КАТЕГОРИИ: Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748) |
Шаг.Базисные переменные:х1, х2 и х5
Свободные переменные: х3, х4. Выразим новые базисные переменные через свободные, начиная с разрешающего уравнения. Его далее используем для преобразования оставшихся уравнений системы.
Положив свободные переменные равными 0, получим третье решение задачи: F=(12; 8; 0; 0; 8)=11392. Это значение оптимально, так как его увеличения нельзя достигнуть, не нарушив ограничений задачи. Теперь можно в общем виде сформулировать критерий оптимальности решения при отыскании максимума целевой функции: если в выражении целевой функции через свободные переменные отсутствуют положительные коэффициенты при свободных переменных, то решение оптимально. При определении минимума целевой функции Z возможны два пути: 1. отыскать максимум функции F, полагая F= -Z и учитывая, что Zmin= -Fmax; 2. модифицировать симплексный метод: на каждом шаге уменьшать целевую функцию за счет той свободной переменной, которая входит в выражение целевой функции с отрицательным коэффициентом. Критерий оптимальности решения при отыскании минимума целевой функции будет выглядеть следующим образом: если в выражении целевой функции через свободные переменные отсутствуют отрицательные коэффициенты при свободных переменных, то решение оптимально. Дополнение: Сформулируем все возможные случаи, возникающие при оценке наибольших возможных значений переменных для перевода в симплексном методе свободных переменных в базисные. Обозначим хi – переводимая свободная переменная, bj - свободный член, aij – коэффициент при хi. В общем виде уравнение хj=bj+…+ aijxi+… определяет наибольшее возможное значение хi по следующим правилам: 1. хi=|bj/aij|, если bj и aij разного знака и 2. 3. хi= 0, если bj = 0и aij < 0, 4. 5. Симплексные таблицы. При практических расчетах реальных задач удобно использовать симплексный метод реализованный в симплексных таблицах. Рассмотрим алгоритм их составления на примере конкретной задачи, не углубляясь в его подробное обоснование. Вернемся к задаче 1 (текст задачи см. лекция 29). Найти максимум функции
Приведем задачу к каноническому виду, добавив в каждое неравенство системы ограничений по балансовой переменной, указывающей величину остатков сырья соответствующего вида:
Выпишем матрицу и расширенную матрицу этой системы:
Их ранг равен 3, значит система совместна и имеет три базисные переменные. Общий вид таблиц следующий:
В первой строке этой таблицы указаны коэффициенты при переменных целевой функции. В столбцы Аj записывают коэффициенты при переменной хj. В столбец В записывают свободные члены уравнений системы линейных ограничений. В первый столбец симплекс таблицы заносят наименования переменных, которые образуют единичный базис. Если такого базиса нет, то можно выбрать любые переменные в качестве базисных, при этом число базисных переменных равно рангу матрицы системы ограничений. Две последние строки таблицы предназначены для проверки полученного плана на оптимальность. Значения Заполним первую симплексную таблицу для нашей задачи. В качестве трех базисных переменных выберем переменные х3 , х4 , х5. Таблица 1.
Проверяем выполнение критерия оптимальности (формулировку см.выше). В переложении для применения в симплексных таблицах возможны следующие варианты: 1. Если все оценки не положительны 2. Если имеются положительные оценки, например, 3. Если столбцов описанных в пункте 2 нет, но имеется положительная оценка, то продолжаем решение, выбирая новый базис. Для выбора нового базиса выделим наибольшую из положительных оценок. Пусть это будет 1. Заменим в первом столбце таблицы имя старой базисной переменной, стоящей в p -й строке (хp= х5 ), на имя новой базисной переменной согласно номеру разрешающего столбца (хq= х2 ). 2. В столбцах, соответствующих основным переменным, проставляем нули и единицы: 1 - против «своей» основной переменной, 0 - против «чужой» основной переменной. 3. Все элементы разрешающей строки делим на разрешающий элемент
4. Далее производим пересчет остальных элементов симплекс-таблицы по методу Гаусса-Жордана. К каждой из остальных строк прибавляем преобразованную разрешающую строку, умноженную на такое число, чтобы в разрешающем столбце получился 0. Эти преобразования в виде формул можно записать так:
Таблица 2.
Анализ полученной таблицы 2 показывает, что решение не оптимально. Наибольшая (и единственная) из положительных оценок находится в первом столбце. Он будет разрешающим. Найдем разрешающую строку: 79:(1/4)=316; 477:(21/4)=90.9; 120:(5/2)=48. Минимальное значение – «48», значит вторая строка будет разрешающей. Базисная переменная х4 меняется на переменную х1. Переходим к следующей таблице по описанным выше правилам. Таблица 3.
Данные этой таблицы указывают на оптимальность полученного решения, согласно которому целевая функция достигает максимального значения 747 при х1 = 48, х2 = 67, х3 = 225, х4 = 0, х5 = 0. В случае, если при приведении задачи к каноническому виду не удается сразу получить базис, т.е. среди векторов-столбцов матрицы ограничений нет единичного вектора, содержащего 1 на i -ом месте, то используется М-метод или метод искусственного базиса. В левую часть i -ого уравнения добавляется новая переменная хj, ( Пример 1: Построить М -задачу: найти максимум функции F=-2x1-3x2-4х3 при ограничениях Преобразовав неравенства в равенства, получим следующую систему ограничений: В матрице ограничений полученной задачи есть два единичных вектора-столбца: найти максимум функции F= -2x1 - 3x2 - 4х3 - Мх7 - Мх8 при ограничениях
Решим эту задачу с помощью симплекс-таблиц так же, как решали каноническую задачу линейного программирования. Приведем все тре6уемые симплекс-таблицы без подробных комментариев. Таблица 1.
Таблица 2.
Таблица 3.
Ответ: F (4,0,2,2,2,….)=16. Возможен и другой принцип выбора уравнений для введения М -переменных. Они вводятся не сразу после приведения задачи к каноническому виду, а после получения первого базисного решения. Выбираются те уравнения, которые дают отрицательную компоненту в базисном решении и в каждое из них вводится новая неотрицательная искусственная переменная, которая имеет тот же знак, что и свободный член в правой части уравнения. В первой симплекс-таблице все искусственные переменные и обычные добавочные переменные, дающие неотрицательные компоненты базисного решения включаются в число базисных. Пример 2: Построить М - задачу: найти максимум функции F=x1+2x2 при ограничениях:
Если мы возьмем в качестве базисных переменных х1 и х2, то получим недопустимое базисное решение Х=(0; 0; -1; 3; 5) с одной отрицательной компонентой, получающейся из первого уравнения. Введем в первое уравнение искусственную переменную у1 с тем же знаком, что и свободный член. Также новую переменную введем в целевую функцию с коэффициентом (-М). Окончательно получим: найти максимум функции F=x1 + 2x2 - My1 при ограничениях: В обоих случаях дальнейшее решение задачи ничем не отличается от изложенного выше.
Дата добавления: 2014-01-20; Просмотров: 996; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы! |