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.
4
Другие работы по теме:
Риск в задачах линейного программирования
Лабораторная работа №3 Риск в задачах линейного программирования. Задание Предприятие выпускает 2 вида продукции в объмах Н1 и Н2. Известен случайный вектор ограничений -
Метод ветвей и границ (контрольная)
Министерство образования Р.Ф. Тюменский государственный нефтегазовый университет Институт нефти и газа Кафедра менеджмента В отраслях ТЭК Контрольная работа по
Задача по Менеджменту
Задача №1 Дано: На предприятии выпускающем неоднородную продукцию четырех видов, при производстве изделий используются ресурсы: трудовые, материальные, мощности. Затраты ресурсов на обработку каждого изделия указаны в таблице №1. В ней же указаны потенциальные возможности предприятия по каждому из видов ресурсов, а также доход от реализации единицы изделия каждого вида.
Риск в задачах линейного программирования
Лабораторная работа №3 Риск в задачах линейного программирования. Задание: Предприятие выпускает 2 вида продукции в объмах Н1 и Н2. Известен случайный вектор ограничений -
Задача линейного программирования
Юридический техникум Рассмотрено и одобрено ПЦК г. Кропоткин программирования Председатель ПЦК Покалицына О.В. План чтения лекции по учебной дисциплине
Задачи по Математике 3
Задача 1 Решить графическим методом задачу линейного программирования А) найти область допустимых значений многоугольник решений Б) найти оптимумы целевой функции F=2x1 + x2 max min 2X1 + X2 ≥ 4 2X1 - X2 ≤ 0 0 ≤ X1 < 2 0 ≤ X2 < 8 Решение:
Линейное программирование 3
БАЛТИЙСКАЯ ГОСУДАРСТВЕННАЯ АКАДЕМИЯ РЫБОПРОМЫСЛОВОГО ФЛОТА РФ ИНСТИТУТ ПРИКЛАДНОЙ ЭКОНОМИКИ И МЕНЕДЖМЕНТА КАФЕДРА «МЕНЕДЖМЕНТ» Контрольная работа
Математические методы методы
Общая задача линейного программирования Общей задачей линейного программирования называется задача, которая состоит в определении максимального или минимального значения функции
Симплекс метод решения задачи линейного программирования
Описание симплекс метода решения задачи линейного программирования. Решение задачи методом Литла на нахождение кратчайшего пути в графе, заданном графически в виде чертежа. Из чертежа записываем матрицу расстояний и поэтапно находим кратчайший путь.
Математическое программирование
Решение задачи линейного программирования симплекс-методом. Нахождение оптимального плана по критерию максимума прибыли. Транспорт - определение плана перевозок грузов на предприятие, которое обеспечивает минимальные совокупные транспортные издержки.
Исследование операций
Математическая модель задачи. Система ограничений. Составление симплекс-таблиц. Разрешающий элемент. Линейное программирование. Коэффициенты при свободных членах. Целевая функция. Метод потенциалов, северо-западного угла. Выпуклость, вогнутость функции.
Регрессионные зависимости
Вычисление значений регрессионно-авторегрессионной зависимости заданного выражения линейного программирования. Графическое представление математической модели в виде уравнения регрессии. Принципи оптимизации производственных и коммерческих операций.
Графический метод решения задач линейного программирования
Графический метод как наиболее простой и наглядный метод линейного программирования, его сущность и содержание, особенности применения на современном этапе. Этапы реализации данного метода. Описание интерфейса разработанного программного продукта.
Решение задач линейного программирования
Анализ решения задачи линейного программирования. Симплексный метод с использованием симплекс-таблиц. Моделирование и решение задач ЛП на ЭВМ. Экономическая интерпретация оптимального решения задачи. Математическая формулировка транспортной задачи.
Графический метод решения задач линейного программирования
Расчет производства необходимого количества продукции для получения максимальной прибыли предприятия. Математическая модель для решения задач линейного программирования. Построение ограничений и целевых функций. Исследование чувствительности модели.
Алгоритмы численного решения задач
Графоаналитический метод решения задач. Получение задачи линейного программирования в основном виде. Вычисление градиента и поиск экстремумов методом множителей Лагранжа. Параболоид вращения функции. Поиск решения на основе условий Куна-Таккера.
Задач линейного программирования
Цель работы: изучить теорию и методы решения задач линейного программирования; пробрести навыки построения моделей линейного программирования и решения задач линейного программирования на ЭВМ.
Решение практической задачи на паскале
ГОУ ВПО «Московский государственный открытый университет» Чебоксарский политехнический институт (филиал) Кафедра информационных технологий и программирования
Построение и анализ на чувствительность моделей задач линейного программирования
Лабораторная работа №1 ПОСТРОЕНИЕ И АНАЛИЗ НА ЧУВСТВИТЕЛЬНОСТЬ МОДЕЛЕЙ ЗАДАЧ ЛИНЕЙНОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ Цель работы: научиться определять оптимальный план производства (приобретения) продукции с учетом ограниченного обеспечения ресурсами различного вида; освоить методику и технологию поиска оптимального решения задач линейного программирования (ЗЛП) с помощью ЭВМ; приобрести практический опыт проведения анализа оптимального решения ЗЛП на чувствительность.