорієнтованих мереж. Алгоритми Дейкстра 1 та 2
- •6.5. Задача про найкоротший шлях для багатополюсних мереж. Алгоритм Флойда
- •6.6. Задача про мінімальний остов
- •6.7. Задача про максимальний потік для однополюсних мереж. Алгоритм Дейкстра 4
- •6.8. Задача про максимальний потік для багатополюсних мереж. Мінімальний розріз. Алгоритм Гоморі-Ху
- •Контрольні запитання
- •7. Розв’язання задач нелінійного програмування
- •7.1. Загальні визначення нелінійного програмування
- •7.2. Правило множників Лагранжа
- •7.3. Узагальнене правило Лагранжа
- •7.4. Умова Куна-Такера
- •7.5. Сепарабельне програмування. Метод кусочно-лінійної апроксимації
- •7.6. Загальна класифікація задач нелінійного програмування
- •8. Розв’язання багатокритеріальних задач
- •8.1. Основні визначення та моделі багатокритеріальних задач
- •8.2. Загальний алгоритм складання розкладу занять з використанням методів дослідження операцій
- •8.3. Класифікація методів технічного пошуку рішень
- •8.4. Моделювання гнучкості для забезпечення властивості бути керованим
- •Список літератури
2.5. Алгоритм розрахунку псевдоплану для двоїстого симплекс-методу
Д
3*7
– розмірність
задачі ДСМ.
3*10 – Розмірність задачі см.
Зведення ЦФ до максимуму, а обмежень до рівностей (канонічного вигляду): |
|
Запис двоїстої задачі згідно з правилами та вибір спряженого базису: |
||
|
|
|
|
A0 |
|
y1 |
|
|
A1 |
|
y2 |
|
|
A2 |
|
y3 |
|
|
A3 |
|
|
|
|
A4 |
|
|
|
|
A5 |
|
|
|
|
A6 |
|
|
|
|
A7 |
Побудова незалежних векторів на підставі рядків ДЗ:
A0 = |
8 |
|
A1 = |
3 |
|
A2 = |
2 |
|
A3 = |
-1 |
|
A4 = |
5 |
|
A5 = |
-1 |
|
A6 = |
0 |
|
A7 = |
0 |
4 |
|
0 |
|
-1 |
|
-3 |
|
6 |
|
0 |
|
-1 |
|
0 |
||||||||
0 |
|
2 |
|
0 |
|
1 |
|
-1 |
|
0 |
|
0 |
|
-1 |
Вибір спряженого базису розміром m, що включає такі етапи:
довільний вибір m рівнянь (у даному випадку вибираємо рівняння А5, А6 та А7, де вектор Y = (0, 0, 0);
розв’язання цієї систем з m рівнянь;
підстновка розв’язку в кожне із залишених n-m обмежень (А1, А2, А3 та А4) та перевірка: чи задовольняє спряжений базис;
якщо спряжений базис задовільняє, то формування псевдоплану (розрахунок симплекс-таблиці);
якщо спряжений базис не задовільняє, то цей варіант спряженого базису не підходить і треба обрати новий. Кількість варіантів спряженого базису дорівнює Сnm. Якщо на основі генерації нових сполучень не буде знайдено спряжений базис, то нема розв’язку.
Отже, маємо складену симплекс-таблицю :
|
|
|
-4 |
-3 |
-10 |
-5 |
0 |
0 |
0 |
|
|
Cx |
Bx |
A0 |
A1 |
A2 |
A3 |
A4 |
A5 |
A6 |
A7 |
|
|
0 |
x5 |
-8 |
-3 |
-2 |
1 |
-5 |
1 |
0 |
0 |
|
|
0 |
x6 |
4 |
0 |
1 |
3 |
-6 |
0 |
1 |
0 |
|
|
0 |
x7 |
0 |
-2 |
0 |
-1 |
1 |
0 |
0 |
1 |
|
|
|
Δ |
0 |
4 |
3 |
10 |
5 |
0 |
0 |
0 |
|
|
|
|
… |
|||||||||
Xb = (x5, x6, x7) = (-8, -4, 0) |
Xb = (-3, 0, -2) |
|
|||||||||
Наступні розрахунки виконуються тим же чином та заповнюється симплекс-таблиця. На основі сформованої симплекс-таблиці може бути записана нова модель лінійного програмування, де:
коефіцієнти ЦФ відповідають верхньому рядку таблиці;
обмеження відповідають векторам А0-А7, а знак обмежень – «=».
Для розрахунку псевдоплану можна викликати програму <can plan file_in file_out>, яка створена на основі процедур мови Pascal:
while next_variant do
{генареція наст. вар. спряж. базису}
begin
if (Gauss and Test) then
{розв’язок сис-ми рівнянь}
begin
FormSymTable; break;
{заповнення симплекс таблиці}
end;
end;
Примітка. Для виклику програми ДСМ є команда <double file_in file_out>, де file_in та file_out – файли з початковими даними та ітераціями розрахунку.
