Проверка нового плана на оптимальность
Для проверки на оптимальность опорного плана нужно вновь построить систему потенциалов и проверить выполнение условия оптимальности для каждой незанятой клетки. Если полученный план снова окажется неоптимальным, то следует выполнить вычисления, приведенные в предыдущем пункте. Процесс повторяют до тех пор, пока все незанятые клетки не будут удовлетворять условию (6.13).
Пример 6.1. Решить ТЗ:
5 4 6 3 200
1 10 2 1 300
2 3 3 1 100
150 150 250 50 600
600
Условие баланса выполнено. Следовательно, имеем ТЗ закрытого типа.
Предварительный этап: находим исходный опорный план X° методом «минимального элемента».
Таблица 6.1
|
100 |
100 |
| 200 |
150 |
|
150 |
| 300 |
|
50 |
|
50 | 100 |
150 | 150 | 250 | 50 |
|
Число занятых клеток равно 6 и совпадает с рангом матрицы ограничений ТЗ:
r = m + n – 1 = 2 + 4 – 1 = 6.
Итерация 1. Для проверки полученного опорного плана на оптимальность находим систему потенциалов для занятых клеток (xij>0).
Для этого, например, полагаем U1 = 0 (записываем U1 = 0 слева в табл. 6.2).
Таблица 6.2
Vj Ui | V1 = 5 | V2 = 4 | V3 = 6 | V4 = 2 |
| ||||
U 1 = 0 | 5 |
| 100+ |
| 100– |
| 2 |
| 200 |
U2 = –4 | 150– |
| 0 |
| 150+ |
| –2 |
| 300 |
U3 = –1 | 4 |
| 50– |
| 5 |
| 50 |
| 100 |
| 150 |
| 150 |
| 250 |
| 50 |
|
|
Далее, исходя из занятых клеток (1,2) и (1,3), находим V2 = 4 – 0 = 4, V3 = 6 – 0 = 6 (записываем сверху в таблице). На основе базисной клетки (2,3) получаем U2 = 2 – 6 = –4, затем V1 = 1 – (–4) = 5; U3 = 3 – 4 = –1; V4 = 2.
Далее вычисляем сумму потенциалов для каждой из свободных клеток и записываем их в верхнем левом углу. Так как для клеток (3,1) и (3,3) критерий оптимальности не выполняется:
U3 + V1 = 4 > 2,
U3 + V3 = 5 > 3,
то полученный опорный план не оптимальный. Так как
D31 = U3 + V1 – Cij = 2 = D33,
то в любую из клеток, например, в (3,1), проставляем некоторое число .
Для того чтобы не нарушился баланс в 3-й строке, вычитаем из величины перевозки, стоящей в клетке (3,2), прибавляем к X12 = 100, вычитаем от X13, прибавляем к X23 и вычитаем от X21, т.е. составляем цикл:
(3,1) → (3,2) → (1,2) → (1,3) → (2,3) → (2,1) → (3,1).
Знаки «+» и «–» в клетках чередуются.
Заметим, что движение от одной клетки к другой происходит только по занятым, кроме первой, в которую проставляется. Максимальное значение равно наименьшему уменьшаемому: = 50. Если взять больше, то получаем отрицательную величину в плане перевозок, а если меньше, то нарушается опорность плана.
Новый опорный план приведен в таблице 4.3
Таблица 6.3
Vj Ui | 5 | 4 | 6 | 4 | ||||
0 6 3 4 5 | 5 |
| 150 |
| 50- |
| 4 q2 |
|
– 2 3 1 1 10 3 2 1 | 100- |
| 0 |
| 200+ |
| 0 |
|
–3 | 50+ |
| 1 |
| 3 |
| 50- |
|
Итерация 2. Проверяем полученный план X(1) на оптимальность. Находим систему потенциалов; они записаны в таблице слева и сверху. Вычисляем сумму потенциалов для свободных клеток (записаны в левом верхнем углу клетки). Так как
U1 + V4 = 4 > 3,
то план X(1) не является оптимальным. Для построения нового опорного плана проставляем величину в клетку (1,4) и составляем цикл:
(1,4) → (3,4) → (3,1) → (2,1) → (2,3) → (1,3) → (1,4).
Определяем значение = 50, при этом две клетки (1,3) и (3,4) обращаются в нулевые. Следовательно, план Х(2) будет вырожденным. Для дальнейшего решения необходимо оставить нуль в одной из клеток и считать ее за базисную. Целесообразнее нуль оставить в клетке с меньшей стоимостью перевозок, т.е. в клетке (3,4). Новый опорный план приведен в таблице 6.4.
Таблица 6.4
Vj Ui |
V1=4 |
V2=4
|
V3=5 |
V4=3 |
U1=0 | 4 5
| 4 150 | 5 6 | 3 50 |
U2= -3 | 1 50 | 1 10 | 2 250 | 0 1 |
U3= -2 | 2 100 | 2 3 | 3 3 | 1 1
|
Итерация 3. Число занятых клеток равно 6. Находим значения потенциалов и их сумму для свободных клеток. Критерий оптимальности выполняется:
Ui +Vj ≤ Cij для Xij = 0; i = 1, m;j = 1, n;
поэтому полученный план является оптимальным:
и f (x*) = 1500.
Пример 6.2. Решить задачу:
Решение. Объем ресурсов: 80 + 60 + 60 = 200 превышает общие потребности 30 + 70 + 60 = 160 на 40 ед., следовательно, ТЗ является задачей открытого типа. Вводим дополнительный (балансовый пункт) потребления с объемом потребностей b4 = 40 и полагаем c14 = c24 = c34 = 0. В результате получаем ТЗ закрытого типа.
Предварительный этап. Находим исходный опорный план методом «минимального элемента» (см. табл. 6.5).
Таблица 6.5
Vj Ui | 7 | 3 | 4 | 2 | ||||||||
0 |
|
| 7 |
|
| 3 | 4 |
| 4 | 2 |
| 0 |
10– | 70 |
|
| |||||||||
| ||||||||||||
–2 |
|
| 5 | 1 |
| 7 | 2 |
| 8 |
|
| 0 |
20+ |
|
| 40– | |||||||||
–2 | 5 |
| 3 | 1 |
| 8 |
|
| 2 |
|
| 0 |
|
| 60 | 0 |
Данный план является вырожденным, поэтому ставим «0» – перевозку в клетку с минимальным значением cij, но так, чтобы не образовалось замкнутого маршрута (цикла). В нашем примере c14 = c34 = 0, но занять клетку (1,4) нельзя, так как образуется цикл:
(1,4) → (2,4) → (2,1) → (1,1) → (1,4).
Поэтому ставим «0» в клетку (3,4).
Итерация 1. Проверяем план на оптимальность. Положив , находим потенциалы (см. табл. 4.5). Далее находим сумму потенциалов для свободных клеток (они записаны в левом верхнем углу клетки). Так как
;
,
то полученный опорный план неоптимальный. Для клеток (1,4) и (3,1) оценки одинаковы: и , поэтому выбираем любую, например, (1,4). Проставляем в эту клетку и составляем цикл, чередуя знаки «+» и «–»; получим . Новый опорный план представлен в таблице 4.6.
Таблица 6.6
Vj Ui | 5 | 3 | 2 | 0 | ||||||||
0 | 5 |
| 7 |
|
| 3 | 2 |
| 4 |
|
| 0 |
| 70 |
| 10 | |||||||||
0 |
|
| 5 | 3 | 7 | 2 |
| 8 |
|
| 0 | |
30– |
|
| 30+ | |||||||||
0 | 5 |
| 3 | 3 | 8 |
|
| 2 |
|
| 0 | |
|
| 60– | 0 |
Итерация 2. Находим систему потенциалов (см. слева и сверху табл. 6.6). Сумма потенциалов для небазисных клеток записана в левом верхнем углу. Критерий оптимальности не выполняется для клетки (3,1):
.
Проставим в эту клетку и составим замкнутую цепочку, в результате получаем . Опорный план представлен в таблице 4.7.
Итерация 3. Найдя систему потенциалов, убеждаемся в оптимальности плана (см. табл. 6.7).
Таблица 6.7
Vj Ui | 5 | 3 | 4 | 0 | ||||||||
0 | 5 |
| 7 |
|
| 3 | 4 |
| 4 |
|
| 0 |
| 70 |
| 10 | |||||||||
0 |
|
| 5 | 3 | 7 | 4 |
| 8 |
|
| 0 | |
30 |
|
| 30 | |||||||||
–2 |
|
| 3 | 1 | 8 |
|
| 2 | -2 |
| 0 | |
0 |
| 60 |
|
Транспортные издержки составляют 480 и . Так как четвертый потребитель фиктивный, то 10 ед. груза останутся у первого поставщика, 30 ед. – у второго.
Пример 6.3. Методом потенциалов решите следующую ТЗ:
Прочерк между пунктами A2 и B2, A3 и B4 означает, что перевозки между указанными пунктами запрещены.
Проверяем условие баланса:
80 + 320 + 150 = 550 = 250 + 100 + 150 + 50.
Для решения задачи полагаем, что стоимости перевозки единицы груза по запрещенным маршрутам равны достаточно большому числу М > 0. Далее эта М-задача решается обычным методом потенциалов, но потенциалы будут зависеть от коэффициента М. Если оптимальный план М-задачи содержит положительные перевозки по запрещенным маршрутам, то исходная ТЗ неразрешима (множество ее планов пусто). В противном случае получаем решение исходной ТЗ.
Предварительный этап. Составляем методом «минимального элемента» исходный опорный план (табл. 6.8).
Итерация 1. Вычисляем потенциалы и проверяем план на оптимальность (см. таблицу 6.8)
Таблица 6.8
Vj Ui | 10 – M | 2 | 1 | 7 – M | |||||||||
0 | 10-M |
| 6 | 2 |
| 6 |
|
| 1 | 7-M |
| 4 | |
|
| 80 |
| ||||||||||
M – 2 |
|
| 8 |
| M | M-1 |
| 6 |
|
| 5 | ||
250 | 20– |
| 50 | ||||||||||
2 | 12-M |
| 5 |
| 4 |
|
| 3 | 9-M |
| M | ||
| 80+ | 70– |
|
В клетке (2,3) имеем
,
т.е. план не является оптимальным. Проставляем в эту клетку и составляем замкнутый маршрут. Получаем . Опорный план приведен в таблице 4.9
Итерация 2. Проверяем план на оптимальность. Так как для всех свободных клеток:
,
то план – оптимальный и не содержит положительных перевозок по запрещенным маршрутам.
Таблица 6.9
Vj Ui | v1 = 3 | v2 = 2 | v3 = 1 | v4 = 0 | ||||||||
u1 = 0 | 3 |
| 6 | 2 |
| 6 |
|
| 1 | 0 |
| 4 |
|
| 80 |
| |||||||||
u2 = 5 |
|
| 8 | 7 | M |
|
| 6 |
|
| 5 | |
250 |
| 20 | 50 | |||||||||
u3 = 2 | 5 |
| 5 |
| 4 |
|
| 3 | 2 |
| M | |
| 100 | 50 |
|
Минимальные транспортные расходы составляют 3000.
- Учебное пособие
- Оглавление
- 2. Элементы линейной алгебры 21
- 3. Линейное программирование 48
- 4. Теория двойственности в линейном программировании 98
- 5. Целочисленные модели исследования операций 137
- 6. Экономические задачи, сводящиеся к транспортной модели 160
- Введение в исследование операций
- 1.1 Основные определения
- Этапы исследования операций
- Домашнее задание №1
- 2. Элементы линейной алгебры
- 2.1. Алгебра матриц
- 2.1.1. Виды матриц
- 2.1.2. Действия над матрицами
- Домашнее задание №2
- 2.2. Вычисление определителей
- Домашнее задание №3
- 2.3. Решение систем алгебраических уравнений
- 2.3.1. Основные понятия и определения
- 2.3.2. Формулы крамера и метод обратной матрицы
- 2.3.3. Метод жордана-гаусса
- Домашнее задание №5
- 2.4. Векторное пространство
- 2.4.2. Размерность и базис векторного пространства
- Домашнее задание №6
- 2.5. Решение задач линейной алгебры с помощью ms excel
- 3. Линейное программирование
- 3.1. Постановки задачи линейного программирования
- 3.1.1. Общая постановка задачи линейного программирования
- 3.1.2. Основная задача линейного программирования
- 3.1.3. Каноническая задача линейного программирования
- 3.2. Графический метод решения злп
- Домашнее задание №7
- Домашнее задание №8
- 3.3. Анализ решения (модели) на чувствительность
- Домашнее задание №9
- 3.4. Решение линейных моделей симплекс-методом.
- Переход от одной к-матрицы злп к другой к-матрице
- Алгоритм симплекс-метода
- Домашнее задание №10
- 3.4. Двойственный симплекс-метод (р-метод)
- Определение р-матрицы злп
- Условия перехода от одной р-матрицы злп к другой
- Алгоритм р-метода
- Решение задач р-методом
- Домашнее задание №11
- Домашнее задание №12
- 3.5. Решение злп двухэтапным симплекс-методом
- Первый этап - решение вспомогательной задачи
- Второй этап - решение исходной задачи
- Домашнее задание №13
- 4. Теория двойственности в линейном программировании
- 4.1. Определение и экономический смысл двойственной злп
- 4.2. Основные положения теории двойственности
- Получение оптимального плана двойственной задачи на основании теоремы 4
- На первой итерации получен оптимальный план злп (4.24).
- 4.3. Решение злп с помощью Ms Excel
- 4.4. Анализ решения злп на основе отчетов ms excel
- 5. Целочисленные модели исследования операций
- 5.1. Метод ветвей и границ решения целочисленных задач линейного программирования (цзлп)
- X1, х2 0, целые.
- Подробное описание метода
- 5.2. Задача коммивояжера
- Применение метода ветвей и границ для решения задачи коммивояжера
- Ветвление
- Построение редуцированных матриц и и вычисление оценок снизу
- Формирование списка кандидатов на ветвление
- 6. Экономические задачи, сводящиеся к транспортной модели
- 6.1.Транспортная задача линейного программирования
- Методы составления первоначальных опорных планов
- Метод потенциалов решения транспортной задачи
- Проверка выполнения условия оптимальности для незанятых клеток
- Выбор клетки, в которую необходимо поместить перевозку
- Построение цикла и определение величины перераспределения груза
- Проверка нового плана на оптимальность
- Определение оптимального плана транспортных задач, имеющих некоторые усложнения в их постановке
- 6.2.Экономические задачи, сводящиеся к транспортной модели
- Оптимальное распределение оборудования
- Формирование оптимального штата фирмы
- Задача календарного планирования производства
- Модель без дефицита
- Модель с дефицитом
- 6.3.Задача о назначениях
- Венгерский алгоритм
- Оптимальное исследование рынка
- Оптимальное использование торговых агентов