- •Министерство образования и науки российской федерации
- •Дифференциальные уравнения первого порядка
- •Уравнения с разделёнными и разделяющимися переменными
- •Однородные уравнения первого порядка
- •Линейные уравнения первого порядка
- •Уравнение в полных дифференциалах
- •Интегрирующий множитель
- •Уравнения второго порядка, приводящиеся к уравнениям первого порядка
- •Линейные однородные уравнения. Определения и общие свойства
- •Линейные однородные уравнения второго порядка с постоянными коэффициентами
- •Дифференциальные уравнения высших порядков
- •Уравнения вида
- •Линейные однородные уравнения го порядка с постоянными коэффициентами
- •Неоднородные линейные уравнения второго порядка
- •Неоднородные линейные уравнения второго порядка с постоянными коэффициентами
- •Неоднородные линейные уравнения высших порядков
- •Системы обыкновенных дифференциальных уравнений
- •Системы линейных дифференциальных уравнений с постоянными коэффициентами
- •Р я д ы Числовые ряды Числовой ряд. Сумма ряда. Необходимый признак сходимости ряда
- •Достаточные признаки сходимости рядов с положительными членами
- •Знакопеременные ряды
- •Функциональные ряды
- •Ряды Тейлора и Маклорена
- •Ряды Фурье
- •Ряды Фурье для четных и нечетных функций
- •Ряд Фурье для функции с периодом
- •К о м б и н а т о р и к а
- •Общие правила комбинаторики
- •Соединения в комбинаторике
- •Размещения без повторений
- •Перестановки без повторений
- •Сочетания без повторений
- •Размещения с повторениями
- •11 12 13 14 15 16 17 19
- •Перестановки с повторениями
- •Т е о р и я в е р о я т н о с т е й Случайные события Основные понятия теории вероятностей
- •Основные теоремы теории вероятностей Теорема сложения вероятностей несовместных событий
- •Зависимые и независимые события. Условная вероятность
- •Теорема умножения вероятностей
- •Теорема сложения вероятностей совместных событий
- •Вероятность появления хотя бы одного события
- •. Формула полной вероятности
- •Формула Бейеса
- •Повторение испытаний
- •Формула Бернулли
- •Локальная теорема Лапласа
- •. Формула Пуассона
- •Интегральная теорема Лапласа
- •Случайные величины Случайная величина. Виды случайных величин
- •Закон распределения вероятностей дискретной случайной величины
- •Числовые характеристики дискретных случайных величин
- •Математическое ожидание дискретной случайной величины
- •Дисперсия дискретной случайной величины
- •Плотность распределения вероятностей непрерывной случайной величины
- •Числовые характеристики непрерывных случайных величин
- •Законы распределений
- •Равномерное распределение
- •Нормальное распределение
- •. Правило трёх сигм
- •Показательное распределение
- •Функция надёжности
- •Элементы математической статистики Основные сведения из математической статистики
- •Статистическое распределение выборки. Полигон и гистограмма
- •1 4 6
- •10 15 25
- •Статистические оценки параметров распределения
- •Оценка генеральной дисперсии по исправленной выборочной
- •Точность оценки, доверительная вероятность (надёжность). Доверительный интервал
- •Методы расчёта сводных характеристик выборки
- •Сведение первоначальных вариант к равноотстоящим
- •Оценка отклонения теоретического и эмпирического распределений от нормального. Асимметрия и эксцесс
- •Элементы теории корреляции
- •. (1)
- •(4) . (5) Корреляционная таблица
- •Отыскание параметров выборочного уравнения прямой линии регрессии по сгруппированным данным
- •Методика вычисления выборочного коэффициента корреляции
- •. Статистическая проверка статистических гипотез
- •Линейное программирование Задача линейного программирования
- •Построение математической модели
- •Графическое решение задачи линейного программирования
- •Симплексный метод решения задачи линейного программирования
- •Решение задачи 1 симплексным методом
- •Искусственное начальное решение. Метод больших штрафов.
- •Особые случаи применения симплекс-метода
- •1.7.2 Бесконечное множество решений
- •1.7.4 Неограниченные решения
- •1.7.5 Промежуточное вырожденное решение
- •Задача о назначениях
- •4 Изменение запаса ресурса продукта а 7
- •1 Изменение единицы стоимости продукта а 4
- •Заключение
Симплексный метод решения задачи линейного программирования
Пусть имеется ЗЛП, записанная в стандартной форме:
max
,
(1)
(2)
Обозначим
через
и
векторы-столбцы:

,

и через
- вектор-строку
.
Тогда условия (1) и (2) можно записать в виде
max
,
или
max
,








Прежде чем приступить
к обоснованию симплексного метода,
множество всех векторов
,
удовлетворяющих условию
,
обозначим через
и
введем несколько определений:
Определение 1. Линейная функция, определенная на выпуклом многограннике К, достигает своего оптимального значения в крайней точке этого многогранника.
Определение 2. Допустимая точка называется базисной или опорной (опорным планом), если она соответствует крайней точке многогранника решений;
Определение 3.
Допустимая точка называется вырожденной,
если менее чем
значений
отличны от нуля (
- число ограничений в задаче);
Определение 4.
Если X
– крайняя точка многогранника К, то не
более
её координат
отличны от нуля, и векторы
,
коэффициенты
при которых отличны от нуля, линейно
независимы.
Пусть
- крайняя точка многогранника решений
,
определяемого равенством
,
причем
координат
точки
отличны от нуля, т.е.

- невырожденный
опорный план задачи.
Согласно определению
4, векторы

линейно независимы и образуют базис
-мерного
пространства. Функция цели
в точке
принимает значение
и
равенство
объединяется
в равенство
(3)
Найдём опорный план
,
которому соответствует значение
функции цели
.
Поскольку векторы
образуют базис, то любой вектор
может быть представлен в виде линейной
комбинации этих векторов
.
Выберем вектор
и, умножив его на число
,
прибавим к левой части равенства (3), а
затем вычтем из неё
,
в результате получим
(4)
Так
как
,
то получим
.
Таким образом, если
выбрать точку
с координатами

то
она будет удовлетворять условию
и, если при этом все координаты точки
будут неотрицательны, т.е.
(5) , то
будет допустимой точкой задачи. Условие
(5) выполняется, если выбрать
, (6)
где
берётся min
только положительных отношений
и
.
В случае, когда все
,
величину
можно выбрать как угодно большой. Это
свидетельствует о неограниченности
многогранника решений. Пусть выбрано
,
удовлетворяющее условию (6); тогда имеем
в предположении, что
:
.
Координаты второй точки будут:

При
выборе
в соответствии с (6) обращается в нуль
лишь одна координата
,
поэтому новое решение
,
как и старое
,
содержит
положительных координат. Таким образом
точка
является опорным планом задачи и переход
от плана
к плану
соответствует переходу от одной крайней
точки многогранника решений к другой.
Выясним,
как следует выбирать вектор
,
чтобы при переходе от одной крайней
точки к другой линейная функция
по крайней мере не убывала.
Точке
соответствует значение функции цели
,
равное
Преобразовав
это выражение для
,
получим
,
где
.
Очевидно
,
если
.
Решение задачи 1 симплексным методом
max
Стандартная формаmax



|
Ба- зис |
сz |
bi |
|
|
|
|
|
|
θ |
Замечания |
|
|
|
|
|
|
| |||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| |
|
Результи- рующая строка |
zопт |
|
|
|
|
|
|
| ||
|
| ||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| |
|
Результи- рующая строка |
zопт |
|
|
|
|
|
|
| ||
|
| ||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| |
|
Результи- рующая строка |
zопт |
|
|
|
|
|
|
| ||
|
| ||||||||||
Презентация решения задачи 1 симплексным методом
