- •Министерство образования и науки российской федерации
- •Пример составления модели Рассмотрим пример составления математической модели [2].
- •Варианты заданий. Составить модель. Описать методику решения. Привести и решить пример.
- •Раздел 2. Задачи безусловной оптимизации
- •Пример решения
- •Варианты заданий
- •Раздел 3. Задачи условной оптимизации
- •Пример решения
- •Пример решения 4.1
- •Раздел 4. Оптимизация задач линейного программирования
- •Пример 4.2
- •Пример 4.3.
- •Варианты заданий для примера 4.1
- •Варианты заданий для примера 4.2
- •Варианты заданий для примера 4.3
- •Раздел 5. Целочисленное решение задач линейного программирования
- •Варианты заданий по целочисленному программированию
- •Раздел 6. Оптимизации задач методом ветвей и границ
- •Варианты заданий по оптимизации очерёдности операций методом ветвей и границ
- •Раздел 7. Оптимизация линейных задач с бинарными переменными
- •Пример рещения
- •Варианты заданий для линейных задач с бинарными переменными
- •Раздел 8. Многокритериальная оптимизации сложных объектов
- •Варианты заданий многокритериальной оптимизации сложного объекта
- •Содержание
Пример рещения
Максимизировать 3x1 + 6x2 + 3x3 + 6x4 + 13x5 (7.4)
при ограничениях
- 3x1 - 6x2 + 6x3 + 12x4 + 7x5 ≤ 8, i = 1 (7.5)
6x1 + 12x2 - 3x3 - 6x4 + 7x5 ≤ 8, i = 2 (7.6)
xi = {0,1}, j = 1,…, 5
Примем начальное значение нижней оценки целевой функции x01 = 0 , что соответствует допустимому решению, в котором все переменные равны нулю. Введём в список частичных решений (ЧР) два решения: ЧР1 (x5 = 1) и ЧР2 (x5 = 0). Выбор объясняется тем, что при x5 = 1 приращение оценки целевой функции максимально.
На шаге 1 исключаем ЧР1 из списка и отыскиваем для него допустимое дополнение со значением целевой функции, превосходящим оценку x01 = 0, то есть удовлетворяющее условию
- 3x1 - 6x2 - 3x3 - 6x4 - 13x5 ≤ -1, i = 0 (7.7)
и двум ограничительным неравенствам (7.5 - 7.6).
На шаге 2 найдём допустимые свободные переменные, применив условие (7.3).
Для i = 1 и k = 4 условие (7.3) примет вид:
- 3 – 6 + 12 > 8 – 7x5 = 8 - 7 = 1 (7.8)
Для i = 2 и k = 2 условие (7.3) примет тот же вид:
- 3 – 6 + 12 > 8 – 7x5 = 8 - 7 = 1 (7.9)
Из (7.8) следует, что неравенство (7.5) нарушается при x4 = 1. Из (7.9) следует, что неравенство (7.6) нарушается при x2 = 1. Значит для ЧР1 во всех допустимых дополнениях x2 и x4 должны быть равны нулю. Из ЧР1 следует ЧР11: (x2, x4, x5) = (0, 0, 1). Для ЧР11 снова применим условие (7.3).
Для i = 1 и k = 3 условие (7.3) примет вид:
- 3 + 6 > 8 - 7 = 1. (7.10)
Для i = 2 и k = 1 условие (7.3) примет тот же вид:
6 > 8 - 7 = 1. (7.11)
Следовательно, повторное применение условия (7.3) позволяет получить допустимое полное решение ПР1: (x1,x2,x3, x4, x5) = (0, 0, 0, 0, 1) с текущей оценкой максимума целевой функции x01 =13.
Полагаем x02 = x01 =13 и возвращаемся к шагу 1. Исключаем из списка ЧР2, где x5 = 0. Применение условия (7.2) для i = 0, 1, 2 не исключает допустимого дополнения со значением целевой функции, превосходящим x02 = 13. Переходим к шагу 3 и 4, так как ЧР2 – неполное. Выбираем переменную x1 и расчленяем ЧР2 на ЧР21 и ЧР22 со значениями (x1 ,x5) = (1, 0) и (x1 ,x5) = (0, 0).
На шаге 1 исключаем из списка ЧР21 и полагаем x03 = 13. Проверка условия (7.3) для i = 0, 1 не определяет однозначно ни одну свободную переменную. Для i = 2 проверка (7.3) даёт x2 = 0 для любого допустимого дополнения:
12 x2 – 3 – 6 > 8 – 6 = 2 (7.12)
Расширяя ЧР21 до ЧР211: (x5,x1,x2) = (0, 1,1) и повторно применяя (7.3) для i = 0 можно убедиться, что допустимого дополнения не существует:
- 3(x3 = 1) – 6(x4 = 1) ≤ -13 + 3 = -10. (7.13)
Возвращаемся к шагу 1, исключая из списка ЧР22 (x1, x5) = (0, 0) и приняв x04 = 13.
Проверка (7.3) для i = 0 показывает, что для любого допустимого дополнения
x3 = 1.
-6(x2 = 1) – 3(x3 = 1) – 6(x4 = 1) ≤ -13 (7.14)
Применяя условие (7.3) для i = 1, 2, получаем, что x4 = 0 и x2 = 1.
Для i = 1 имеем
- 6(x2 = 1) + 12(x4 = 0) ≤ 8 - 6((x3 = 1)) = 2. (7.15)
Для i = 2 имеем
+ 12(x2 = 0) - 6(x4 = 1) ≤ 8 + 3(x3 = 1) = 11. (7.16)
При проверке условия (7.2) для i = 0 получаем, что не существует допустимого дополнения со значением целевой функции , превосходящим
x04 = 13.
3(x1 = 1) + 6(x2 = 0) + 3(x3 = 1) + 6(x4 = 0) + 13(x5 = 0) = 6
Возвращаясь к шагу 1 прекращаем вычисления, так как все частичные решения в списке исчерпаны. Максимальное значение целевой функции равно 13, а оптимальные значения переменных равны (0, 0, 0, 0, 1).
