Второй этап - решение исходной задачи
Если на первом этапе решение ВЗ закончилось случаем 1 или 2, то можно перейти ко второму этапу - решению исходной задачи.
(3.81)
(3.82)
(3.83)
так как расширенная матрица системы линейных уравнений (3.82) является К-матрицей.
РЕШЕНИЕ ЗАДАЧ
Вернемся к решению задачи из примера в начале темы. Для задачи (3.51)-(3.53) запишем ВЗ:
-(U1+U2+U3) max (3.84)
2X1+2X3+4X4+X5+U1=150
X1+X2+2X5+U2=200 (3.85)
X1+X3+2X6+U3=300
(3.86)
Результаты первого этапа представлены в табл. 3.6.
Таблица 3.6
|
|
|
|
| 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | -1 | -1 | -1 |
|
|
|
S | i |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 1 | 7 | -1 | 150 | 0 | 2 | 2 | 4 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 |
| 37.5 |
|
0 | 2 | 8 | -1 | 200 | 1 | 1 | 0 | 0 | 2 | 0 | 0 | 1 | 0 |
| - |
|
| 3 | 9 | -1 | 300 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 2 | 0 | 0 | 1 |
| - |
|
| 4 |
|
| -650 | -2 | -3 | -3 | -4 | -3 | -2 | 0 | 0 | 0 |
|
|
|
| 1 | 4 | 0 | 37.5 | 0 | 0.5 | 0.5 | 1 | 0.25 | 0 | 0.25 | 0 | 0 | - | 150 | - |
1 | 2 | 8 | -1 | 200 | 1 | 1 | 0 | 0 | 2 | 0 | 0 | 1 | 0 | 200 | 100 | - |
| 3 | 9 | -1 | 300 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 2 | 0 | 0 | 1 | 300 | - | 150 |
| 4 |
|
| -500 | -2 | -1 | -1 | 0 | -2 | -2 | 1 | 0 | 0 |
|
|
|
| 1 | 4 | 0 | 37.5 | 0 | 0.5 | 0.5 | 1 | 0.25 | 0 | 0.25 | 0 | 0 |
| - |
|
2 | 2 | 1 | 0 | 200 | 1 | 1 | 0 | 0 | 2 | 0 | 0 | 1 | 0 |
| - |
|
| 3 | 9 | -1 | 100 | 0 | -1 | 1 | 0 | -2 | 2 | 0 | -1 | 1 |
| 50 |
|
| 4 |
|
| -100 | 0 | 1 | -1 | 0 | 2 | -2 | 1 | 2 | 0 |
|
|
|
| 1 | 4 | 0 | 37.5 | 0 | 0.5 | 0.5 | 1 | 0.25 | 0 | 0.25 | 0 | 0 |
|
|
|
3 | 2 | 1 | 0 | 200 | 1 | 1 | 0 | 0 | 2 | 0 | 0 | 1 | 0 |
|
|
|
| 3 | 6 | 0 | 50 | 0 | -0.5 | 0.5 | 0 | -1 | 1 | 0 | -0.5 | 0.5 |
|
|
|
| 4 |
|
| 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 |
|
|
|
На третьей итерации симплексного метода получен оптимальный план вспомогательной задачи: =(200; 0; 0; 37.5; 0; 50; 0; 0; 0),
в котором ни одна из искусственных переменных не является базисной, следовательно, вектор =(200; 0; 0; 37.5; 0; 50) является невырожденным опорным планом исходной задачи, определяемым К-матрицей.
На втором этапе решаем задачу
max(-0.4X1-0.3X2-0.1X3-0.1X5-0.2X6)
.
Решение приведено в табл. 3.7.
Таблица 3.7
|
|
|
|
| -0.4 | -0.3 | -0.1 | 0 | -0.1 | -0.2 |
|
S | i |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 1 | 4 | 0 | 37.5 | 0 | 0.5 | 0.5 | 1 | 0.25 | 0 | 150 |
0 | 2 | 1 | -0.4 | 200 | 1 | 1 | 0 | 0 | 2 | 0 | 100 |
| 3 | 6 | -0.2 | 50 | 0 | -0.5 | 0.5 | 0 | -1 | 1 | - |
| 4 |
|
| -90 | 0 | 0 | 0 | 0 | -0.5 | 0 |
|
| 1 | 4 | 0 | 12.5 | -0.125 | 0.375 | 0.5 | 1 | 0 | 0 | 25 |
1 | 2 | 5 | -0.1 | 100 | 0.5 | 0.5 | 0 | 0 | 1 | 0 | - |
| 3 | 6 | -0.2 | 150 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 | 300 |
| 4 |
|
| -40 | 0.25 | 0.25 | 0 | 0 | 0 | 0 |
|
| 1 | 3 | -0.1 | 25 | -0.25 | 0.75 | 1 | 2 | 0 | 0 |
|
2 | 2 | 5 | -0.1 | 100 | 0.5 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 |
|
| 3 | 6 | -0.2 | 137.5 | 0.625 | -0.375 | 0 | -1 | 0 | 1 |
|
| 4 |
|
| -100 | 0.25 | 0.25 | 0 | 0 | 0 | 0 |
|
На первой итерации (табл. 3.7.) второго этапа получен оптимальный план исходной задачи 1=(0; 0; 12.5; 100; 150) и =40.
Так как =0, а вектор не является базисным, то его можно ввести в базис, и при этом в соответствии с формулой (3.28) значение целевой функции не изменится, т.е. на второй итерации можно получить еще один оптимальный план исходной задачи
2=(0; 0.25; 0; 100; 137.5) и =40.
Исходная задача имеет бесчисленное множество решений, задаваемое формулой (3.87)
Пример 3.15. Решить ЗЛП:
max(2X1-X2-X4)
X1-2X2+X3=10
-2X1-X2-2X4 18 (3.88)
3X1+2X2+X4 36
Приведем ЗЛП (3.88) к каноническому виду
max(2X1-X2-X4)
X1-2X2+X3=10
-2X1-X2-2X4- S1 =18 (3.89)
3X1+2X2+X4-S2 =36
Расширенная матрица системы линейных уравнений (3.89)
не является К-матрицей ЗЛП (3.89) , т.к. не содержит единичной подматрицы.
Запишем вспомогательную задачу для ЗЛП (3.89) . Т.к. матрица содержит один единичный вектор =(1; 0; 0), то при формулировке ВЗ достаточно ввести лишь две искусственные переменные U1 ;U2 во второе и третье уравнения системы (3.89).
Итак, ВЗ имеет вид
-(U1+U2) max
X1-2X2+X3=10
-2X1-X2-2X4-X5+U1=18 (3.90)
3X1+2X2+X4-X6+U2=36
; U1 ,U2 0
Решение ВЗ приведено в табл 3.8.
Таблица 3.8
|
|
|
|
| 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | -1 | -1 |
|
S | i |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 1 | 3 | 0 | 10 | -1 | -2 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | - |
0 | 2 | 7 | -1 | 18 | -2 | -1 | 0 | -2 | -1 | 0 | 1 | 0 | - |
| 3 | 8 | -1 | 36 | 3 | 2 | 0 | 1 | 0 | -1 | 0 | 1 | 18 |
| 4 |
|
| -54 | -1 | -1 | 0 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 |
|
| 1 | 3 | 0 | 46 | 2 | 0 | 1 | 1 | 0 | -1 | 0 | 1 |
|
1 | 2 | 7 | -1 | 36 | -0.5 | 0 | 0 | -1.5 | -1 | -0.5 | 1 | 0.5 |
|
| 3 | 2 | 0 | 18 | 1.5 | 1 | 0 | 0.5 | 0 | -0.5 | 0 | 0.5 |
|
| 4 |
|
| -36 | 0.5 | 0 | 0 | 1.5 | 1 | 0.5 | 0 | 0.5 |
|
На первой итерации получен оптимальный план.
=( 0; 18; 46; 0; 0; 36; 0 ).
Т.к. вектор имеет отличную от нуля искусственную переменную U1=36, то множество планов ЗЛП (3.88 ) пусто в силу несовместности системы уравнений (3.89).
- 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