Решение задач р-методом
Решим задачу из примера 3.5. Результаты решения приведены в симплекс-таблице.
Таблица 3.3
|
|
|
|
| -2 | -4 | 0 | 0 | 0 |
S | I |
|
|
|
|
|
|
|
|
| 1 | 3 | 0 | -3 | -3 | -1 | 1 | 0 | 0 |
0 | 2 | 4 | 0 | -6 | -4 | -3 | 0 | 1 | 0 |
| 3 | 5 | 0 | 3 | 1 | 2 | 0 | 0 | 1 |
| 4 |
|
| f = 0 | 2 | 4 | 0 | 0 | 0 |
| 5 |
|
|
| 2/4 | 4/3 | - | - | - |
| 1 | 3 | 0 | 3/2 | 0 | 5/4 | 1 | 3/4 | 0 |
1 | 2 | 1 | -2 | 3/2 | 1 | 3/4 | 0 | -1/4 | 0 |
| 3 | 5 | 0 | 3/2 | 0 | 5/4 | 0 | 1/4 | 1 |
| 4 |
|
| f = -3 | 0 | 5/2 | 0 | 1/2 | 0 |
| 5 |
|
|
|
|
|
|
|
|
Так как компоненты псевдоплана =( 3/2, 3/2, 3/2) являются неотрицательными, то является оптимальным опорным планом ЗЛП (3.36). Итак,
=( 3/2, 0, 3/2, 0, 3/2) и min =3.
Пример 3.6. Решим ЗЛП:
max = - Х1 + 2Х2
-2 Х1 + Х2 2
Х1 + 2 Х2 4 (3.41)
Х1 + 4 Х2 4
Х1,2 0
Приведем рассматриваемую ЗЛП к каноническому виду
max = (- Х1 + 2 Х2 )
- 2 Х1 + Х2 - S1 = 2
Х1 + 2 Х2 + S2 = 4
Х1 + 4 Х2 - S3 = 4
или
max = (- Х1 + 2 Х2 ) при ограничениях:
2 Х1 - Х2 + S1 = - 2
Х1 + 2 Х2 + S2 = 4 (3.42)
- Х1 - 4 Х2 + S3 = - 4
Расширенная матрица
системы линейных уравнений (3.42) не являются Р-матрицей рассматриваемой ЗЛП, так как
=(0, 0, 0) + 1 = 1 > 0 , =(0, 0, 0) - 2 = -2 < 0.
Следовательно, к решению ЗЛП (3.41) не применим Р-метод.
Пример 3.7. Найти минимум функции
= ( 6 Х1 + 3Х2 )
при ограничениях : -3 Х1 + Х2 1
2 Х1 - 3 Х2 2 (3.43)
Х1,2 0
Решение. Приведем задачу к каноническому виду
= (- 6 Х1 - 3 Х2 ) max
3 Х1 - Х2 + S1 = - 1
- 2 Х1 + 3 Х2 + S2 = - 2
Так как расширенная матрица
=
системы линейных уравнений рассматриваемой задачи является Р-матрицей ( = 6 >0; = 3 >0 ), то задачу можно решить Р-методом. Решение задачи ведем в симплексной таблице.
Таблица 3.4
|
|
|
|
| -6 | -3 | 0 | 0 |
S | i |
|
|
|
|
|
|
|
| 1 | 3 | 0 | -1 | 3 | -1 | 1 | 0 |
| 2 | 4 | 0 | -2 | -2 | 3 | 0 | 1 |
0 | 3 |
| = 0 | 6 | 3 | 0 | 0 | |
| 4 |
| - | - | 3 | - | - | - |
| 1 | 3 | 0 | -4 | 0 | 7/2 | 1 | 3/2 |
| 2 | 1 | -6 | 1 | 1 | -3/2 | 0 | -1/2 |
1 | 3 |
| = -6 | 0 | 12 | 0 | 3 | |
| 4 |
| - |
| - | - | - | - |
Так как = = -4 < 0, а все 0, то множество планов ЗЛП (3.43) является пустым множеством.
- 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