- •Оглавление
- •Краткая классификация моделей и методов математического программирования
- •Линейное программирование
- •1. Примеры экономических задач линейного программирования
- •1.1. Задача оптимального производственного планирования
- •1.2. Задача о смесях
- •1.3. Задача о раскрое
- •1.4. Транспортная задача
- •1.5. Вопросы для самопроверки
- •2. Некоторые сведения из линейной алгебры
- •2.1. Основные понятия и теоремы
- •Решение систем линейных алгебраических уравнений методом Жордана–Гаусса
- •3.3. Переход от задачи минимизации целевой функции к задаче максимизации
- •3.4. Переход от одной формы модели задачи линейного программирования к другой
- •3.4.1. Переход к канонической форме модели
- •3.4.2. Переход от канонической формы модели задачи линейного программирования к стандартной
- •3. 5. Выпуклые множества
- •4. Графический метод решения задачи линейного программирования
- •4.1. Геометрическая интерпретация множества решений линейного неравенства
- •4.2. Геометрическая интерпретация множества решений системы линейных неравенств
- •Возможные случаи области допустимых решений
- •4.3. Вопросы для самопроверки
- •5. Свойства допустимых планов задачи линейного программирования. Опорный план
- •Опорный план. Теорема о соответствии опорного плана вершине многогранника допустимых планов
- •6. Симплекс-метод
- •6.1. Идея симплекс-метода
- •6.2. Алгебра симплекс-метода
- •6.2.1. Алгоритм симплекс-метода
- •6.2.2. Выбор разрешающей строки в симплексных преобразованиях
- •6.2.3. Альтернативный оптимум
- •6.2.4. Признак неограниченности целевой функции
- •6.3. Понятие о вырождении
- •Примеры решения задач симплекс-методом
- •Пример 6.4. Решить симплекс-методом злп:
- •6.4. Вопросы для самопроверки
- •6.5. Индивидуальное задание
- •6.6. Задачи для самостоятельной работы
- •7. Двойственность в линейном
- •7.1. Пример двойственных задач линейного программирования
- •7.2. Правила построения двойственных задач
- •7.3. Симметричные двойственные задачи
- •Пример 7.3. Для задачи:
- •7.4. Основные теоремы двойственности
- •7.5. Анализ устойчивости двойственных оценок
- •7.6. Вопросы для самопроверки
- •7.7. Индивидуальное задание
- •Заключение
- •Библиографический список
- •Приложение. Применение программы Excel к решению задач линейного программирования
6.2.2. Выбор разрешающей строки в симплексных преобразованиях
Переход от одного опорного плана к другому называется симплексным преобразованием.
Пусть при решении ЗЛП получена таблица:
БП |
x1 |
x2 |
… |
xm |
xm+1 |
… |
xs |
… |
xn |
Свобод- ный член |
, |
x1 |
1 |
0 |
… |
0 |
a′1,m+1 |
… |
a′1,s |
… |
a′1,n |
b′1 |
|
x2 |
0 |
1 |
… |
0 |
a′2,m+1 |
… |
a′2,s |
… |
a′2,n |
b′2 |
|
… |
… |
… |
… |
… |
… |
… |
… |
… |
… |
… |
|
xm |
0 |
0 |
… |
1 |
a′m,m+1 |
… |
a′m,s |
… |
a′m,n |
b′m |
|
Z |
0 |
0 |
… |
0 |
r1 |
… |
rs |
… |
rn–m |
q |
в которой все , , т.е. найден опорный план:
.
И пусть определен разрешающий s-столбец, для которого , т.е. свободную переменную можно ввести в число базисных переменных, за счет чего уменьшить значение целевой функции.
Возникает вопрос, какую из переменных следует при этом вывести из базиса, чтобы в новой симплекс-таблице значения свободных членов оставались неотрицательными (согласно определению опорного плана). Из этих соображений и следует выбирать разрешающую строку.
Как было указано, за разрешающую строку принимают k-ю строку, для которой выполняется условие
.
Покажем, что при таком выборе разрешающей строки неотрицательные свободные члены симплекс-таблицы после преобразования Жордана–Гаусса перейдут в неотрицательные.
Действительно, согласно правилам преобразований Жордана–Гаусса имеем:
a) для разрешающей строки ( ) очевидно:
, так как
б) для остальных строк ( ) имеем
.
В самом деле,
и , так как .
6.2.3. Альтернативный оптимум
Пусть в последней симплекс-таблице получен оптимальный план Х*. Если среди неотрицательных компонент вектора при этом имеется хотя бы одна нулевая компонента , то введение переменной в базис не изменит величины функции цели Z Действительно, выполнив шаг преобразований Жордана–Гаусса с разрешающим элементом получим новое опорное решение, для которого
БП |
|
|
|
Свободный член |
|
|
|
|
|
|
|
a kp |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Следовательно, новое опорное решение является новым оптимальным решением. Обозначим эти оптимальные планы соответственно Х*1 и Х*2. Тогда согласно свойствам допустимых планов задача имеет бесконечно много решений и оптимальный план является выпуклой линейной комбинацией оптимальных планов Х*1 и Х*2, т. е.
Итак, признаком существования альтернативного оптимума при решении ЗЛП в симплексных таблицах является наличие хотя бы одной нулевой компоненты вектора r, соответствующего оптимальному плану.
Если нулевых компонент окажется несколько, то введением в базис каждой из соответствующих переменных можно найти несколько оптимальных планов и т.д. Согласно теореме 5.3 общее оптимальное решение при наличии k оптимальных опорных решений имеет вид:
где
Очевидно, при наличии только двух свободных переменных могут быть лишь два альтернативных оптимальных опорных решения (две вершины). Однако уже при наличии трех свободных переменных этих оптимумов может оказаться сколько угодно. Геометрически это соответствует случаю, когда плоскость уровня параллельна грани многогранника и в крайнем положении будет проходить через все вершины этой грани.