Динамическое программирование
Задачи динамического программирования: задача распределения инвестиций, задача замены оборудования, задача Джонсона
xf1(x)f2(x)f3(x)
16.345
25.267
34.34.67.8
4563
5*76.38.2
Решить онлайн
Примеры решений Метод Гомори Графический метод Теория игр Симплекс-метод M-задача Теоремы двойственности Одноканальные СМО Задача коммивояжера Транспортная задача

Метод последовательных уступок

Метод (последовательных) уступок заключается в анализе точек на границе Парето и выбора одной из них — компромиссной.

Назначение сервиса. Сервис предназначен для онлайн решения многокритериальных задач оптимизации методом последовательных уступок.

Инструкция. Выберите количество переменных и количество строк (количество ограничений). Полученное решение сохраняется в файле Word и Excel.
Количество переменных
Количество строк (количество ограничений)
Количество целевых функций

При этом ограничения типа xi ≥ 0 не учитывайте. Если в задании для некоторых xi отсутствуют ограничения, то ЗЛП необходимо привести к КЗЛП, или воспользоваться этим сервисом.
Вместе с этим калькулятором также используют следующие:
Графический метод решения ЗЛП
Решение транспортной задачи
Решение матричной игры
С помощью сервиса в онлайн режиме можно определить цену матричной игры (нижнюю и верхнюю границы), проверить наличие седловой точки, найти решение смешанной стратегии методами: минимакс, симплекс-метод, графический (геометрический) метод, методом Брауна.


Экстремум функции двух переменных
Задачи динамического программирования
Распределить 5 однородных партий товара между тремя рынками так, чтобы получить максимальный доход от их продажи. Доход от продажи на каждом рынке G(X)зависит от количества реализованных партий товара Х и представлен в таблице.

Объем товара Х (в партиях) Доход G(X)
1 2 3
0 0 0 0
1 28 30 32
2 41 42 45
3 50 55 48
4 62 64 60
5 76 76 72

Алгоритм метода последовательных уступок (компромиссов)

Вначале производится качественный анализ относительной важности критериев. На основании такого анализа критерии нумеруются в порядке убывания важности.
Ищем максимальное значение f1* первого критерия f=f1(x) на всем множестве допустимых решений. Затем назначаем величину «допустимого» снижения (уступки) Δ1 критерия f1(x) и определяем наибольшее значение f2* второго критерия f=f2(x) при условии, что значение первого критерия должно быть не меньше, чем f1(x)-Δ1. Затем назначаем величину «допустимого» снижения (уступки) Δ2 критерия f2(x) и определяем наибольшее значение f3* третьего критерия f=f3(x) при условии, что значение второго критерия должно быть не меньше, чем f2* - Δ2 и т. д. Таким образом, оптимальным решением многокритериальной задачи считается всякое решение последней из задач последовательности:
1) найти max f1(x)=f1* в области x ∈ X;
2) найти max f2(x)=f2* в области, задаваемой условиями x ∈ X; f1(x) ≥ f1*1 (6)
……………………………………………………………….
m) найти max fm(x)=fm* в области, задаваемой условиями
x ∈ X; fi(x) ≥ fi*i, i=1,...,m-1
Очевидно, что если все Δi=0, то метод уступок находит только лексикографически оптимальные решения, которые доставляют первому по важности критерию наибольшее на Х значение. В другом крайнем случае, когда величины уступок очень велики, решения, получаемые по этому методу, доставляют последнему по важности критерию наибольшее на Х значение. Поэтому величины уступок можно рассматривать как своеобразную меру отклонения приоритета частных критериев от жесткого лексикографического.
Метод последовательных уступок не всегда приводит к получению только эффективных точек, но среди этих точек всегда существует хотя бы одна эффективная. Это следует из следующих утверждений.
Утверждение 3. Если X ⊂ Rn - множество замкнутое и ограниченное, а функции fi(x) непрерывны, то решением m-й задачи из (6) является, по крайней мере, одна эффективная точка.
Утверждение 4. Если x* - единственная (с точностью до эквивалентности) точка, являющаяся решением m-й задачи из (6), то она эффективна.

Примеры решения многокритериальной задачи методом последовательных уступок

Пример №1. Решить методом последовательных уступок многокритериальную задачу.
f1(x)=7x1+2x3-x4+x5 → max ,
f2(x)=x1-5x2-4x3+x4 → max
при ограничениях
-x1+x2+x3=2 ;
3x1-x2+x4=3 ;
5x1+2x2+x3+x4+x5=11;
xi ≥ 0 для i=1,2,...,5.
Упорядочим критерии согласно их нумерации, то есть будем в начале работать с критерием f1(x), а затем с критерием f2(x).
При решении примера методом искусственного базиса была получена симплекс-таблица (табл.). Возьмем ее в качестве начальной, вычислив относительные оценки для функции f=f1(x). Получим таблицу 10. Таблица 11 определяет точку, доставляющую функции f1(x) наибольшее значение f1*, равное 16.
Таблица 10. Таблица 11.




7

0







cв


X1

x2




x4

x2


2

x3

-1

1

2


x3

1/3

2/3

3

-1

x4

3

-1

3


x1

1/3

-1/3

1

1

x5

3

2

6


x5

-1

3

3


f1

-9

5

7


f1

3

2

16

Далее переходим к решению задачи
f2(x)=x1-5x2-4x3+x4 → max
при ограничениях задачи, к которым добавлено новое ограничение f1(x)≥f1*-Δ:
-x1+x2+x3=2,
3x1-x2+x4=3 , (7)
5x1+2x2+x3+x4+x5=11,
7x1+2x3- x4+x5³16-Δ,
xi ≥ 0 для i=1,2,...,5.
Новое ограничение преобразуем в равенство и заменим переменные x1,x3,x5, используя таблицу 11, выражениями
x1=1/3x2-1/3x4+1, x3=-2/3x2-1/3x4+3, x5=-3x2+x4+3.
В результате этих преобразований дополнительно введенное ограничение примет вид -2x2-x4+x6=-16+Δ. Итак, получили задачу параметрического программирования с параметром в правой части ограничений.
В качестве начальной таблицы для задачи (7) можно использовать таблицу 12, которая получена из таблицы 11 в результате пополнения ее еще одной строкой и пересчета строки относительных оценок. Решим задачу (7) для произвольного параметра Δ≥0. Для этого столбец правых частей ограничений в таблице 12 представим в виде двух столбцов z′, z″: zi0=zi′+zi″Δ. При выборе главной строки в таблице 12 следует использовать значения из столбца z′. Полученная далее таблица 13 является оптимальной при Δ=0 и при всех значениях Δ, удовлетворяющих условиям
3+(-1/9) Δ ≥ 0, 1+(-1/9) Δ ≥ 0, 3+1/3 Δ ≥ 0, 0+1/3 Δ ≥ 0.
Из этой системы неравенств получаем 0 ≤ Δ ≤ 9. При этих значениях параметра решением задачи является точка x*=(1+(-1/9)Δ, 0, 3+(-1/9)Δ, 0+1/3Δ, 3+1/3Δ).
Таблица 12. Таблица 13.



1

-5








св


x4

x2

z′

z″



x6

x2

z′

z″

-4

x3

1/3

2/3

3

0


x3

-1/9

4/9

3

-1/9

1

x1

1/3

-1/3

1

0


x1

-1/9

-5/9

1

-1/9

0

x5

-1

3

3

0


x5

1/3

11/3

3

1/3

0

x6

3

2

0

1


x4

1/3

2/3

0

1/3


f2

-2

2

-11

0


f2

2/3

10/3

-11

2/3

При Δ > 9 таблица 13 не является оптимальной, и нужно выполнить шаг двойственного симплекс-метода с главным элементом, стоящим на пересечение второй строки и первого или второго столбцов. Получим таблицу 14, из которой видно, что при Δ > 9 решениями являются точки, доставляющие функции f2(x) значение –5. Таблица 14 определяет опорное решение x**=(0,0,2,3,6).
Таблица 14.



x1

x2

z′

z″

x3

-1

1

2

0

x6

-9

5

-9

1

x5

3

2

6

0

x4

3

-1

3

0

f2

6

0

-5

0

Найдем эти решения. Выберем главным столбец с 0-оценкой. В зависимости от Δ главной строкой будет первая или вторая строка. Если
(-9+Δ)/5 > 2, то главной строкой будет выбрана 1-я. А значит, следующей будет таблица 15. Она определяет опорное решение X=(0,2,0,5,2), если
–19+Δ≥0. Итак, если D≥19, оптимальными решениями будут все точки выпуклой комбинации
ax**+(1-a)x*=(0, 2-2a, 2a,5-2a,2+4a), где a∈[0,1].
Таблица 15.



x1

x3

z′

z″

x2

-1

1

2

0

x6

-4

-5

-19

1

x5

5

-2

2

0

x4

2

1

5

0

f2

6

0

-5

0

Если (-9+Δ)/5 > 2, то главной строкой будет выбрана 2-я. А значит, следующей после таблицы 14 будет таблица 16. Таблица 16 определяет решение X=(0, (-9+Δ)/5, (19-Δ)/5, (6+Δ)/5, (48-2Δ)/5), если –19+Δ≤0. Итак, если Δ≤19, оптимальными решениями будут все точки выпуклой комбинации
ax**+(1-a)x*=(0, (1-a)(-9+Δ)/5, (19-Δ)/5+a(-9+Δ)/5, (6+Δ)/5+a(9-Δ)/5, (48-2Δ)/5+a(-18+2Δ)/5), где a∈[0,1].
Таблица 16.



x1

x6

z′

z″

x3

4/5

-1/5

19/5

-1/5

x2

-9/5

1/5

-9/5

1/5

x5

33/5

-2/5

48/5

-2/5

x4

6/5

1/5

6/5

1/5

f2

6

0

-5

0

Окончательный результат формулируется следующим образом: решением многокритериальной задачи являются :
точки x*=(1+(-1/9)Δ, 0, 3+(-1/9)Δ, 0+1/3Δ, 3+1/3Δ), если 0 ≤ Δ ≤ 9,
точки x**=(0, (1-a)(-9+Δ)/5, (19-Δ)/5+a(-9+Δ)/5,
(6+Δ)/5+a(9-Δ)/5,(48-2Δ)/5+a(-18+2Δ)/5), если 9 < Δ ≤ 19,
точки x***=(0, 2-2a, 2a,5-2a,2+4a), если Δ ≥ 19,
где a∈[0,1].

Пример №2. Методом последовательных уступок найти решение задачи, считая, что критерии упорядочены по важности в последовательности {f2,f1}, и Δ2=1.
f1=-x1+3x2 → max,
f2(x)=4x1-x2 → max ,
Первая задача из последовательности (6) в данном случае имеет вид:
f2(x)=4x1-x2 → max ,
при ограничениях
-x1+x2≤1, x1+x2≥3, x1-2x2≤0 , x1≤4 , x2≤3.
Решение этой задачи можно найти графически. Из рисунка 14 видно, что максимум критерия f2(x) на множестве X достигается в вершине x5=(4,2) и f2*=f2(x5)=14.
Графическое решение примера №2.

Графическое решение методом последовательных уступок
Рис.
Добавим к ограничениям задачи условие f2≥f2*-Δ и сформулируем вто­рую задачу последовательности (6):
f1=-x1+3x2 → max,
-x1+x2≤1 ,x1+x2≥3, x1-2x2≤0 ,x1≤4 ,x2≤3,
4x1-x2≥13
Ее решением (рис.) будет вершина x4=(4,3) и f1*=f1(x4)=5. Так как, оптимальное решение последней задачи единственно, то в силу утверждения 5, x4 принадлежит множеству Парето.
Отметим, что при Δ∈[0,1] методом последовательных уступок будет найдена одна из точек отрезка [x4,x5], а при Δ>1, одна из точек отрезка [x3,x4]. Все эти точки и только они принадлежит множеству Парето.

Пример №2. Математическая модель трехкритериальной задачи имеет вид:
Z1=аx1+ x2– 3x3→max;
Z2=x1+ 3x2– 2x3→min;
Z3= –x1+ 2x2+аx3→max;
x1+ 3x2+2x3≥1,
2x1x2+x3а,
x1+ 2x2≤24,
x1, x2, x30.
Решить задачу методом последовательных уступок, выбрав уступку по первому критерию d1=4, а по второму d2=5.

ЕГЭ по математике
Yandex.Просвещение представляет бесплатные видеокурсы по ЕГЭ с возможностью прохождения тестов
Подробнее
Транспортная задача
Используя метод минимального тарифа, представить первоначальный план для решения транспортной задачи. Проверить на оптимальность, используя метод потенциалов. Стоимость доставки единицы груза из каждого пункта отправления в соответствующие пункты назначения задана матрицей тарифов
1234b
112436
243858
3276310
a4688 
Решить онлайн
Динамическое программирование
Задачи динамического программирования: задача распределения инвестиций, задача замены оборудования, задача Джонсона
xf1(x)f2(x)f3(x)
16.345
25.267
34.34.67.8
4563
5*76.38.2
Решить онлайн
Курсовые на заказ