- •Глава 1
- •§1. Сравнительная характеристика методов решения задач оптимизации.
- •§2. Методы исследования функций классического анализа
- •Глава 2
- •§1. Примеры составления задач лп
- •Формулировка задачи о рациональном питании [2].
- •Формулировка транспортной задачи
- •§2. Методы исследования функций численного анализа.
- •§4. Алгоритм решения канонической задачи лп симплексным методом.
- •§ 3. Геометрическая интерпретация решения задачи лп.
- •1) Найдется хотя бы одна положительная (отрицательная) оценка и в каждом столбце с такой оценкой найдется хотя бы один положительный элемент, то можно улучшить решение, выполнив следующую итерацию;
- •2) Найдется хотя бы одна положительная (отрицательная) оценка, столбец которой не содержит ни одного положительного элемента, то функция не ограничена в области допустимых решений;
- •§ 5. Решение почти канонических задач.
- •0 1 0 -1 0
- •§ 6. Вырожденная задача лп.
- •Глава 3 Решение основной задачи линейного программирования.
- •§1 Сведение основной задачи к двум каноническим.
- •Метод искусственного базиса
- •§2. Задача о диете
- •Глава 4. Целочисленное линейное программирование.
- •§1 Метод Гомори
- •§2.Пример постановки задачи рационального раскроя [4, c.176].
- •Задачи.
- •Глава 5. Теория двойственности в лп
- •§ 1. Симметричные двойственные задачи
- •I и II задачи имеют решение.
- •§2. Несимметричные двойственные задачи.
- •Глава 6. Нелинейное программирование
- •§ 1. Задачи нелинейного программирования с линейной целевой функцией и нелинейной системой ограничений.
- •§ 2. Задачи нелинейного программирования с линейной системой ограничений, но нелинейной целевой функцией.
- •§ 3. Задачи нелинейного программирования с нелинейной системой ограничений и нелинейной целевой функцией.
- •§4. Градиентный метод нелинейного программирования
- •§5. Выпуклое программирование.
- •Геометрическая интерпретация и графический способ решения задачи квадратичного программирования
- •§6. Параметрическое программирование.
- •Глава 7. Динамическое программирование.
- •Глава 8. Метод случайных испытаний.
- •Глава 9. Геометрическое программирование.
§ 6. Вырожденная задача лп.
При рассмотрении
симплексного метода предполагалось,
что все
как в исходной системе, так и в системах
, получаемых после определенных итераций.
Если же в некоторых уравнениях,
,
то возникает неоднозначность в выборе
решающего элемента и в соответствующем
базисном решении. Базисные переменные,
относительно которых эти уравнения
разрешены, принимают нулевые значения.
Базисное решение, в котором хотя бы одна
из базисных переменных равна нулю,
называется вырожденным решением, а
задача ЛП, имеющая хотя бы одно вырожденное
решение, называется вырожденной задачей.Применяя (в случае вырожденной
задачи) последовательные итерации, мы
можем вернуться к ранее встречавшемуся
базисному решению, т.е. появляется так
называемое зацикливание (значение
линейной формы не меняются от итерации
к итерации) в схеме расчета.
Рассмотрим правило устранения зацикливания[1-4].
Если на
каком либо этапе расчета возникает
неопределенность в выборе разрешающей
строки, т.е. окажется несколько равных
минимальных отношений
,
то следует выбирать ту строку, для
которой отношение элементов следующего
столбца к разрешающему будет наименьшим.
Если при этом снова окажутся равные
минимальные отношения, то составляются
отношения элементов следующего столбца,
и так до тех пор, пока разрешающая строка
не определиться однозначно.
Пример:
максимизировать

при ограничениях




Исходная таблица
|
|
|
Коэффициенты при неизвестных |
|
| |||||||
|
|
|
|
|
|
| ||||||
|
|
12 |
1 |
|
|
|
1 |
1 |
12 |
| ||
|
|
30 |
|
1 |
|
|
5 |
-1 |
6 |
-1/5 | ||
|
|
6 |
|
|
1 |
|
1 |
-2 |
6 |
-2 | ||
|
|
9 |
|
|
|
1 |
3/2 |
-1 |
6 |
-2/3 | ||
|
F |
0 |
|
|
|
|
-4 |
-2 |
|
| ||
Здесь наименьшее
отношение равно (-2), т.е.
выводим из базиса, а
вводим в базис.
Итерация 1
|
|
|
Коэффициенты при неизвестных |
|
| |||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
| ||||
|
|
6 |
1 |
|
-1 |
|
|
3 |
2 |
| ||
|
|
0 |
|
1 |
-5 |
|
|
9 |
0 |
-5/9 | ||
|
|
6 |
|
|
1 |
|
1 |
-2 |
|
| ||
|
|
0 |
|
|
-3/2 |
1 |
|
2 |
0 |
-3/4 | ||
|
F |
24 |
|
|
4 |
|
|
-10 |
|
| ||
В базисном решении
.
Возможно зацикливание. Применим и в
данном случае правило устранения
зацикливания.
Итерация 2
|
|
|
Коэффициенты при неизвестных |
| ||||||
|
|
|
|
|
|
|
| |||
|
|
6 |
1 |
|
5/4 |
-3/2 |
|
|
24/5 | |
|
|
0 |
|
1 |
7/4 |
-9/2 |
|
|
0 | |
|
|
6 |
|
|
-1/2 |
1 |
1 |
|
| |
|
|
0 |
|
|
-3/4 |
1/2 |
|
1 |
| |
|
F |
24 |
|
|
-7/2 |
5 |
|
|
| |
На второй итерации значение целевой функции не изменилось. Базисное решение
Здесь только два
решения
(24/5 и 0:7/4). Следовательно, 7/4 – разрешающий
элемент.
Итерация 3
|
|
|
Коэффициенты при неизвестных | |||||
|
|
|
|
|
|
| ||
|
|
6 |
1 |
- 5/7 |
|
12/7 |
|
|
|
|
0 |
|
4/7 |
1 |
-18/7 |
|
|
|
|
6 |
|
2/7 |
|
-2/7 |
1 |
|
|
|
0 |
|
3/7 |
|
-10/7 |
|
1 |
|
F |
24 |
|
2 |
|
-4 |
|
|
После итерации 3
значение Fтакже не
изменилось.
,
а
вводим в базис.
Итерация 4
|
|
|
Коэффициенты при неизвестных | |||||
|
|
|
|
|
|
| ||
|
|
7/2 |
7/12 |
-5/12 |
|
1 |
|
|
|
|
9 |
3/8 |
-1/2 |
1 |
|
|
|
|
|
7 |
1/6 |
1/6 |
|
|
1 |
|
|
|
5 |
5/6 |
-1/6 |
|
|
|
1 |
|
F |
38 |
7/3 |
1/3 |
|
|
|
|
Все оценки положительны, т.е. получено оптимально решение:


































































