Постановка задачи линейного программирования

У задачи линейного программирования в канонической форме все ограничения (кроме требования неотрицательности переменных) имеют вид равенств, т.е.

или , (1.1)

где - вектор переменных, - столбец свободных членов, - матрица системы ограничений.

Задачей линейного программирования в симметричной форме записи называется задача вида (в матричной форме записи):

или (1.2)

1.2. Симплекс-метод или метод улучшенного плана – один из универсальных методов решения задач линейного программирования. Это упорядоченный процесс перехода от одного опорного плана к другому, при котором (при решении задач на максимум) соответствующие значения целевой функции возрастают (или, по крайней мере, не убывают).

Пусть задача линейного программирования имеет канонический вид

, (1.3)

причем столбец свободных членов удовлетворяет условию B³0. В системе ограничений m уравнений и n неизвестных, т.е. матрица A имеет размер m´n,вектор-столбец B – m´1, вектор-строка коэффициентов целевой функции C – 1´n. Алгоритм решения задачи (3.1) симплекс-методом будем сопровождать решением конкретного примера, а именно задачи

(1.4)

1) Получение начального опорного плана. Один из вариантов – преобразование расширенной матрицы системы ограничений к приведенному виду, выделение базисных и свободных переменных:

.

Здесь x₃, x₄ – базисные переменные, x₁, x₂ – свободные переменные. При преобразованиях необходимо следить за тем, чтобы столбец свободных членов оставался неотрицательным. Начальный опорный план получается, если присвоить свободным переменным значения, равные нулю; при этом базисные переменные принимают значения, равные числам в соответствующей строке столбца свободных членов: X_оп1=(0;0;3;4).

2) По преобразованной системе ограничений составляют симплекс-таблицу. В верхней строке (заголовки столбцов) располагаются свободные переменные, в крайнем левом столбце – базисные переменные; крайний правый столбец – это столбец свободных членов, а самая нижняя строка является строкой целевой функции (об определении чисел D₁, D₂, D_f в этой строке речь пойдет ниже). Остальное содержимое таблицы – столбцы преобразованной матрицы, отвечающие соответствующим столбцам свободных переменных (см. таблицу 1.1).

Для того чтобы найти значение D_I (в рассматриваемом примере i=1,2), воспользуемся правилом: вектор из коэффициентов при базисных переменных в целевой функции скалярно умножить на i -й столбец симплекс-таблицы и вычесть из найденного числа коэффициент целевой функции при соответствующем свободном переменном. Для D_f скалярно перемножаются вектор коэффициентов при базисных переменных целевой функции и столбец свободных членов:

;

;

.

Итак,таблица 1.2 представляет собой окончательный вид первой симплекс-таблицы.

Замечание. Следует обратить внимание на то, что D_f – это значение целевой функции при найденном начальном опорном решении: D_f=f(0,0,3,4)=1. Числа же D₁, D₂ – оценки, которые будут учитываться при проверке этого решения на оптимальность.

3) Построенное начальное опорное решение является оптимальным, если все оценки D_I неотрицательны (причем в случае положительности всех оценок решение единственно!). Если среди этих оценок есть отрицательная, но среди чисел в ее столбце нет положительных, то исходная задача не имеет решения в силу неограниченности целевой функции. Наконец, если в каждом столбце с отрицательной оценкой есть хотя бы один положительный элемент, то необходимо осуществить переход к новому опорному плану (который затем снова проверяется на оптимальность).

4) Переход к новому опорному плану проводится по следующей схеме.

- Выбирается ведущий столбец (столбец с отрицательной оценкой). Если отрицательных оценок несколько, то выбирается столбец с отрицательной оценкой, наибольшей по модулю. В рассматриваемом примере ведущим будет первый столбец (D₁=-6)

- Выбирается ведущая строка. Для этого определяется наименьшее из симплексных отношений (т.е. отношений свободных членов к соответствующим положительным элементам ведущего столбца). В примере оба числа в первом столбце положительны, поэтому: , ведущей будет вторая строка.

- На пересечении ведущих строки и столбца определяется ведущий (разрешающий) элемент (в примере это 2, соответствующая ячейка таблицы 3.2 заштрихована).

- В заголовках меняются местами переменные, соответствующие ведущим строке и столбцу (в примере меняются местами x₁ и x₄).

- Ведущий элемент заменяется значением, обратным этому элементу (в примере ½).

- Все остальные элементы ведущей строки делятся на ведущий элемент, а все остальные элементы ведущего столбца делятся на ведущий элемент, взятый со знаком «-» (см. таблицу 1.3, в которую внесены описанные выше изменения, а не найденные пока числа заменены греческими буквами).

- Оставшиеся элементы находят с помощью «правила многоугольника» (здесь Х – вычисляемое значение, - соответствующий элемент «старой» таблицы, B – ведущий элемент, A и C – оставшиеся вершины четырехугольника с диагональю ). Для разбираемого примера имеем:

; ; ; .

Итак, получена новая симплекс-таблица (таблица 1.4), которая определяет новое опорное решение (свободные переменные x₂, x₄; их значения будут равны нулю; базисные переменные x₁, x₃; их значения – соответствующие числа из столбца свободных членов: x₁=2, x₃=1). Значение функции на этом опорном решении – в правом нижнем углу, т.е. X_оп2=(2;0;1;0), f(2,0,1,0)=13.

5) Построенное новое опорное решение требуется снова проверить на оптимальность и, если необходимо, повторить операцию перехода. В рассматриваемой задаче, однако, все оценки стали положительными, и, следовательно, X_оп2=(2;0;1;0)=X_оптим, f_max=f(2,0,1,0)=13.

Замечание 1. Задачи, в которых решается задача на минимум, легко свести к рассмотренному случаю. Для этого, сохранив систему ограничений, исследуем задачу с целевой функцией .

Замечание 2. Бывают ситуации (например, когда система ограничений несовместна), когда начальное опорное решение построить невозможно; в этом случае исходная задача не имеет решения.

Поиск по сайту: