Вспомогательная задача лп.
Симплекс-метод применяется для решения специальных задач ЛП, представленных в виде: (2.6)
Характерная особенность задачи (2.6) - известное базисное допустимое решение
Чтобы применить симплекс-метод для решения задачи ЛП в произвольной форме, необходимо эту задачу привести к виду (2.6), т.е. выделить начальный допустимый базис. Для этого в симплекс-метод вводят подготовительный этап. Один из методов для реализации подготовительного этапа называется методом искусственного базиса. Рассмотрим каноническую задачу ЛП, которая не является СЗЛП (в ней нет выделенного базиса)
Приводим задачу ЛП к канонической форме
(2.7)
причем
(если, то умножаем i-ю строку ограничений на -1)
Вспомогательной задачей ЛП (ВЗЛП) называется задача вида
(2.8)
Переменные вспомогательной задачи
образуют базис ВЗЛП и называются искусственными.
Рассмотрим свойства вспомогательной задачи.
Свойство 1.
ВЗЛП легко может быть сведена к допустимой СЗЛП. Действительно, ВЗЛП имеет очевидное базисное допустимое решение
Для того, чтобы сделать вспомогательную задачу специальной, достаточно целевую функцию выразить через свободные переменные
Свойство 2.
ВЗЛП всегда имеет решение причем оптимальное значение целевой функции
Доказательство.
Так как ВЗЛП имеет допустимое решение
то допустимая область ВЗЛП не пустая.
Так как
то целевая функция
на любом допустимом решении.
Таким образом, целевая функция ограничена снизу нулем на непустом допустимом множестве, следовательно ВЗЛП разрешима всегда и оптимальное значение целевой функции
Свойство доказано.
Если КЗЛП имеет допустимые решения, то существует эквивалентная ей СЗЛП, которая может быть получена из оптимальной симплексной таблицы ВЗЛП.
Доказательство.
КЗЛП имеет допустимые решения, тогда по критерию существования планов КЗЛП имеем Рассмотрим соответствующую оптимальную симплекс-таблицу ВЗЛП.
Возможны два случая.
Случай 1. В базисе оптимальной симплекс-таблице ВЗЛП отсутствуют искусственные переменные
Симплекс-таблица имеет вид
Возьмем ту часть таблицы которая не содержит
Равенства соответствующие оставшейся части таблицы не нарушатся, поскольку исключили небазисные нулевые искусственные переменные
(или фактически вернулись к исходной системе уравнений без искусственных переменных). В результате имеем систему уравнений относительно переменных
с выделенным базисом
(2.9)
Эта система эквивалентна исходной КЗЛП, так как получена из нее с помощью гауссовских преобразований.
Выражая целевую функцию исходной задачи
через небазисные переменные
получим СЗЛП.
Случай 2. В базисе оптимальной симплекс-таблице находятся искусственные переменные
Как и в случае 1 берем ту часть таблицы, которая не содержит
Равенства при этом не нарушаются, как и в случае 1.
Затем вычеркиваем нулевые строки (если такие есть) и с помощью гауссовских преобразований заменяем в базисе переменные , i=1,..., L переменными
- Тема 1. Классификация моделей.
- Тема 1. Классификация моделей.
- Основные признаки классификации моделей.
- Область использования.
- Учет в модели временного фактора.
- Способ представления модели.
- Тема 2. Классификация языков компьютерного моделирования.
- Тема 3. Этапы и цели компьютерного математического моделирования.
- Раздел 1. Задачи линейного программирования.
- Тема 1. Математическое программирование. Общий вид задач линейного программирования.
- Формулировка задачи.
- Геометрическая интерпретация задачи линейного программирования.
- Найти минимальное значение линейной функции
- Тема 2. Графический метод решения задач линейного программирования.
- Примеры задач, решаемых графическим методом.
- Обобщение графического метода решения задач линейного программирования.
- Тема 3. Симплекс - метод.
- Каноническая задача лп на максимум.
- Вспомогательная задача лп.
- Алгоритм метода искусственного базиса
- Вспомогательная задача лп.
- Алгоритм метода искусственного базиса.
- Тема 4. Транспортная задача.
- 4.2 Составление опорного плана.
- 4.3 Метод потенциалов.
- Раздел 2. Теория графов.
- Тема 1. Основные понятия теории графов.
- Элементы множества V называются вершинами графа g (или узлами), элементы множества u-его ребрами. Вершины и ребра графа называют также его элементами и вместо VV и u u пишут Vg и ug.
- 1.2 Операции над графами.
- 1.3.Связность графов.
- 1.4 Эйлеровы графы.
- 1.5 Гамильтоновы графы.
- Тема 2. Поиск пути в графе.
- 2.2 Путь минимальной суммарной длины во взвешенном графе с неотрицательными весами (алгоритм Дейкстры).
- 2.3 .Путь минимальной суммарной длины во взвешенном графе с произвольными весами для всех пар вершин (алгоритм Флойда).
- 2.4 Путь с минимальным количеством промежуточных вершин (волновой алгоритм).
- 2.5 Нахождение k путей минимальной суммарной длины во взвешенном графе с неотрицательными весами (алгоритм Йена).
- Тема 3. Задачи о минимальном остове.
- 3.1 Деревья.
- 3.1 Построение минимального остовного дерева (алгоритм Краскала).
- 3.1 Деревья.
- 3.1 .Построение минимального остовного дерева (алгоритм Краскала).
- Раздел 3. Динамическое программирование.
- Тема 1. Метод динамического программирования.
- 1.2 Идеи метода динамического программирования
- 1.3 Выбор состава оборудования для технологической линии.
- Исходные данные для примера
- Тема 2. Задача инвестирования.
- Тема 3. Замена оборудования.
- Тема 4. Задача о загрузке.
- 4.2 Рекуррентные соотношения для процедур прямой и обратной прогонки.
- 4.3 Решение задачи о загрузке.
- Раздел 4. Системы массового обслуживания (смо). (8 часов).
- Тема 1. Основные понятия теории массового обслуживания.
- Тема 2. Простейшие смо и нахождение их параметров.
- Перечень характеристик систем массового обслуживания можно представить следующим образом:
- 2. Одноканальная смо с неограниченной очередью
- 3. Одноканальная смо с неограниченной очередью, простейшим потоком заявок и произвольным распределением времени обслуживания
- 4. Одноканальная смо с произвольным потоком заявок и произвольным распределением времени обслуживания
- Раздел 5. Имитационное моделирование.
- Тема 1. Простейшие задачи, решаемые методом имитационного моделирования.
- Тема 2. Основные понятия теории Марковских процессов.
- Тема 3. Метод Монте – Карло.
- Раздел 6. Прогнозирование.
- Тема 1. Основная идея прогнозирования. Методы прогнозирования
- Тема 2.Теории экспертных оценок.
- Раздел 7. Теория игр.
- Тема 1. Основные понятия теории игр.
- 1. 1 Понятие об играх и стратегиях
- Тема 2. Простейшие методы решения задач теории игр.
- Раздел 8. Элементы теории принятия решений. (2 часа).
- Основные понятия.
- Принятие решений в условиях полной неопределенности
- Принятие решений при проведении эксперимента.
- 2. Принятие решений в условиях полной неопределенности
- 2.1 Максиминный критерий Вальда.
- Критерий равновозможных состояний.
- 3. Принятие решений при проведении эксперимента.
- 3.1. Принятие решений в условиях неопределенности.
- 3.2. Использование смешанной стратегии
- 3.3. Принятие решений в условиях риска