Алгоритм графического метода решения злп
-
Построить прямые линии, уравнения которых получаем заменой в системе ограничений (2.1.2) знаков неравенств на знаки равенств.
-
Определить полуплоскости, соответствующие каждому ограничению задачи.
-
Найти многоугольник решений ЗЛП, учитывая, что .
-
Построить вектор направлений =(с1,с2), который указывает направление наибольшего возрастания целевой функции ЗЛП (2.1.1).
-
Построить прямую, которая проходит через область допустимых решений, перпендикулярно к вектору : . Это линия уровня.
-
Переместить прямую в направлении вектора в случае максимизации целевой функции; или в противоположном направлении в случае минимизации целевой функции, найти вершину многоугольника решений ЗЛП, в которой целевая функция достигает экстремального значения.
-
Определить координаты точки, в которой целевая функция достигает оптимальное значения, и вычислить экстремальное значение целевой функции в этой точке.
Реализацию графического метода решения ЗЛП рассмотрим на примерах.
Пример 2.2.1. Решить ЗЛП графическим методом:
(2.2.1)
max z = x1 + 4x2 (2.2.2)
Решение.
Для построения области допустимых решений, которая состоит из пересечения полуплоскостей, соответствующих каждому неравенству системы ограничений (2.2.1), запишем уравнения граничных прямых:
l1: x1 + 5x2 = 5; l2: x1 + x2 = 6; l3: 7x1 + x2 = 7.
Замечание. Для удобства построения прямой линии, ее уравнение можно привести к виду в отрезках на осях
, (2.2.3)
где параметры а, b – длины отрезков, отсекаемых прямой на соответствующих осях Ох1, Ох2 .
Замечание. Если уравнение прямой линии имеет вид: Аx1 + Вx2 = 0, то она проходит через точку с координатами (0;0). Для ее построения следует выразить x2 через x1, и найти еще одну точку.
Для приведения уравнения прямой l1 к виду (2.2.3.) разделим обе его части на 5: . Таким образом, прямая l1 отсекает на оси Ох1 5 единиц, на оси Ох2 – 1 единицу. Аналогично имеем для l2: и l3: .
Для определения полуплоскостей, которые отвечают ограничениям системы (2.2.1), в ограничения нужно подставить координаты какой-либо точки, не лежащей на граничной прямой. Если получим верное неравенство, то все точки из полуплоскости, в которой расположена выбранная точка, являются решениями данного неравенства. В противном случае выбирают другую полуплоскость.
Замечание. В качестве точки сравнения целесообразно выбирать, если это возможно, точку О(0,0).
Таким образом, первая и вторая искомые полуплоскости расположены в противоположную сторону от начала координат (0 – 5·0– 5; 7·0 + 07), а вторая – в сторону начала координат (0 + 0 6). Область допустимых решений на рисунке 1 заштрихована.
Замечание. В силу ограничений х1 0, х2 0, область допустимых решений ЗЛП всегда лежит в первой четверти координатной плоскости.
Рисунок 1 – Область допустимых решений
Для нахождения оптимального плана, который будет находиться в вершине многоугольника решений, нужно построить вектор направлений =(с1,с2), который указывает направление наибольшего возрастания целевой функции z = с1х1 + с2х2.
В данной задаче вектор направлений = (1, 4): он начинается в точке О(0,0) и заканчивается в точке N(1, 4).
Далее строим прямую, которая проходит через область допустимых решений, перпендикулярно к вектору , и называется линией уровня целевой функции. Передвигаем линию уровня в направлении вектора в случае максимизации целевой функции z и в направлении, противоположном , в случае минимизации z, до последнего пересечения с областью допустимых решений. В результате определяется точка или точки, где целевая функция достигает экстремального значения, или устанавливается неограниченность целевой функции z на множестве решений задачи.
Таким образом, точкой максимума целевой функции z является точка А пересечения прямых l2 и l3.
Для вычисления оптимального значения целевой функции z найдем координаты точки А – это точка пересечения прямых l2 и l3, решим систему уравнений:
Таким образом, точка А имеет координаты x1 =1/6, x2 = 35/6.
Для вычисления оптимального значения целевой функции нужно подставить в нее координаты точки А.
Подставив координаты точки А в целевую функцию (2.4), получим
max z = 1/6 + 4·(35/6) = 47/2.
Пример 2.2.2. Построить на плоскости область допустимых решений системы линейных неравенств (2.2.4) и найти наибольшее и наименьшее значения целевой функции (2.2.5):
(2.2.4)
z = –2x1 – x2 (2.2.5)
Решение.
Для построения области допустимых решений, которая состоит из пересечения полуплоскостей, соответствующих каждому неравенству системы ограничений (2.2.4), запишем уравнения граничных прямых:
l1: 4x1 – x2 = 0; l2: x1 + 3x2 = 6; l3: x1 – 3x2 = 6; l4: x2 = 1.
Прямая l1 проходит через точку с координатами (0;0). Для ее построения выразим x2 через x1: x2 = 4x1. Найдем еще одну точку, через которую проходит прямая l1 , например (1;4). Через точку с координатами (0;0) и точку с координатами (1;4) проведем прямую l1 .
Для приведения уравнения прямой l2 к виду в отрезках на осях (2.2.3.) разделим обе его части на 6: . Таким образом, прямая l2 отсекает на оси Ох1 6 единиц, на оси Ох2 2 единицы. Аналогично имеем для l3: и Прямая l4 параллельна оси Ох1 и проходит через точку с координатами (0;1) .
Для определения полуплоскостей, которые отвечают ограничениям системы (2.2.4) в ограничения нужно подставить координаты какой-либо точки, не лежащей на граничной прямой. В силу ограничений х1 0, х2 0, область допустимых решений ЗЛП лежит в первой четверти координатной плоскости.
Область допустимых решений на рисунке 2 заштрихована.
Рисунок 2 – Область допустимых решений
Построим вектор направлений = (–2,–1). Далее строим линию уровня, перпендикулярно к вектору .
Для нахождения наибольшего значения целевой функции передвигаем линию уровня в направлении вектора до последнего пересечения с областью допустимых решений. Таким образом, точкой максимума целевой функции z является точка А пересечения прямых l1 и l2.
Для вычисления оптимального значения целевой функции z найдем координаты точки А. Поскольку точка А – это точка пересечения прямых l1 и l2, то ее координаты удовлетворяют системе уравнений, составленной из уравнений соответствующих граничных прямых, которые пересекаются в оптимальной вершине:
Таким образом, точка А имеет координаты x1 =6/13, x2 = 24/13.
Подставив координаты точки А в целевую функцию (2.4), получим оптимальное значение целевой функции
max z = – 2·(6/13) – (24/13) = – 36/13.
Для нахождения наименьшего значения целевой функции передвигаем линию уровня в направлении противоположном вектору до последнего пересечения с областью допустимых решений. В этом случае целевая функция неограниченна в области допустимых решений, т.е. ЗЛП решений не имеет.
В результате решения ЗЛП возможны следующие случаи:
-
Целевая функция достигает оптимального значения в единственной вершине многоугольника решений;
-
Целевая функция достигает оптимального значения в любой точке ребра многоугольника решений (ЗЛП имеет альтернативные опорные планы);
-
ЗЛП не имеет оптимальных планов;
-
ЗЛП имеет оптимальный план в случае неограниченной многоугольника решений.
- Рецензенты:
- Содержание
- 1. Программа курса Введение
- Математические основы программирования
- Общий вид задачи линейного программирования
- Методы решения общей задачи линейного программирования
- Двойственные задачи линейного программирования
- Распределительные методы
- Элементы нелинейного программирования
- Элементы теории игр
- Введение
- Классификация задач математического программирования
- 2. Математическое программирование
- 2.1. Постановка задач линейного программирования
- Алгоритм графического метода решения злп
- 2.3. Симплекс-метод решения задачи линейного программирования
- Алгоритм симплекс-метода решения злп
- Пример 2.3.1. Решить злп (2.2.1), (2.2.5) симплекс-методом.
- Критерий оптимальности опорного плана:
- Переход к следующей симплекс-таблице осуществляют по правилам:
- 2.4. Двойственная задача линейного программирования
- 2.5. Элементы теории матричных игр
- Алгоритм принципа максимина (минимакса)
- Решение. Эта матричная игра имеет размерность (3х4), т.Е. Игрок а имеет три стратегии, а игрок в – четыре. Запишем ее в нормальной форме.
- Последовательность действий при решении игры
- 2.6. Транспортная задача. Метод потенциалов
- Алгоритм метода потенциалов состоит из следующих этапов:
- Критерий оптимальности плана перевозок
- 2.7. Задача о назначениях
- Алгоритм метода Фогеля
- Алгоритм венгерского метода решения задачи о назначениях
- 2.8. Дробно-линейное программирование
- Правила решения задачи дробно-линейного программирования графическим методом
- 2.9. Целочисленное программирование
- 2.10. Параметрическое программирование
- Алгоритм решения задачи параметрического программирования
- 3. Задания для самостоятельной работы