BigEdu.ru
» » » Математическое программирование 2
Вернуться назад

Математическое программирование 2

Математическое программирование

1. Общая задача линейного программирования (ЗЛП):

Здесь (1) называется системой ограничений , ее матрица имеет ранг r £ n, (2) - функцией цели (целевой функцией). Неотрицательное решение (х1 0 , x2 0 , ... , xn 0 ) системы (1) называется допустимым решением (планом) ЗЛП. Допустимое решение называется оптимальным, если оно обращает целевую функцию (2) в min или max (оптимум).

2. Симплексная форма ЗЛП. Для решения ЗЛП симплекс - методом необходимо ее привести к определенной (симплексной) форме:

(2`) f+cr+1 xr+1 + ... + cs xs + ... + cn xn = b0 ® min

Здесь считаем r < n (система имеет бесчисленное множество решений), случай r = n неинтересен: в этом случае система имеет единственное решение и если оно допустимое, то автоматически становится оптимальным.

В системе (1`) неизвестные х1 , х2 , ... , хr называются базисными (каждое из них входит в одно и только одно уравнение с коэффициентом +1), остальные хr+1 , ... , xn - свободными. Допустимое решение (1`) называется базисным (опорным планом), если все свободные неизвестные равны 0, а соответствующее ему значение целевой функции f(x1 0 , ... , xr 0 ,0, ... ,0) называется базисным.

В силу важности особенностей симплексной формы выразим их и словами:

а) система (1`) удовлетворяет условиям :

1) все ограничения - в виде уравнений;

2) все свободные члены неотрицательны, т.е. bi ³ 0;

3) имеет базисные неизвестные;

б) целевая функция (2`) удовлетворяет условиям :

1) содержит только свободные неизвестные;

2) все члены перенесены влево, кроме свободного члена b0 ;

3) обязательна минимизация (случай max сводится к min по формуле max f = - min(-f)).

3) Матричная форма симплекс-метода. Симплексной форме ЗЛП соответствует симплекс - матрица :

1 0 ... 0 ... 0 a1,r+1 ... a1s ... a1n b1

0 1 ... 0 ... 0 a2,r+1 ... a2s ... a2n b2

.................................................................

0 0 ... 1 ... 0 ai,r+1 ... ais ... ain bi

.................................................................

0 0 ... 0 ... 1 ar,r+1 ... ars ... arn br

0 0 ... 0 ... 0 cr+1 ... cs ... cn b0

Заметим, что каждому базису (системе базисных неизвестных ) соответствует своя симплекс - матрица , базисное решение х = (b1 ,b2 , ... ,br , 0, ... ,0) и базисное значение целевой функции f(b1 ,b2 , ... ,br , 0, ... ,0) = b0 (см. Последний столбец !).

Критерий оптимальности плана . Если в последней (целевой) строке симплекс-матрицы все элементы неположительны, без учета последнего b0 , то соответствующий этой матрице план оптимален,

т.е. сj £ 0 (j = r+1, n) => min f (b1 , ... ,b2 ,0, ... ,0) = b0 .

Критерий отсутствия оптимальности. Если в симплекс-матрице имеется столбец (S-й), в котором последний элемент сs > 0, a все остальные элементы неположительны, то ЗЛП не имеет оптимального плана, т.е. сs > 0, ais £ 0 ( i= 1,r ) => min f = -¥.

Если в симплекс-матрице не выполняются оба критерия, то в поисках оптимума надо переходить к следующей матрице с помощью некоторого элемента ais > 0 и следующих преобразований (симплексных):

1) все элементы i-й строки делим на элемент a+ is ;

2) все элементы S-го столбца, кроме ais =1, заменяем нулями;

3) все остальные элементы матрицы преобразуем по правилу прямоугольника, что схематично показано на фрагменте матрицы и дано в формулах:

akl ` = akb ais - ail aks = akl - ail aks ;

ais ais

bk ` = bk ais - bi aks ; cl ` = cl ais - cs ail

ais ais

Определение . Элемент ais + называется разрешающим, если преобразование матрицы с его помощью обеспечивает уменьшение (невозрастание) значения, целевой функции; строка и столбец, на пересечении которых находится разрешающий элемент, также называются разрешающими.

Критерий выбора разрешающего элемента. Если элемент ais + удовлетворяет условию

bi = min bk

ais 0 aks 0 +

где s0 - номер выбранного разрешающего столбца, то он является разрешающим.

4

Внимание, отключите Adblock

Вы посетили наш сайт со включенным блокировщиком рекламы!
Ссылка для скачивания станет доступной сразу после отключения Adblock!

Скачать
Рефераты по математике Математическое программирование 1. Общая задача линейного программирования (ЗЛП): Здесь (1) называется системой ограничений , ее матрица имеет
Оценок: 1000 (Средняя 5 из 5)

Наверняка у вас есть товары или услуги, продажа которых приносит вам максимальную прибыль. Для быстрого старта в сети вам необходимо создание посадочной страницы (одностраничного сайта), на которой будет размещена информация о маржинальных товарах/услугах интернет магазина. За 8 лет опыта разработки конверсионных страниц мы выработали оптимальную структуру, которая позволит привлекать через landing page больше продаж. На такую структуру «одевается» ваш контент — фирменный стиль, тексты, фотографии, уникальные торговые предложения, после чего страница выходит в свет. Разработка лендинга и запуск в сети — до 7 рабочих дней. Стоит отметить, что в разработку самой посадочной страницы входит и написание копирайтером продающих текстов для вашего бизнеса, чтобы каждый посетитель страницы захотел совершить покупку именно у вас. Результат: качественно разработаная продающая посадочная страница, которая готова приносить вам новых клиентов.

© 2016 - 2022 BigEdu.ru