- •Перед решением злп ее необходимо привести к канонической форме записи. При этом используются следующие основные приемы:
- •При условиях:
- •2. Симплексный метод решения задач линейного программирования
- •Оптимальное решение определяется следующим образом: базисные переменные приравниваются соответствующим правым частям, остальные нулю.
- •2.4.Двойственность в линейном программировании
- •В теории двойственности важное значение имеют две теоремы, определяющие связь между решениями прямой и двойственной задач.
- •Транспортная задача линейного программирования имеет следующие особенности:
- •Алгоритм метода потенциалов:
- •Задача о назначениях.
- •Задача коммивояжера
- •Задача о покрытии
- •Задача о разбиении. Задача о разбиении аналогична задачи о покрытии с тем отличием, что признаки у различных предметов не должны совпадать:
- •Задача о взвешенном разбиении формулируется следующим образом:
- •Принятие решений
- •Пример реализации поиска решения в ms Excel
Задача о назначениях.
Линейная задача о назначениях .
Имеется
n исполнителей и n видов работ, которые
они могут выполнять. Пусть
- производительность i-го исполнителя
при выполнении j работы. Каждый исполнитель
может выполнять один вид работ, а каждый
вид работ может быть выполнен одним
исполнителем. Требуется таким образом
распределить исполнителей по видам
работ, чтобы общая производительность
была максимальной.
Введем
альтернативные переменные
:
Тогда математическая модель задачи имеет вид:
Иногда
задача о назначениях формулируется как
задача минимизации, если в качестве
выбирается время, затраченное i-м
исполнителем на выполнение j-й
работы.
Необходимо заметить, что условие целочисленности переменных в задаче о назначениях можно не накладывать, т.к. эта задача является частным случаем транспортной задачи и при целочисленности правых частей ограничений целочисленность решения обеспечивается автоматически.
К задаче о назначениях сводится широкий круг задач дискретной оптимизации (распределение исполнителей по видам работ, закрепление за станками операций, распределение задач между различными ЭВМ, назначение претендентов на вакантные должности при формировании штатного расписания и т.д).
Пример 9. При передаче сообщений по каналу с шумом необходимо каждой букве передаваемого алфавита поставить в соответствие букву принимаемого таким образом, чтобы сумма вероятностей правильности принимаемых букв была бы максимальна.
Пусть
-
вероятность соответствия принимаемой
j-й
буквы передаваемой i-й
букве. Введем альтернативные переменные:
Тогда математическая модель задачи будет иметь следующий вид:
Квадратичная задача о назначениях.
Имеется
m
пунктов, в которых необходимо разместить
n
объектов. В каждом пункте может быть
размещен только один объект. Даны
расстояния между i-м
и j-м
пунктами
,
а также csk
– показатели, характеризующие взаимосвязи
между s-м
и k-м
объектами (стоимость перевозок, число
коммукникаций и т.д.). Необходимо
определить такое назначение объектов
в выделенные пункты, чтобы минимизировать
соответствующие затраты.
Математическая модель задачи имеет следующий вид:
В данном случае целевая функция зависит не от всевозможных назначений, а от всевозможных пар назначений (s-й элемент размещается в i-й пункт, а k-й – в j-й пункт). Целевая функция при этом не является линейной.
Квадратичная задача о назначениях имеет широкий круг практических приложений. Она может быть использована для решения задач размещения (оборудования, предприятий, деталей, и т.д.). Особенно часто эта модель используется в задачах конструкторско-топологического проектирования.
Пример 10. Необходимо таким образом разместить n компонентов печатной платы на m позициях монтажного пространства, чтобы суммарная длина электрических соединений между компонентами была бы минимальной.
Предположим,
что n=m. Пусть
- расстояние между k-й
и s-й
позициями,
- число связей между i-м
и j-м
компонентами. Введем бинарные переменные
.
