Заглавная страница Избранные статьи Случайная статья Познавательные статьи Новые добавления Обратная связь КАТЕГОРИИ: АрхеологияБиология Генетика География Информатика История Логика Маркетинг Математика Менеджмент Механика Педагогика Религия Социология Технологии Физика Философия Финансы Химия Экология ТОП 10 на сайте Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрацииТехника нижней прямой подачи мяча. Франко-прусская война (причины и последствия) Организация работы процедурного кабинета Смысловое и механическое запоминание, их место и роль в усвоении знаний Коммуникативные барьеры и пути их преодоления Обработка изделий медицинского назначения многократного применения Образцы текста публицистического стиля Четыре типа изменения баланса Задачи с ответами для Всероссийской олимпиады по праву Мы поможем в написании ваших работ! ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?
Влияние общества на человека
Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрации Практические работы по географии для 6 класса Организация работы процедурного кабинета Изменения в неживой природе осенью Уборка процедурного кабинета Сольфеджио. Все правила по сольфеджио Балочные системы. Определение реакций опор и моментов защемления |
Симплекс-метод решения задач линейного программирования
Стандартная форма задач линейного программирования Симплекс-метод (СМ) решения задач ЛП относится к числу итерационных методов, а это означает, что в процессе поиска оптимального решения выполняемые в определенной последовательности однотипные вычислительные процедуры повторяются до тех пор, пока это решение не будет получено. В основе построения СМ лежит положение о том, что опти- мальному решению всегда соответствует одна из угловых (или экстремальных) точек области допустимых решений. Исходя из этого в вычислительной процедуре СМ реализуется упоря- доченный процесс, при котором начиная с некоторой началь- ной допустимой угловой точки осуществляются переходы от одной допустимой угловой точки ОДР к другой. Каждый оче- редной переход осуществляется только в смежную (соседнюю) точку, при этом переход к предшествующей, уже пройденной экстремальной точке производиться не может. Перед каждым очередным переходом в смежную точку выполняется провер- ка на оптимальность той точки, которая в данный момент до- стигнута процедурой поиска оптимального решения СМ. Одна из главных трудностей, возникающих при организа- ции поиска СМ, заключается в определении начальной допус- тимой точки. С целью уменьшения этой трудности задачу ЛП приводят к стандартной форме, которая предполагает следу- ющее: 1. Все ограничения-неравенства представляются в виде равенств с неотрицательной правой частью. Для приведения ограничений, записанных в виде неравенств типа ≤ или ≥, к равенствам необходимо прибавить остаточную переменную к левой части ограничения типа ≤ или вычесть избыточную пе- ременную из левой части ограничения типа ≥. С содержатель- ной точки зрения остаточная переменная представляет собой остаток, неизрасходованную часть какого-то ресурса, а избы- точная переменная — превышение результатов деятельности над нормативными или плановыми заданиями. И на остаточ- ные, и на избыточные переменные также накладывается усло- вие неотрицательности. Правые части сформированных таким образом равенств всегда можно сделать неотрицательными, умножив обе части равенств на (-1). Пример 9.3. Даны ограничения-неравенства задачи ЛП: a11x1 + a12x2 ≤ b1, a21x1 + a22x2 ≥ b2, a31x1 + a32x2 ≤ -b3, x1, x2 ≥ 0.
Результатом приведения к стандартному виду является следующая система линейных равенств: a11x1 + a12x2 + s1 = b1, a21x1 + a22x2 − s2 = b2, -a31x1 − a32x2 − s3 = b3, x1, x2 ≥ 0, s1, s2, s3 ≥ 0. 2. На значения всех переменных задачи накладывается условие неотрицательности. Если какая-либо из переменных не имеет ограничения в знаке, то ее представляют в виде раз- ности двух неотрицательных переменных: xi = xi′ − xi″, где xi′, xi″ ≥ 0. Представленную таким образом переменную подставля- ют во все ограничения и в целевую функцию. Пример 9.4. Дана задача ЛП: найти max W(x) = c1x1 + c2x2 при ограничениях a11x1 + a12x2 ≤ b1, a21x1 + a22x2 ≥ b2, x1 ≥ 0, x2 — не ограничена в знаке. Выполнение условия неотрицательности всех переменных приводит к следующей задаче: найти max W(x) = c1x1 + c2x′2 − c2x″2 при ограничениях: a11x1 + a12x′2 − a12x″2 ≤ b1, a21x1 + a22x′2 − a22x″2 ≥ b2, x1 ≥ 0, x′2, x″2 ≥ 0. в) целевая функция задачи ЛП, представленной в стандарт- ной форме, может подлежать как максимизации, так и мини- мизации. Исходную ЦФ в ряде случаев можно изменить: мак- симизация некоторой ЦФ эквивалентна минимизации той же ЦФ, взятой с противоположным знаком, и наоборот. Например, задача максимизации ЦФ W(x) = x1 + 4x2 эквивалентна задаче минимизации ЦФ (-W(x)) = (-1)x1 + (-4)x2.
Основные понятия симплекс-метода Если задача ЛП имеет ограничения только типа ≤, трудно- стей в получении начального допустимого решения не возника- ет. В результате приведения задачи ЛП к стандартной форме ограничения задачи образуют систему линейных уравнений с n неизвестными, образующими векторное пространство, раз- мерность которого m определяется количеством ограничений исходной задачи. При m = n система уравнений имеет единс- твенное решение, при m > n в задаче ЛП возникает избыточ- ность (часть уравнений оказывается лишней), и при m < n зада- ча ЛП будет иметь бесчисленное множество решений. Именно этот последний случай и рассматривается в теории линейного программирования. Пример 9.5. Задача ЛП из примера 9.1 после приведения к стандартной форме приобретает вид: найти max W(x) = x1 + 4x2 + 0s1 + 0s2 при ограничениях:
x1 + x2 + s1 = 4, - x1 + x2 + s2 = 2, x1, x2 ≥ 0, s1,s2 ≥ 0. Для этой задачи m = 2, а n = 4. Всякая угловая точка ОДР соответствует базисному ре- шению задачи ЛП, представленной в стандартной форме. Для определения понятия базисного решения рассмотрим систему линейных уравнений из примера 9.5. Коэффициенты при пе- ременных и правые части ограничений этой системы являют- ся координатами m-мерных векторов: P1 = (1; -1), P = (1; 1),
можно записать в векторной форме: P1x1 + P2x2 + P3s1 + P4s2 = B. Каждая остаточная переменная вводится только в одно ограничение, поэтому в остальных ограничениях коэффици- енты при этой переменной, естественно, будут равны нулю. По этой причине в рассматриваемой системе линейных уравнений векторы P3, P4 являются линейно независимыми единичными векторами, т. е. составляют базис всей приведенной системы векторов. Переменные s1, s2, в данном случае соответствующие векторам базиса, называются базисными, а переменные x1, x2 — небазисными, или свободными. С геометрической точки зрения роль базисных переменных состоит в том, что они опре- деляют величину проекции вектора B на направления векторов базиса (рис. 9.3). С введением остаточных переменных базисное решение получить нетрудно. Базисным решением является такое час- тное решение системы линейных уравнений, которое получено следующим образом: все (n − m) свободных переменных при- равниваются нулю, а m базисных переменных, в качестве ко- торых и выступают остаточные переменные, приравниваются правым частям уравнений. Рис. 9.3. Векторное представление ограничений задачи ЛП
Если базисное решение удовлетворяет условию неотри- цательности правых частей, то оно называется допустимым базисным решением. Исходной точкой поиска в СМ является начало координат. Решение, удовлетворяющее этой точке, на- зывается начальным. Для задачи ЛП из примера 9.5 начальным допустимым базисным решением является следующее: в ка- честве базисных принимаются остаточные переменные, кото- рые принимают значения s1 = 4, s2 = 2, остальные переменные x1, x2 являются в этом случае свободными и приравниваются нулю. Таким образом, для задачи ЛП, имеющей ограничения только типа ≤, начальное допустимое базисное решение полу- чается после приведения ее к стандартному виду. С помощью метода исключений Жордана — Гаусса можно найти все базисные решения системы уравнений, последова- тельно переходя от одного единичного базиса к другому. Общее количество таких базисных решений определяется количест- вом сочетаний , которое по своей сути отражает максимальное количество итераций, которое может быть вы- полнено при решении задачи ЛП симплекс-методом. Однако на самом деле количество таких итераций гораздо меньше, пос- кольку в симплекс-методе реализуется такой целенаправлен- ный процесс перехода от одной экстремальной точки к другой, что в результате происходит увеличение значения ЦФ (в зада- че ее максимизации). Смежные экстремальные точки ОДР различаются толь- ко одной переменной в каждой группе базисных и свободных переменных. Например, на рис. 9.1 началу координат соответс- твуют базисные переменные s1, s2 и небазисные x1, x2. Для со- седней точки F группу базисных переменных составляют x1 и s2, а группу небазисных — x2 и s1. Как видно, группы базисных и небазисных переменных в точках О и F действительно разли- чаются лишь одной компонентой. Это свойство экстремальных точек позволяет определить каждую последующую смежную экстремальную точку путем замены одной из текущих неба- зисных переменных текущей базисной переменной.
Для рассмотрения этого процесса взаимной замены пере- менных вводятся понятия включаемой и исключаемой пере- менных. Включаемая переменная — это небазисная в данный момент переменная, но которая будет включена в состав базис- ных на следующей итерации. Исключаемая переменная — это переменная, которая на следующей итерации будет исключена из состава базисных.
Алгоритм симплекс-метода Рассмотрим задачу ЛП примера 9.5. Процедуру решения задачи с использованием СМ удобнее представить с помощью табл. 9.2, которая является реализацией обычной жордановой таблицы. В левом столбце таблицы отображаются номер итерации и указываются включаемые и исключаемые на очередной ите- рации переменные. В столбце “Базис. перем” вписываются ба- зисные на данной итерации переменные. Столбец “Решения” содержит правые части ограничений задачи ЛП на нулевой итерации, базисные решения, получаемые в ходе очередной итерации, в этом же столбце будет находиться и оптимальное решение задачи. В столбце “Условия допустимости” содержит- ся отношение, с помощью которого осуществляется проверка условий допустимости при выборе переменной, исключаемой из состава базисных. Столбец “Контрольная сумма” служит для проверки правильности проводимых расчетов и в каждой клеточке содержит арифметическую сумму всех чисел соот- ветствующей строки. Остальные столбцы содержат в заголовке имена всех базисных и небазисных переменных. Шаг 0. Используя стандартную форму задачи ЛП опреде- лить начальное допустимое базисное решение (НДБР), прирав- няв нулю (n − m) свободных переменных. На этом шаге строится исходная таблица и в нее заносятся все базисные переменные, коэффициенты при переменных в ограничениях, а также их правые части. Для ЦФ в таблице вводится отдельная строка (W(x)-строка). Для включения в таблицу ЦФ преобразуют пу- тем переноса ее правой части влево от знака равенства, напри- мер, W(x) − x1 − 4x2 − 0s1 − 0s2 = 0. Таблица 9.2
Шаг 1. Из числа текущих небазисных переменных выби- рается включаемая в базис новая переменная, положительное приращение которой приводит к увеличению ЦФ. На этом шаге проверяется условие оптимальности: в задачах максимизации ЦФ, включаемой в состав базисных, является переменная, которая имеет наибольший отрицательный коэффициент в Z−строке симплекс-таблицы. Если все коэффициенты Z−строки оказались положительными, то это свидетельствует о достиже- нии ЦФ оптимального значения. В задачах минимизации ЦФ признаком оптимальности решения является отрицательность всех коэффициентов Z−строки. Переменная, включаемая в со- став базисных, определяет ведущий столбец таблицы. Шаг 2. Из числа переменных текущего базиса выбирается исключаемая переменная, которая должна принять нулевое значение. На этом шаге проверяется условие допустимости: в задачах и максимизации, и минимизации ЦФ исключаемой выбирается та базисная переменная, для которой отношение постоянной в правой части соответствующего ограничения к положительному коэффициенту ведущего столбца мини- мально, т. е. si = min{b1/a11; b2/a21}. Существо этой проверки состоит в том, что следующая экстремальная точка, в ко- торую будет осуществлен переход, должна принадлежать ОДР. Величина отношения определяет приращение, которое получает включаемая в состав базисных переменная. Пере- менная, исключаемая из состава базисных, определяет веду- щую строку. Шаг 3. Находится новое базисное решение, соответству- ющее новым базисным и небазисным переменным. Элемент таблицы на пересечении ведущей строки и ведущего столбца называется ведущим. Очередная итерация проводится по сле- дующей схеме: 1) все элементы ведущей строки делятся на ведущий эле- мент; 2) все элементы ведущего столбца заменяются нулями, а сам ведущий элемент — единицей; 3) все остальные элементы симплекс-таблицы, включая Z-строку и элементы столбцов “Решение” и “Контрольная сум- ма”, вычисляются по правилу “прямоугольника” , где a ks — ведущий элемент. Осуществляется переход к шагу 1.
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Последнее изменение этой страницы: 2021-01-14; просмотров: 184; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы! infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 18.216.53.143 (0.021 с.) |