Разделы презентаций
Симплекс-метод
Слайды презентации Открыть в PDF
Описание слайда:
Симплекс-метод Впервые симплексный метод был предложен американским ученым Дж. Данцигом в 1949 году, однако еще в 1939 году идеи метода были разработаны российским ученым А.В. Канторовичем. СМ решения задачи ЛП основан на переходе от одного допустимого решения к другому, при котором значение ЦФ возрастает. Указанный переход возможен, если известно какое-нибудь допустимое решение.
Описание слайда:
Из линейной алгебры известно: Равенства называются линейно независимыми, если никакое из них нельзя получить из других путем умножения на какие-то коэффициенты и суммирования, т.е. никакое из них не является следствием остальных. В линейной алгебре доказывается, что максимальное число линейно независимых равенств, связывающих n переменных x 1 … x n , равно n . В линейной алгебре доказывается, что систему из r независимых равенств с n переменными всегда можно разрешить относительно каких-то r переменных (называемых базовыми) и выразить через них остальные n - r переменных (называемых свободными). Свободным переменным можно придавать какие угодно значения. Теорема1 Любому допустимому решению задачи ЛП соответствует по крайней мере хотя бы одна угловая точка многоугольника решений, и наоборот, любой угловой точке многогранника решений соответствует допустимое базисное решение.
Описание слайда:
Для реализации СМ необходимо 3 основных момента: Необходимо отыскать способ отыскания исходного допустимого решения. Должен быть описан механизм перехода от одного допустимого решения к другому (к другой вершине многоугольника). Должен быть сформулирован критерий, с помощью которого можно проверить на оптимальность: остановить процесс поиска или идти дальше.
Описание слайда:
2. Определяется начальное допустимое решение Для этого запишем систему ограничений в векторной форме x 1 A 1 + x 2 A 2 +… + x n A n +x n+1 A n+1 +…+ x n+m A n+m =A 0 , где 1 21 11 1 ... m a a a A mn n n n a a a A ... ... 2 1 0 ... 0 1 1 n A 1 ... 00 ... mnA m b b b A ... 2 1 0 A n +1 … A n + m – линейно-независимые векторы m – мерного пространства первоначальное допустимое решение: x 0 =(0,…0, b 1 … b m ).
Описание слайда:
В (m+1) –й строке в столбцах векторов A j записываются значения ∆ j =) , 1 ( 1 m i j ij i n j c a c с i a ij - значение целевой функции, если вместо неизвестных подставить коэффициенты разложения j – го вектора по векторам базиса. Δ - называют оценками плана. Значение F 0 равно скалярному произведению вектора А 0 на вектор C ∆ F 0 = m i i ib c 1
Описание слайда:
4. Полученное допустимое решение проверяется на оптимальность ( в случае максимизации). Используются теоремы: Теорема2 Если для некоторого опорного плана x* выполняются неравенства Δ j ≥0, то этот план оптимальный . Теорема 3 Если для опорного плана Х задачи ЛП существует хотя бы один элемент j , для которого Δ j < 0 и среди коэффициентов разложения j-го вектора есть хотя бы один а ij >0, то существует такой опорный план Х’, для которого F(x’)> F ( x ). Если хотя бы для одной отрицательной оценки ∆ j < 0. коэффициенты разложения a ij соответствующего вектора неположительные, то линейная функция не ограничена на многограннике решений, и следовательно, задача не имеет решения.
Описание слайда:
Наличие оптимальности проверяется по следующему признаку: Согласно теорем выясняется, имеется ли хотя бы одно отрицательное ∆ j (ЦФ исследуется на максимум) . Если нет, то найденное решение является оптимальным. Если же среди чисел ∆ j имеются отрицательные, то либо устанавливается неразрешимость задачи, либо переходят к новому допустимому решению.
Описание слайда:
В случае исследования целевой функции на минимум допустимое решение является оптимальным, если все разности ∆ j ≤ 0 . Если хотя бы одно ∆ j >0 , тогда в базис включается вектор, соответствующий этой оценке, и вычисляется новое допустимое решение, при котором линейная целевая функция будет принимать меньшее значение. Если положительных элементов в последней строке симплекс-таблицы, несколько, то в базис должен быть включен вектор, которому соответствует максимальный положительный ∆ j .> 0. Если имеется несколько одинаковых максимальных значений ∆ j , то из соответствующих им векторов включается в базис вектор, которому соответствует минимальное С j . Если хотя бы для одной положительной оценки ∆ j > 0. коэффициенты разложения a ij соответствующего вектора неположительные, то линейная функция не ограничена на многограннике решений, и следовательно, задача не имеет решения.
Описание слайда:
5. Находится направляющий столбец и направляющая строка. Направляющий столбец определяется наибольшим по абсолютной величине отрицательным числом ∆ j , а направляющая строка – минимальным отношением компонент столбца вектора А 0 к положительным компонентам направляющего столбца Выбор максимального по модулю отрицательного элемента ∆ j означает включение в базис переменной, увеличение которой приводит к максимальному росту ЦФ
Описание слайда:
6. Определяются положительные компоненты нового допустимого решения и коэффициенты разложения векторов A j по векторам нового базиса и числа F 0 ∆ j по следующим формулам: r i при a b r i при a a b b b rk r ik rk r i i / , ) / ( r i при a a r i при a a a a a rk rj ik rk rj ij rj / , ) / ( где k – номер направляющего столбца (вектор A k вводится в базис), r – номер направляющей строки (A r исключается из базиса).
Описание слайда:
Полученные данные записываются в новую симплекс– таблицу: i Базис C A 0 C 1 C 2 … C n C n+1 … C n+m A 1 A 2 … A n A n+1 … A n+m 1 A n+1 0 b 1 ’ a 11 ’ a 12 ’ … a 1n ’ 1 … 0 2 A n+2 0 b 2 ’ a 21 ’ a 22 ’ … a 2n ’ 0 … 0 … … … … … … … … … … … m A n+m 0 b m ’ a m1 ’ a m2 ’ … a mn ’ 0 … 1 m+1 F 0 ’ 1 ’ 2 ’ … n ’ 0 … 0
Описание слайда:
Пример Для изготовления изделий A , B и C предприятие использует три вида сырья. Составить план производства изделий, при котором общая стоимость всей произведенной предприятием продукции является максимальной Вид Сырья Нормы затрат сырья на одно изделие (кг) Общее Количество сырья (кг) A B C I 18 15 12 360 II 6 4 8 192 III 5 3 3 180 Цена одного Изделия (руб.) 9 10 16
Описание слайда:
Полученную систему уравнений запишем в векторной форме:. 180 192 360 ; 1 0 0 ; 0 1 0 ; 0 0 1 ; 3 8 12 ; 3 4 15 ; 5 6 18 0 6 5 4 3 2 1 0 6 6 5 5 4 4 3 3 2 2 1 1 где , A A A A A A A A A x A x A x A x A x A x
Описание слайда:
Исходное решение не является оптимальным, т.к. в 4-й строке таблицы имеются три отрицательных числа: -9, -10, -16 . В базис будем вводить вектор A 3 , т.к. максимальное по абсолютной величине отрицательное число (-16) стоит в 4-й строке этого вектора . Определим вектор, исключаемый из базиса. . 8 192 3 180 ; 8 192 ; 12 360 , 0 min т.е. для min 3 3 a a b i i i Следовательно, вектор A 5 исключается из базиса .
Описание слайда:
i Базис C A 0 9 10 16 0 0 0 A 1 A 2 A 3 A 4 A 5 A 6 1 A 4 0 72 9 9 0 1 -3/2 0 2 A 3 16 24 3/4 1/2 1 0 1/8 0 3 A 6 0 108 11/4 3/2 0 0 -3/8 1 4 384 3 -2 0 0 2 0 В результате мы получим новое допустимое решение: изготовление 24 изделий C , остаются неиспользованными 72 кг сырья I вида и 108 кг сырья III вида. Стоимость производимой продукции равна 384 рубля. 108 , 0 , 72 , 24 , 0 , 0 2 X
Описание слайда:
Решение X 2 не является оптимальным, т.к. в 4-ой строке последней симплекс–таблице в столбце вектора A 2 стоит отрицательное число –2. В базис вводится вектор A 2, Для определения направляющей строки найдем 8 9 72 3 2 108 , 1 2 24 , 9 72 min Следовательно, исключению из базиса подлежит вектор A 4,
Описание слайда:
Вопросы 1. В чем смысл симплекс-метода? 2. Что необходимо для реализации СМ? 3. Теорема о соответствии допустимых решений задачи и многоугольника решений. 4. С чего начинается решение задачи СМ? 5. Как определяется начальное допустимое решение (опорный план)? 6. Что такое оценка плана? 7. Теоремы, позволяющие проверить решение на оптимальность (при максимизации).