Конечность алгоритма
Под конечностью любого итеративного алгоритма решения математической задачи понимается возможность получения решения за конечное количество шагов. Симплекс–метод конечен, поскольку здесь выполняется направленный перебор базисных решений, а общее количество базисов для принятой системы ограничений конечно и определяется числом сочетаний из n переменных по m
Рис. 8.3. Блок – схема алгоритма |
,
где m – ранг матрицы А линейных ограничений (число столбцов больше числа строк), .
Обычно симплекс–метод сходится за 3m шагов. Блок– схема симплекс–метода представлена на рис. 8.3
Пример задачи линейного программирования
Требуется найти вектор переменных, минимизирующий линейную функцию
(8.16) |
при ограничениях
(8.17) |
Нетрудно видеть, что в системе линейных уравнений переменные достаточно просто выражаются через . При этом при все компоненты вектора положительны, т.е. определено (первое) допустимое базисное решение:
.
Замена переменных
Выражаем целевую функцию через независимые переменные
(8.18) |
Для первого базисного решения Ф=-10.
Анализ коэффициентов целевой функции показывает, что для уменьшения Ф целесообразно снять с нуля переменную (отрицательный коэффициент). Ищем переменную, которую следует вывести из базиса. Для этого выписываем систему ограничений (8.17) с учетом того, что .
Вектор . При увеличении на 0,5 переменная становится равной нулю. Эта переменная выводится из базиса, в то время как переходит в состав базиса ( ).
Разрешим третье уравнение системы ограничений относительно
и подставим данное выражение в первое и второе уравнения системы ограничений:
После приведения подобных членов получаем систему ограничений в новом виде:
(8.19) |
Новое допустимое базисное решение (х3, х5 – независимые переменные)
.
Выражаем целевую функцию через новые независимые переменные:
Проще эту операцию выполнять с учетом последнего представления функционала (8.18), где требуется подставить выражение только для одной зависимой переменной .
.
Анализ коэффициентов целевой функции показывает, что для уменьшения Ф необходимо снять с нуля переменную . Выписываем систему ограничений с учетом того, что .
Вектор . Переменная переходит через ноль при . Ее и следует вывести из базиса: ( ).
Из второго уравнения системы ограничений можно получит представление переменной
.
Данное выражение подставляется в первое и третье уравнения системы (8.19):
;
.
Новая форма системы ограничений:
Новое допустимое базисное решение
.
Выражаем целевую функцию через независимые переменные:
или
Отсутствие отрицательных коэффициентов показывает, что достигнуто оптимальное значение.
.
Дата добавления: 2020-07-18; просмотров: 978;