Курсовая работа: Линейное программирование

Негосударственное среднее профессиональное образовательное учреждение «ФИНАНСОВО-ЭКОНОМИЧЕСКИЙ КОЛЛЕДЖ»

курсовая РАБОТА

по дисциплине Математические методы

Тема: Линейное программирование

Выполнил(а) студент(ка) курса, группы ПО-27 ЗС

Якушева Ольга Сергеевна

фамилия имя отчество

Руководитель работы Груздева Елена Юрьевна

ученая степень, звание, фамилия и инициалы

Содержание

Введение

Теоретическая часть

Математическое решение задачи

Заключение

Список использованной литературы

Приложение №1 (Excel)

Приложение №2 (Pascal)

Введение

Математическое программирование – область прикладной математики, объединяющая различные мат.методы и дисциплины.

Методы:

1. Математическое программирование.

2. Дифференциальные и разностные уравнения.

3. Теория игр.

4. Теория решений и т.д.

Классические задачи исследования операций:

· Задачи диеты (задача о рационе).

· Задача замены (динамическое программирование).

· Задача коммивояжера (динамическое программирование).

· Распределительные задачи.

· Задача о назначениях.

· Задача о размещении складов.

· Задача о раскрое (линейное программирование).

· Задача поиска.

· Теория расписаний (метод дискретного программирования).

· Управление запасами (линейное программирование).

· Задачи массового обслуживания.

Методы математического программирования:

1. Линейного программирование.

2. Не линейное программирование.

3. Динамическое программирование.

4. Алгоритмы на графах.

5. Система массового обслуживания (СМО).

6. Методы прогнозирования.

7. Имитационное прогнозирование.

8. Теория игр.

9. Теория принятия решений.

Теоретическая часть

Рассмотрим один из основных методов – линейное программирование.

Линейное программирование (далее ЛП) – задачи, в которых критерий оптимальности задается в виде линейной формы от входящих в него переменных, на эти переменные накладываются ограничения в виде линейных уравнений или линейных неравенств.

Основные задачи ЛП:

- Задача оптимизации межотраслевых потоков.

- Транспортные задачи.

- Подробнее поговорим про задачу об оптимальном выпуске продукции.

Требуется составить такой план выпуска продукции, который был бы технологически осуществлен по имеющимся ресурсам всех видов, удовлетворял бы задаваемым ограничениям на выпуске каждого вида продукции и в то же время приносил наибольшую прибыль предприятию.

Математическая модель любой задачи линейного программирования включает в себя:

· максимум или минимум целевой функции (критерий оптимальности);

· систему ограничений в форме линейных уравнений и неравенств;

· требование неотрицательности переменных.

Для решения задач ЛП используют графический метод и симплекс-метод.

Математическое решение задачи

В общем виде задачу линейного программирования можно представить следующим образом:

Алгоритмы симплекса-метода позволяют также установить, является ли задача ЛП разрешимой.

Рассмотрим задачу линейного программирования симплекс методом. Предприятие располагает ресурсами сырья, рабочей силой и оборудованием, необходимым для производства любого из трех видов производимых товаров 1, 2, 3. Затраты ресурсов на изготовление единицы данного вида товаров; прибыль, получаемая от реализации единицы товара, а также запасы ресурсов указаны в таблице.

Определить какой ассортимент товара надо выпускать, чтобы прибыль была максимальной.

Обозначим Товар 1 как х₁ , Товар 2 – х₂ , Товар 3 – х₃ .

Z=10х1+8х2+6х3

Решим задачу симплекс методом.

Математическая модель должна быть в канонической форме, т.е. все ограничения в виде неравенств.

4 x ₁ + 8 x ₂ + 4 x ₃ ≤ 120

6 x ₁ + 2 x ₂ + 3 x ₃ ≤ 160

2 x ₁ + 2 x ₂ + 4 x ₃ ≤ 400

Введем новые переменные x₄ , x₅ , x₆ .

4 x ₁ + 8 x ₂ + 4 x ₃ + x ₄ ≤ 120

6 x ₁ + 2 x ₂ + 3 x ₃ + x ₅ ≤ 160

2 x ₁ + 2 x ₂ + 4 x ₃ + x ₆ ≤ 400

Находим исходные опорные решения и проверяем на оптимальность, для этого заполняем симплексную таблицу.

I опорное решение.

x₁ =0, x₂ =0, x₃ =0, x₄ =120, x₅ =160, x₆ =400, Z=0.

Если решение не оптимально, строим вторую симплекс-таблицу.

Находим ключевой элемент: выбираем столбец с наибольшей по модулю отрицательной оценкой, для этого столбца находим b_i /x_ij и выбираем минимальное значение, т.е. выбираем строку, на пересечении выбранного столбца и строки определяется ключевой элемент ;

Ключевой элемент находится на пересечении столбца х₁ и строки х₅ , т.е. меняем их местами. Свободные переменные x₅ , x₂ , x₃ ; базисные переменные x₁ , x₄ , x₆ .

Во второй симплекс-таблице переписываем ключевую строку, разделив ее на ключевой элемент, заполняем базисные столбцы, остальные коэффициенты таблицы находим по правилу прямоугольника;

Получаем новое опорное решение и проверяем его на оптимальность,

II опорное решение.

x₁ =26,67, x₂ =0, x₃ =0, x₄ =13,33, x₅ =0, x₆ =346,67, Z=266,67.

Данное решение не является оптимальным, т.к. в последней строке симплекс-таблицы находится отрицательное число – строим третью симплекс-таблицу.

Ключевой элемент находится на пересечении столбца х₂ и строки х₄ , т.е. меняем их местами. Свободные переменные x₄ , x₃ , x₅ ; базисные переменные x₂ , x₁ , x₆ .

III опорное решение.

x1=26, x2=2, x3=0, x4=0, x5=0, x6=344, Z=276.

Третье опорное решение является оптимальным, так как последняя строка симплекс таблицы содержит только положительные элементы.

Подставляем в линейную функцию Z = 10*26 + 8*2 + 6*0 = 276.

Оптимально производить Товар 1 – в количестве 26, Товар 2 – в количестве 2 и Товар 3 – в количестве 0.

Запрограммируем в MSOfficeExcel (Приложение№1) и в Pascal (Приложение№2). Данные и условия сформированы ранее.

Заключение

Несмотря на то, что симплекс-метод является достаточно эффективным алгоритмом, показавшим хорошие результаты при решении прикладных задач ЛП, он является алгоритмом с экспоненциальной сложностью. Причина этого состоит в комбинаторном характере симплекс-метода, последовательно перебирающего вершины многогранника допустимых решений при поиске оптимального решения. Тем не менее, сам факт полиномиальной сложности задач привёл к созданию целого класса эффективных алгоритмов ЛП — методов внутренней точки, первым из которых был алгоритм Н. Кармаркара, предложенный в 1984 г. Метод внутренних точек, который, в отличие от симплекс-метода, обходит точки из внутренней части области допустимых значений, использует методы логарифмических барьерных функций нелинейного программирования, разработанные в 60-х гг. Фиако (Fiacco) и МакКормиком (McCormick). Первый полиномиальный алгоритм, метод эллипсоидов, был предложен в 1979 г. советским математиком Л. Хачияном, разрешив таким образом проблему, долгое время остававшуюся нерешённой. Метод эллипсоидов имеет совершенно другую, некомбинаторную, природу, нежели симплекс-метод. Однако в вычислительном плане этот метод оказался неперспективным.

Список использованной литературы

- А.И.Ларионов, Т.И.Юрченко “Экономико-математические методы в планировании: Учебник – М.: Высш.школа, 1984

- Томас Х. Кормен и др. Глава 29. Линейное программирование // Алгоритмы: построение и анализ = INTRODUCTION TO ALGORITHMS. — 2-е изд. — М.: «Вильямс», 2006.

- В.И. Бодров, Т.Я. Лазарева, Ю.Ф. Мартемьянов «Математические методы принятия решений», Издательство ТГТУ, 2004

- Вершик А. М. «O Л. В. Канторовиче и линейном программировании»

- Большакова И. В., Кураленко М. В. «Линейное программирование. Учебно-методическое пособие к контрольной работе».

Приложение №1
В правой части записываем запас ресурса.
Переменные
x1	x2	x3
значение	26	2	0	ЦФ
коэф. ЦФ	10	8	6	276
Ограничения				лев.часть	знак	прав.часть
раб.сила, ч.	4	8	4	120	≤	120
сырье, кг.	6	2	3	160	≤	160
оборудование, станко-час.	2	2	4	56	≤	400

Приложение №2

PROGRAM SIMPLEX_METOD;

USES CRT;

LABEL ZN,ST,ELL,_END;

TYPE MAS=ARRAY[1..30] OF REAL;

MASB=ARRAY[1..30] OF STRING[3];

MASX=ARRAY[1..30,1..30] OF REAL;

VAR Fo,FunctPr,B,H,Hnew,C,Cnew,CPr,CPrnew,FX:MAS;

X,Xnew:MASX;

BS,Bvsp,ZNAC:MASB;

MIN,I1,I,J,Kx,Ky,Kit,NachKell,NachY,K_st:INTEGER;

PriznacY,KLstr,KLst,ErrCode,Dop_X:INTEGER;

P,P1,Mo,F0,Epsilon,Z:REAL;

VSP,S,PrGomory:STRING;

F:TEXT;

DPx,DPy,Fm,Kell,Kstr:INTEGER;

{ Функциясозданияиндексов }

FUNCTION SIMVB(V:INTEGER;S:CHAR):STRING;

VAR M,Z:STRING;

BEGIN

STR(V,M);

Z:=S+M;

SIMVB:=Z;

END;

{ Процедура записи данных в файл }

PROCEDURE SAVE(X1:REAL;K:STRING;Mstr:INTEGER);

VAR V:STRING;

BEGIN

ASSIGN(F,'SIMPLEX.DAT');

APPEND(F);

CASE Mstr OF

0:WRITELN(F,'');

1:BEGIN

IF K=' ' THEN STR(X1:1:0,V) ELSE STR(X1:10:4,V);

WRITE(F,V);

WRITE(F,' ');

END;

2:WRITE(F,K);

3:WRITELN(F,K);

END;

CLOSE(F);

END;

{ Определение дополнительных переменных }

PROCEDURE DOP_PER;

BEGIN

IF ZNAC[I1]='=' THEN

BEGIN

Kell:=Kell+1;Bvsp[Kell]:=SIMVB(DPy,'Y');

DPy:=DPy+1;

Xnew[I1,Kell]:=1;

IF Fm=1 THEN FX[Kell]:=-1 ELSE FX[Kell]:=1;

FunctPr[Kell]:=1;

FOR I:=1 TO Kstr DO

IF I<>I1 THEN Xnew[I,Kell]:=0;

END;

IF ZNAC[I1]='>=' THEN

BEGIN

Kell:=Kell+1;Bvsp[Kell]:=SIMVB(DPx,'X');

DPx:=DPx+1;Dop_X:=Dop_X+1;

Xnew[I1,Kell]:=-1;FX[Kell]:=0;

FOR I:=1 TO Kstr DO

IF I<>I1 THEN Xnew[I,Kell]:=0;

Kell:=Kell+1;Bvsp[Kell]:=SIMVB(DPy,'Y');

DPy:=DPy+1;

Xnew[I1,Kell]:=1;

IF Fm=1 THEN FX[Kell]:=-1 ELSE FX[Kell]:=1;

FunctPr[Kell]:=1;

FOR I:=1 TO Kstr DO

IF I<>I1 THEN Xnew[I,Kell]:=0;

END;

IF ZNAC[I1]='<=' THEN

BEGIN

Kell:=Kell+1;Bvsp[Kell]:=SIMVB(DPx,'X');

DPx:=DPx+1;Dop_X:=Dop_X+1;

Xnew[I1,Kell]:=1;FX[Kell]:=0;

FOR I:=1 TO Kstr DO

IF I<>I1 THEN Xnew[I,Kell]:=0;

END;

END;

{ Процедура сокращения Y }

PROCEDURE SOKR;

VAR P:INTEGER;

BEGIN

Kell:=Kell-1;

FOR P:=NachKell+DOP_X TO Kell DO

IF Bvsp[P]=BS[KLstr] THEN BEGIN

FOR J:=P TO Kell DO

Bvsp[J]:=Bvsp[J+1];

FunctPr[J]:=FunctPr[J+1];

Fx[J]:=Fx[J+1];

FOR I:=1 TO Kstr DO

Xnew[I,J]:=Xnew[I,J+1]

END;

END;

{ Процедура, выполняющая метод Гомори }

PROCEDURE GOMORY;

VAR MAX,Z:REAL;

BEGIN

KLstr:=1;

MAX:=H[1]-INT(H[1]);

FOR I1:=2 TO Kstr DO

IF (H[I1]-INT(H[I1]))>=MAX THEN BEGIN MAX:=H[I1]; KLstr:=I1;END;

Kstr:=Kstr+1;

Hnew[Kstr]:=H[KLstr]-INT(H[KLstr]);

FOR I1:=1 TO Kell DO

BEGIN

Z:=INT(X[KLstr,I1]);

IF X[KLstr,I1]<0 THEN Z:=Z-1;

Xnew[Kstr,I1]:=X[KLstr,I1]-Z;

END;

ZNAC[Kstr]:='>=';

END;

{ Процедура, выполняющая Симплекс метод }

PROCEDURE SIMPLEX;

LABEL POVZNAC,NACH;

BEGIN

{ Подготовка к вводу данных }

NachKell:=Kell;

DPx:=Kell+1;DPy:=1;

Kx:=1;Ky:=4;

Epsilon:=0.00001;

CLRSCR;

WRITELN('Введитесистемууравнений:');

WRITELN('(коэффициенты при всех Х,знак и свободные члены)');

{ Вводданных }

FOR I:=1 TO Kstr DO

BEGIN

POVZNAC:

WRITELN('Введите ',I,'-еуравнение:');

{ Ввод коэффициентов при X в I-том уравнении }

FOR J:=1 TO Kell DO

BEGIN

GOTOXY(Kx,Ky);Kx:=Kx+6;

READLN(Xnew[I,J]);

END;

{ Ввод знака в I-том уравнении }

Kx:=Kx+6;GOTOXY(Kx,Ky);READLN(ZNAC[i]);

{Проверка введенного знака на правильность}

IF (ZNAC[i]<>'>=') AND (ZNAC[i]<>'=') AND (ZNAC[i]<>'<=')

THEN BEGIN

WRITELN('Неправильно задан знак');

Ky:=Ky+3;Kx:=1;

GOTO POVZNAC;

END;

IF (ZNAC[i]='=') OR (ZNAC[i]='>=') THEN PriznacY:=1;

{ Ввод свободного члена в I-том уравнении }

Kx:=Kx+6;GOTOXY(Kx,Ky);READ(B[i]);

Kx:=1;

Ky:=Ky+2;

END;

WRITELN('Введите коэффициенты при Х в целевой функции:');

{ Ввод коэффициентов при Х в целевой функции }

FOR J:=1 TO Kell DO

BEGIN

GOTOXY(Kx,Ky);Kx:=Kx+6;

READ(FX[J]);

End;

{ Подготовка индексации X }

FOR J:=1 TO Kell DO

Bvsp[J]:=SIMVB(J,'X');

{ Определение дополнительных переменных }

FOR I1:=1 TO Kstr DO

DOP_PER;

{ Замена оптимальной функции с MAX на MIN при наличии

в базисе Y-ков если идет исследование на минимум }

MIN:=0;

IF (Fm=1) AND (PriznacY=1) THEN

BEGIN

MIN:=Fm;Fm:=2;

FOR J:=1 TO Kell DO

FX[J]:=-FX[J];

END;

{ Сортировка дополнительных переменных по индексу }

FOR I1:=NachKell+1 TO Kell DO

FOR J:=I1+1 TO Kell DO

IF Bvsp[J]<Bvsp[I1] THEN

BEGIN

VSP:=Bvsp[J];Bvsp[J]:=Bvsp[I1];Bvsp[I1]:=VSP;

P:=FX[J];FX[J]:=FX[I1];FX[I1]:=P;

P:=FunctPr[J];FunctPr[J]:=FunctPr[I1];FunctPr[I1]:=P;

FOR I:=1 TO Kstr DO

BEGIN

P:=Xnew[I,I1];Xnew[I,I1]:=Xnew[I,J];Xnew[I,J]:=P;

END;

END;

Kit:=1;

CLRSCR;

{ Подготовкастолбцов C,B,H }

FOR I:=1 TO Kstr DO

BEGIN

Hnew[i]:=B[i];

FOR J:=NachKell+1 TO Kell DO

IF Xnew[I,J]=1 THEN

BEGIN

BS[i]:=Bvsp[J];

Cnew[i]:=FX[J];

CPrnew[i]:=FunctPr[J];

END;

END;

NACH:;

REPEAT

PriznacY:=0;

{ Передача данных в исходные переменные c обнулением

чисел, модулюменьшихчем 0.00001 }

FOR I:=1 TO Kstr DO

BEGIN

IF INT(10000*Hnew[i])=0 THEN H[i]:=+0 ELSE H[i]:=Hnew[i];

C[i]:=Cnew[i];

CPr[i]:=CPrnew[i];

IF BS[i][1]='Y' THEN PriznacY:=1;

FOR J:=1 TO Kell DO

IF INT(10000*Xnew[I,J])=0 THEN X[I,J]:=+0 ELSE X[I,J]:=Xnew[I,J];

END;

{ Обнуление и вывод индексации элементов индексной строки }

SAVE(0,' C БH ',2);

FOR J:=1 TO Kell DO

BEGIN

SAVE(0,Bvsp[J],2);

P1:=LENGTH(Bvsp[J]);

IF P1=2 THEN SAVE(0,' ',2);

SAVE(0,' ',2);

Fo[J]:=0;

END;

SAVE(0,'',0);

{ Вывод Симплекс-таблицы }

P1:=0;

FOR I:=1 TO Kstr DO

BEGIN

IF CPr[i]=1 THEN

IF C[i]<0 THEN SAVE(0,'-M ',2)

ELSE SAVE(0,'+M ',2)

ELSE SAVE(C[i],'',1);

SAVE(0,BS[i],2);

P1:=LENGTH(BS[i]); IF P1=2 THEN SAVE(0,' ',2);

SAVE(0,' ',2);SAVE(H[i],'',1);

FOR J:=1 TO Kell DO

SAVE(X[I,J],'',1);

SAVE(0,'',0);

END;

{ Вычисление значений в индексной строке }

F0:=0;

FOR J:=1 TO Kell DO

Fo[J]:=0;

FOR I1:=1 TO Kstr DO

BEGIN

IF PriznacY=1 THEN

IF BS[I1][1]='Y' THEN

BEGIN

F0:=F0+H[I1];

FOR J:=1 TO Kell DO

Fo[J]:=Fo[J]+X[I1,J];

END;

IF PriznacY=0 THEN

BEGIN

F0:=F0+H[I1]*C[I1];

FOR J:=1 TO Kell DO

Fo[J]:=Fo[J]+C[I1]*X[I1,J];

END;

FOR J:=1 TO Kell DO

IF Bvsp[J][1]='Y' THEN Fo[J]:=+0

ELSE IF ABS(Fo[J])<Epsilon THEN Fo[J]:=+0;

END;

{ Вывод значений целевой функции }

SAVE(0,' ',2);SAVE(F0,'',1);

FOR J:=1 TO Kell DO

BEGIN

IF PriznacY<>1 THEN Fo[J]:=Fo[J]-FX[J];

SAVE(Fo[J],'',1);

END;

SAVE(0,'',0);

{ Проверка условия оптимальности }

P:=0;

FOR J:=1 TO Kell DO

IF Fm=1 THEN IF Fo[J]<-Epsilon THEN

BEGIN

P:=1;

CONTINUE;

END ELSE

ELSE IF Fo[J]>Epsilon THEN

BEGIN

P:=1;

CONTINUE;

END;

IF P<>1 THEN

BEGIN

SAVE(0,'В ',2);SAVE(Kit,' ',1);

SAVE(0,'-й итерации было получено оптимальное решение',3);

SAVE(0,'т.к. при исследовании на ',2);

IF Fm=1 THEN

SAVE(0,'МАКСИМУМ индексная строка не содержит отицательных элементов.',3)

ELSE

SAVE(0,'МИНИМУМ индексная строка не содержит положительных элементов.',3);

FOR I1:=1 TO Kstr DO

IF BS[I1][1]='Y' THEN

BEGIN

SAVE(0,'Но т.к. из базиса не выведены все Y, то ',3);

SAVE(0,'можно сделать вывод, что РЕШЕНИЙ НЕТ',3);

HALT;

END;

{округление значений массива Х до целого числа, если разность округленного и обычного значений по модулю меньше чем 0.00001}

FOR I:=1 TO Kstr DO

BEGIN

Z:=ROUND(H[i]);

IF ABS(Z-H[i])<Epsilon THEN H[i]:=ROUND(H[i]);

FOR J:=1 TO Kell DO

BEGIN

IF X[I,J]<0 THEN Z:=ROUND(X[I,J]);

IF ABS(Z-X[I,J])<Epsilon THEN X[I,J]:=ROUND(X[I,J]);

END;

END;

{ Проверка целочисленности решения }

P1:=0;

FOR I:=1 TO Kstr DO

BEGIN

IF INT(10000*FRAC(H[i]))<>0 THEN BEGIN P1:=1;CONTINUE; END;

FOR J:=1 TO Kell DO

IF BS[i]=Bvsp[J] THEN

FOR I1:=1 TO Kstr DO

IF ABS(FRAC(X[I1,J]))>=Epsilon THEN BEGIN P1:=1;CONTINUE; END;

END;

{ Составление новой базисной строки для целочисленного решения }

IF (PrGomory='Y') AND (P1=1) THEN

BEGIN

GOMORY;

NachKell:=Kell;

I1:=Kstr;DPy:=1;

DOP_PER;

BS[Kstr]:=Bvsp[Kell];

CPrnew[Kstr]:=FunctPr[Kell];

Cnew[Kstr]:=FX[Kell];

GOTO NACH;

END;

IF P1=0 THEN SAVE(0,'Данное решение является целочисленым.',3);

SAVE(0,'Приэтом:',3);

IF MIN=1 THEN BEGIN F0:=-F0;Fm:=MIN; END;

IF Fm=1 THEN

SAVE(0,'Fmax=',2)

ELSE

SAVE(0,'Fmin=',2);

SAVE(F0,'',1);

SAVE(0,'',0);

FOR I1:=1 TO Kstr DO

BEGIN

SAVE(0,' ',2);

SAVE(0,BS[I1],2);SAVE(0,'=',2);

SAVE(H[I1],'',1);

SAVE(0,'',0);

END;

HALT;

END;

{ Нахождение ключевого столбца }

KLst:=1;Mo:=0;

FOR J:=1 TO Kell DO

IF Fm=1 THEN

IF Fo[J]<Mo THEN Mo:=Fo[J];

FOR J:=1 TO Kell DO

BEGIN

IF Bvsp[J][1]<>'Y' THEN

IF Fm=1 THEN

BEGIN

IF Fo[J]<0 THEN

IF Fo[J]>=Mo THEN

BEGIN

Mo:=Fo[J]; KLst:=J;

END;

END

ELSE

BEGIN

IF Fo[J]>0 THEN

IF Fo[J]>=Mo THEN

BEGIN

Mo:=Fo[J]; KLst:=J;

END;

END;

END;

SAVE(0,'Ключевойстолбец: ',2);SAVE(KLst,' ',1);

{ Нахождение ключевой строки }

P1:=0;K_st:=0;

FOR J:=1 TO Kell DO

IF ABS(Mo-Fo[J])<Epsilon THEN

BEGIN

K_st:=K_st+1;

FOR I:=1 TO Kstr DO

IF X[I,KLst]>0 THEN BEGIN B[i]:=H[i]/X[I,KLst]; P:=B[i];KLstr:=I; END

ELSE BEGIN B[i]:=-1; P1:=P1+1; END;

END;

IF P1=Kstr*K_st THEN

BEGIN

SAVE(0,'',0);

SAVE(0,'РЕШЕНИЙ НЕТ т.к. невозможно определить ключевую строку',3);

HALT;

END;

P1:=0;

FOR J:=1 TO Kell DO

IF ABS(Mo-Fo[J])<Epsilon THEN

FOR I:=1 TO Kstr DO

IF B[i]>=0 THEN BEGIN

IF B[i]<P THEN IF Bvsp[KLst]<>BS[i] THEN BEGIN P:=B[i]; KLstr:=I; END;

IF INT(10000*B[i])=INT(10000*P) THEN

IF (BS[i][1]='Y') AND (BS[KLstr][1]='X') THEN

IF Bvsp[KLst]<>BS[i] THEN BEGIN P:=B[i]; KLstr:=I; END;

END;

SAVE(0,'Ключеваястрока: ',2);SAVE(KLstr,' ',1);

SAVE(0,'',0);

FOR I:=1 TO Kstr DO

IF Bvsp[KLst]=BS[i] THEN

BEGIN

SAVE(0,'РЕШЕНИЙ НЕТ т.к. в базисном столбце уже есть ',3);

SAVE(0,'такая переменная.',3);

HALT;

END;

{ Вызов процедуры сокращения Y }

If CPr[KLstr]=1 then SOKR;

{ Построение следующей Симплекс-таблицы }

BS[KLstr]:=Bvsp[KLst];

Cnew[KLstr]:=FX[KLst];

CPrnew[KLstr]:=FunctPr[KLst];

FOR I:=1 TO Kstr DO

BEGIN

IF I=KLstr THEN Hnew[i]:=H[i]/X[KLstr,KLst]

ELSE Hnew[i]:=H[i]-(H[KLstr]*X[I,KLst]/X[KLstr,KLst]);

FOR J:=1 TO Kell DO

BEGIN

IF (I=KLstr) AND (J=KLst) THEN Xnew[I,J]:=1;

IF (I=KLstr) AND (J<>KLst) THEN Xnew[I,J]:=X[I,J]/X[KLstr,KLst];

IF (I<>KLstr) AND (J=KLst) THEN Xnew[I,J]:=0;

IF (I<>KLstr) AND (J<>KLst) THEN

Xnew[I,J]:=X[I,J]-(X[KLstr,J]*X[I,KLst]/X[KLstr,KLst]);

END;

END;

KLst:=0;KLstr:=0;

Kit:=Kit+1;

UNTIL (Kit=0);

END;

{ Основная программа }

BEGIN

CLRSCR;

Kit:=0;Dop_X:=0;

ASSIGN(F,'SIMPLEX.DAT');

REWRITE(F);

CLOSE(F);

ST:;

WRITE('Введитекол-вострок:');READLN(Kstr);

IF Kstr>10 THEN

BEGIN

WRITELN('Программа не расчитана на введенное кол-во строк!');

GOTO ST;

END;

ELL:

WRITE('Введитекол-воэлементов:');READLN(Kell);

IF Kell>10 THEN

BEGIN

WRITELN('Программа не расчитана на введенное кол-во элементов!');

GOTO ELL;

END;

ZN:

WRITE('Исследуем на МАКСИМУМ(1) или МИНИМУМ(2):');READLN(Fm);

IF (Fm<>1) AND (Fm<>2) THEN

BEGIN

WRITELN('Введитеснова');GOTO ZN;

END;

WRITE('Целочисленноерешение(Y/N): ');READLN(PrGomory);

IF (PrGomory='Y') OR (PrGomory='y') THEN PrGomory:='Y' ELSE PrGomory:='N';

{ Вызовпроцедуры SIMPLEX}

SIMPLEX;

END.

C: B: N: ( Bi ) X1 X2 X3 Y1 Y2 Y3

+M Y1 120.0000 4.0000 8.0000 4.0000 1.0000 0.0000 0.0000

+M Y2 160.0000 6.0000 2.0000 3.0000 0.0000 1.0000 0.0000

+M Y3 400.0000 2.0000 2.0000 4.0000 0.0000 0.0000 1.0000

680.0000 12.0000 12.0000 11.0000 0.0000 0.0000 0.0000

Klu4evoy stolbec: 2 Klu4evaya stroka: 1

C: B: N: X1 X2 X3 Y2 Y3

-8.0000 X2 15.0000 0.5000 1.0000 0.5000 0.1250 0.0000

+M Y2 130.0000 5.0000 0.0000 2.0000 -0.2500 1.0000

+M Y3 370.0000 1.0000 0.0000 3.0000 -0.2500 0.0000

500.0000 6.0000 0.0000 5.0000 0.0000 0.0000

Klu4evoy stolbec: 1 Klu4evaya stroka: 2

C: B: N: X1 X2 X3 Y3

-8.0000 X2 2.0000 0.0000 1.0000 0.3000 0.1500

-10.0000 X1 26.0000 1.0000 0.0000 0.4000 -0.0500

+M Y3 344.0000 0.0000 0.0000 2.6000 -0.2000

344.0000 0.0000 0.0000 2.6000 0.0000

В 3 -y iteracii bilo polu4eno optimalnoe reshenie

no t.k. iz bazisa nevivedeni vse Y, to

mojno sdelat vivod, chto resheniy NET

X1 = 26

X2 = 2

X3 = 0

Z = 10 * 26 + 8 * 2 + 6 * 0 = 276

Object Pascal

Редактирование и отладка программ с помощью Pascal

Програмирование на Visual Basic

Вычисление интеграла методом Ньютона-Котеса (теория и программа на Паскале)

Градиентный метод первого порядка

Основы C

Решение обратной задачи вихретокового контроля

Анализ методов определения минимального, максимального значения функции при наличии ограничений

Защита информации в системах дистанционного обучения с монопольным доступом

Проектирование трансляторов

Алгоритмический язык Паскаль