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

Симплекс-метод с естественным базисом

Для применения симплекс-метода с естественным базисом КЗЛП должна содержать единичную подматрицу размером mxm – в этом случае очевиден начальный опорный план (неотрицательное базисное решение системы ограничений КЗЛП).
Для определенности предположим, что первые m векторов матрицы системы уравнений составляют единичную матрицу. Тогда первоначальный опорный план очевиден – (b1, b2 ,…, bm ,0,…,0).
Проверка на оптимальность опорного плана проходит с помощью признака оптимальности, переход к другому опорному плану проводится с помощью преобразований Жордана-Гаусса при использовании математического признака оптимальности. Полученный опорный план снова проверяется на оптимальность и так далее. Процесс заканчивается за конечное число шагов, причем на последнем шаге либо выявляется неразрешимость задачи (конечного оптимума нет), либо получается оптимальный опорный план и соответствующее ему оптимальное значение ЦФ.
Математический признак оптимальности состоит из следующих двух теорем:
1. Если для всех векторов А1, А2,…, Аn выполняется условие
где ,
то полученный опорный план является оптимальным.
2. Если для некоторого вектора, не входящего в базис, выполняется условие, то можно получить новый опорный план, для которого значение ЦФ будет больше исходного, при этом могут быть два случая:
- если все компоненты вектора, подлежащего вводу в базис, неположительны, то ЗЛП не имеет решения (конечного оптимума нет);
- если имеется хотя бы одна положительная компонента у вектора, подлежащего вводу в базис, то можно получить новый опорный план.
На основании признака оптимальности в базис вводится вектор Ак, давший минимальную отрицательную величину симплекс разности:
Чтобы выполнялось условие неотрицательности значений опорного плана, выводится из базиса вектор Аr, который дает минимальное положительное оценочное отношение

Строка Аr называется направляющей, столбец Аки элементar к– направляющими.
Элементы направляющей строки в новой симплекс-таблице вычисляются по формулам:
а элементы i-й строки – по формулам:
Значения нового опорного плана рассчитываются по формулам:
для i = r ;
Процесс решения продолжают либо до получения оптимального плана, либо до установления неограниченности ЦФ. Если среди симплекс-разностей (оценок) оптимального плана нулевые только оценки, соответствующие базисным векторам, то это говорит о единственности оптимального плана. Если же нулевая оценка соответствует вектору, не входящему, то в общем случае это означает, что оптимальный план не единственный.
Примечание. Для использования приведенной процедуры к минимизации линейной функции f (x1,x2,…, xn) следует искать максимум - f (x1,x2,…, xn), затем полученный максимум взять с противоположным знаком. Оптимальное решение то же.
Пример. Получить решение по модели:
Эта задача (модель) линейного программирования, приведем ее к каноническому виду путем введения дополнительных переменных x 3 и x4:
КЗЛП имеет необходимое число единичных столбцов, т.е. обладает очевидным начальным опорным планом (0,0,300,150). Решение осуществляется симплекс-методом с естественным базисом с оформлением расчетов в симплекс-таблицах:

Номер



В

2

3

0

0


симплекс-

Базис


план





Q

таблицы









А3

0

300

1

3

1

0

100
0
А4

0

150

1

1

0

1

150


f(x)

0

-2

-3

0

0


А2

3

100

1/3

1

1/3

0

300
I
А4

0

50

2/3

0

-1/3

1

75


f(x)

300

-1

0

1

0


А2

3

75

0

1

1/2

-1/2

II
А1

2

75

1

0

-1/2

3/2




f(x)

375

0

0

1/2

3/2


В симплекс-таблице II получен оптимальный опорный план, поскольку все симплекс-разности (оценки)j. Оптимальные значения переменных равны: x1*=75, x2* =75 (основные переменные), x3* =0, x4* =0 (дополнительные переменные). Максимальное значение целевой функции равно 375.
Таким образом, в рассмотренной выше задаче об оптимальном использовании ограниченных ресурсов, оптимальная производственная программа состоит в выпуске 75ед. изделий первого вида и 75ед. изделий второго вида. С этой программой связана максимальная выручка от реализации готовой продукции – 375 у.е.
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
Нелинейное программирование
Метод Лагранжа
Метод множителей Лагранжа
Решить онлайн
Учебно-методический
√ курсы переподготовки и повышения квалификации
√ вебинары
√ сертификаты на публикацию методического пособия
Подробнее
Курсовые на заказ