Скачать .docx | Скачать .pdf |
Реферат: Решение задачи линейного программирования
.
Рассмотрим задачу линейного программирования
(1)
Теорема
. Если множество планов задачи (1) не пусто и целевая функция
сверху ограничена на этом множестве, то задача (1) имеет решение.
Теорема
. Если множество допустимых планов имеет крайние точки и задача (1) имеет решение, то среди крайних точек найдется оптимальная.
Метод исключения Жордана-Гаусса для системы линейных уравнений.
Большинство из существующих численных методов решения задач линейного программирования использует идею приведения системы линейных уравнений
которая в матричной форме записывается в виде , к более удобному виду с помощью так называемого метода Жордада-Гаусса.
В первом уравнении системы отыскивается коэффициент , отличный от нуля. С помощью этого коэффициента обращаются в нуль коэффициенты при переменной
в остальных уравнениях системы. Для этого первое уравнение умножается на число
и прибавляется к уравнению с номером
,
. Затем первое уравнение делится на число
. Это преобразование называется элементарным преобразованием. Полученная эквивалентная система обладает тем свойством, что переменная
присутствует только в первом уравнении, и притом с коэффициентом 1. Переменная
называется базисной переменной.
Аналогичная операция совершается поочередно с каждым уравнением системы; при этом всякий раз преобразуются все уравнения и выполняется список базисных переменных.
Результатом применения метода Жордада-Гаусса является следующее: либо устанавливается, что система несовместна, либо выявляются и отбрасываются все «лишние» уравнения; при этом итоговая система уравнений имеет вид
,
,
где — список номеров базисных переменных,
— множество номеров небазисных переменных. Здесь
— ранг матрицы
коэффициентов исходной системы уравнений.
Полученную системы уравнений называют приведенной системой, соответствующей множеству номеров базисных переменных.
Симплекс-метод.
Симплекс –метод, метод последовательного улучшения плана, является в настоящее время основным методом решения задач ЛП.
Рассмотрим каноническую задачу ЛП
(2)
где векторы , матрица
и
. Множество планов в задаче (2) будем обозначать через
и будем предполагать, что все угловые точки
являются невырожденными.
, где вектор
определяется формулой
.
Теорема
. Если в угловой точке выполняется условие
, то
— решение задачи (2).
Теорема
. Для того, чтобы угловая точка являлась решением задачи (2), необходимо и достаточно, чтобы в ней выполнялось условие
.
Алгоритм симплекс-метода.
Переход из старой угловой точки в новую угловую точку
состоит, в сущности, лишь в изменении базисной матрицы
, в которую вместо вектора
вводится вектор
. Новая базисная матрица может быть теперь использована для вычисления базисных компонентов вектора
. Таким образом, алгоритм симплекс-метода может быть представлен в следующей форме.
Шаг 0.
Задать целевой вектор , матрицу условий
, вектор ограничений
и множество базисных индексов
. Сформировать базисную матрицу
и вектор
.
Шаг 1. Вычислить матрицу и вектор
.
Шаг 2. Вычислить вектор потенциалов и оценки
.
Шаг 3. Если для всех
, то остановиться: вектор
— базисный вектор оптимального плана; иначе перейти на шаг 4.
Шаг 4. Выбрать произвольный индекс и вычислить вектор
.
Шаг 5. Если , то остановиться:
; иначе перейти на шаг 6.
Шаг 6. Сформировать множество индексов и вычислить
.
Шаг 7. В множестве индекс
заменить на индекс
, в матрице
— вектор
— на вектор
, в векторе
— компоненту
на
. Перейти на шаг 1.