- •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.
Глава 3 Решение основной задачи линейного программирования.
§1 Сведение основной задачи к двум каноническим.
Метод искусственного базиса
Если основная задача ЛП не является канонической или почти канонической,то симплексным методом можно провести исследование линейной системы основной задачи, что позволит:
Установить наличие или отсутствие планов у данной системы
В случае существования планов построить каноническую систему, равносильную исходной. Две системы с одним и тем же числом неизвестных равносильны (эквивалентны), если каждое решение первой системы является в то же время решением второй системы и наоборот [2].
Рассмотрим пример исследования линейной системы симплексным методом:
(*)

Система
неканоническая. Введем искусственный
базис с помощью так называемых фиктивных
переменных
,
.
Полученная система является канонической:
(**)

Составим так
называемую вспомогательную задачу,
заключающуюся в минимизации целевой
функции
при условиях (**).Сформулированная
вспомогательная задача ЛП является
почти канонической.
Для того чтобы
линейная система (*) обладала планами,
необходимо и достаточно, что бы минимальное
значение целевой функции вспомогательной
задачи было равно нулю
Если же
,
то линейная система заведомо планов не
имеет [4].
Решим сформулированную
вспомогательную задачу:
при условиях (**).В задаче минимизации
нас интересуютположительные оценки.
Исходная таблица
|
|
0 |
0 |
0 |
0 |
1 |
1 |
|
B |
|
Коэффициенты при неизвестных | ||||
|
|
|
|
|
| ||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
3 |
|
|
Итерация 1
|
|
|
|
|
|
|
|
|
B |
|
Коэффициенты при неизвестных | ||||
|
|
|
|
|
| ||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
5 |
|
|
Итерация 2
|
|
|
|
|
|
|
|
|
B |
|
Коэффициенты при неизвестных | ||||
|
|
|
|
|
| ||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Оптимальное решение вспомогательной задачи достигнуто .
(32/5;
0; 2/5; 0; 0;)
.
Следовательно, линейная система (*) совместна.
Если линейная система уравнений обладает планами, то существует равносильная ей каноническая система, которую можно получить из завершающей симплексной таблицы вспомогательной задачи [4].
Таблица «Итерация 2» содержит каноническую систему


Из этой канонической
системы при
получаем каноническую систему,
равносильную исходной ( * ):
(***)

Среди базисных переменных последней симплексной таблицы «Итерация 2» нет ни одной фиктивной переменной.
Далее решаем каноническую (или почти каноническую) задачу ЛП: минимизировать (максимизировать) целевую функцию F основной задачи ЛП при условиях (***).
Однако может быть случай, когда среди базисных переменных последней симплексной таблицы есть хотя бы одно фиктивное. В этом случае из данной таблицы нельзя сразу выделить каноническую систему. К ней приходят после некоторых преобразований.
И, наконец, может
быть случай, когда
, то есть исходная система планов не
имеет и равносильной ей канонической
системы не существует [4]. Например:

Исходная таблица
|
|
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
1 |
1 |
|
B |
|
Коэффициенты при неизвестных | |||||
|
|
|
|
|
|
| ||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Итерация 1
|
B |
|
Коэффициенты при неизвестных | |||||
|
|
|
|
|
|
| ||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Так как
,
то исходная система планов не имеет
(равносильной ей канонической системы
не существует).























































































































