- •Линейные методы оптимизации. Задачи линейного программирования
- •1.1 Общая постановка задачи линейного программирования.
- •Линейное программирование в экономике
- •1.3 Решение систем линейных алгебраических уравнений в форме жордановых таблиц
- •1.3.1 Основные понятия
- •1.3.2 Жордановы таблицы
- •1.3.3 Алгоритм решения слау в форме жордановых таблиц
- •1.3.4 Примеры решения типовых задач
- •1.4 Базисные и опорные решения слау
- •1.4.1 Основные понятия
- •1.4.2 Алгоритм отыскания опорных решений слау
- •1.4.3 Примеры решения типовых задач
- •1.3.5 Задания для самостоятельного решения
- •Задания для самостоятельной работы
- •Графическое решение задач линейного программирования
- •1.5.1 Геометрическая интерпретация
- •1.5.2 Алгоритм графического решения злп
- •1.5.3 Пример решения типовой задачи
- •1.5.4 Задания для самостоятельной работы
- •1.6 Симплексный метод решения задач линейного программирования
- •1.6.1 Укрупненный алгоритм симплексного метода
- •1.6.2 Алгоритм отыскания начального опорного плана
- •1.6.3 Алгоритм отыскания оптимального опорного плана
- •1.6.4 Пример решения типовой задачи
- •1.6.5 Задания для самостоятельной работы
- •Двойственность в линейном программировании
- •1.7.1 Понятие двойственности для симметричных задач
- •1.7.2 Экономическая интерпретация симметричных двойственных задач
- •1.7.3 Связь между решениями прямой и двойственной задачи
- •2. Оптимальное распределение ресурсов. Транспортная задача
- •2.1. Метод северо-западного угла (мсзу)
- •2.2. Метод минимального тарифа (ммт)
- •2.3. Определение оптимального плана перевозок методом потенциалов
- •2.4. Транспортная задача с усложнениями
- •2.5. Транспортная задача по критерию времени
- •2.6 Задания для самостоятельной работы
- •3. Элементы нелинейного программирования
- •Постановка задач нелинейного программирования
- •Особенности решения задач нелинейного программирования
- •Метод множителей Лагранжа
- •4 Метод наименьших квадратов
- •4.1 Некоторые типы эмпирических формул
- •Примеры решения типовых задач
- •4.3 Задания для работы в аудитории
- •4.4 Подбор эмпирических формул по выборочным данным
- •4.3 Задание для самостоятельной работы
- •Элементы сетевого планирования
- •При управлении такими проектами применяются специальные способы изображения сетей, позволяющие разработать очень эффективные и простые процедуры вычислений информации о состоянии проекта.
- •5.1 Построение сетевой модели
- •5.2 Наиболее ранний срок наступления события
- •5.3 Наиболее поздний срок наступления события
- •Пример 3. Для всех узлов (событий) сети из примера 1 определить наиболее поздний допустимый срок наступления события.
- •5.4 Резерв времени и критический путь
- •5.5 Оптимизация плана комплексных работ
- •5.6 Задания для самостоятельной работы
- •Литература
- •Методы решения оптимизационных задач
- •346493, Донской гау, пос. Персиановский,
1.6.5 Задания для самостоятельной работы
Найти максимум функции
при ограничениях:
Найти минимум функции
при ограничениях:
Найти максимум функции
при ограничениях:
4. Найти минимум
функции
при ограничениях:
5. Найти максимум
функции
при ограничениях:
6. Найти минимум
функции
при ограничениях:
7. Найти максимум
функции
при ограничениях:
8. Найти минимум
функции
при ограничениях:
9. Найти максимум
функции
при ограничениях:
10. Найти минимум
функции
при ограничениях:
11. Найти минимум
функции
при ограничениях:
12. Найти максимум
функции
при ограничениях:
13. Найти минимум функции
при ограничениях:
14. Найти максимум
функции
при ограничениях:
15. Найти минимум функции
при ограничениях:
Двойственность в линейном программировании
С каждой задачей линейного программирования можно определенным образом сопоставить другую задачу ЛП, называемую двойственной или сопряженной по отношению к исходной (прямой) задаче.
1.7.1 Понятие двойственности для симметричных задач
Сформулируем определение двойственной задачи по отношению к симметричной ЗЛП, состоящей в нахождении максимального значения функции
(13)
при условиях
,
(14)
(15)
Задача, состоящая в нахождении минимального значения функции
(16)
,
(17)
,
(18)
называется
двойственной
по
отношению к задаче (13)-(15), а переменные
–двойственными
оценками.
Задачи (13)-(15) и (16)-(18) образуют пару задач, называемую парой взаимно двойственных задач линейного программирования.
Сравнивая пару двойственных задач (13)-(15) и (16)-(18), можно сформулировать правила, по которым составляется двойственная задача:
если в прямой задаче требуется найти максимум целевой функции,
то в двойственной задаче –минимум, и наоборот;
коэффициенты
целевой функции прямой задачи являются
сво-
бодными членами системы ограничений двойственной задачи;
свободные члены
системы ограничений прямой задачи
являются
коэффициентами целевой функции двойственной задачи;
матрицы коэффициентов ограничений прямой и двойственной зада-
чи являются транспонированными друг к другу;
если прямая задача решается на максимум, и ее система ограниче-
ний состоит из неравенств типа “”,то двойственная задача решается на минимум, и ее система ограничений состоит из неравенств
типа “”;
число ограничений прямой задачи равно числу переменных двойст-
венной, а число ограничений двойственной–числу переменных
прямой;
все переменные в обеих задачах неотрицательны.
