Отримання допустимого базисного розв’язку

Якщо базисний розв’язок не є допустимим (ознакою цього є наявність від’ємних чисел у стовпчику вільних коефіцієнтів, що відповідають значенням базисних змінних), за допомогою симплексного методу можна поступово наближатися до області допустимих розв’язків і отримати в кінці кінців допустимий розв’язок. Для цього треба дотримуватися такого алгоритму:

1 крок. Обираємо розв’язуючий елемент:

а) в рядку з від’ємним вільним коефіцієнтом обираємо від’ємний коефіцієнт при вільних змінних – він визначає розв’язуючий стовпчик;

б) складаємо невід’ємні відношення елементів останнього стовпчика до відповідних елементів розв’язуючого стовпчика та обираємо серед них найменше – це визначає розв’язуючий рядок.

2 крок. Виконуємо алгоритм Жордана-Гауса з обраним розв’язуючим елементом.

Повторюємо кроки алгоритму доти, доки в стовпчику вільних коефіцієнтів є від’ємні числа

Приклад 7.

Розв’язання. Складемо симплекс-таблицю ЗЛП.

		–1	–1
		–1	–2
	–1

Ми маємо два від’ємних вільних коефіцієнта, тобто базисний розв’язок не є допустимим. Розглянемо, наприклад, перший рядок і оберемо в ньому від’ємний коефіцієнт при , тобто стовпчик буде розв’язуючим. Знайдемо , тобто рядок буде розв’язуючим. Виконавши алгоритм Жордана-Гауса, отримуємо таблицю

	–1	–1
	–1	–1	–1
			–2

В стовпчику вільних коефіцієнтів ще залишився від’ємний елемент –1. Розглянемо цей рядок і оберемо в ньому від’ємний коефіцієнт, наприклад, при . тобто стовпчик буде розв’язуючим.

Знайдемо

,

тобто рядок буде розв’язуючим. Виконавши алгоритм Жордана-Гауса, отримуємо таблицю

	–1
	–1
			–3

Тепер у стовпчику вільних коефіцієнтів усі елементи додатні, тобто ми отримали допустимий базисний розв’язок , , . Далі переходимо до звичайного алгоритму симплекс-методу. Критерій оптимальності вже виконаний, тобто ми маємо розв’язок задачі .

Під час відшукання допустимого базисного розв’язку може виникнути перешкода до вибору розв’язуючого стовпчика, якщо у рядку з від’ємним вільним коефіцієнтом більше немає від’ємних елементів. В цьому випадку система обмежень несумісна і ЗЛП не має розв’язку.

Двоїста задача

Кожній ЗЛП відповідає інша ЗЛП, яку називають двоїстою. При цьому задача, що розглядається, називається прямою задачею. Можна сформулювати загальні правила, якими слід користуватися при побудові двоїстих задач.

1. В прямій задачі обмеження-нерівності записують , в двоїстій – .

2. Цільова функція прямої задачі задається на максимум, а двоїстої – на мінімум.

3. Кожному обмеженню прямої задачі відповідає невідома в двоїстій задачі.

4. Кожній невідомій прямої задачі відповідає обмеження двоїстої.

5. Кожному і -му обмеженню-нерівності прямої задачі відповідає умова невід’ємності змінної двоїстої задачі , а рівності – змінна без обмежень на знак.

6. Кожній невід’ємній змінній відповідає -те обмеження-нерівність, а змінній вільного знаку – рівність.

7. Матриці систем обмежень прямої та двоїстої задач взаємно транспоновані

,

8. Вільні члени обмежень прямої задачі є коефіцієнтами при відповідних змінних двоїстої задачі і навпаки.

Зауваження. Співвідношення двоїстості взаємне, тобто задача двоїста до двоїстої співпадає з прямою.

Пряма задача	Двоїста задача
1.	1.
2.	2.
3.	3.
4.	4.
5.	5.

Приклад 8.

Записати задачу, двоїсту до заданої, та двоїсту до двоїстої.

Розв’язання.

1. Цільова функція прямої задачі задається на максимум, тому двоїстої – на мінімум.

2. У прямій задачі одне обмеження-нерівність і одне – рівність, та дві невід’ємні невідомі , тому в двоїстій задачі – одна невід’ємна невідома а друга – вільного знаку, та два обмеження-нерівності.

3. Матриці систем обмежень прямої та двоїстої задач мають вигляд

,

4. Вільні члени обмежень прямої задачі є коефіцієнтами при відповідних змінних в цільовій функції двоїстої задачі, коефіцієнти цільової функції прямої задачі є вільними членами системи обмежень двоїстої задачі.

Отримали наступну двоїсту задачу

Щоб побудувати двоїсту до цієї задачі, запишемо її у вигляді

та ще раз використаємо правила переходу до двоїстої задачі, отримаємо задачу

Легко побачити, що ця, двоїста до двоїстої, задача співпадає з прямою, що ілюструє справедливість зауваження.

Приклад 9.

Знайти розв’язок задачі, двоїстої до заданої (див. (6), (7)) симплекс-методом.

Розв’язання. Двоїста задача має вигляд

або

Складемо симплекс-таблицю двоїстої задачі

	– y 1
	–2	–2		–3	–7
y 6	–3	–1	–3		–5
	–19	–13	–15	–18

Розв’язок недопустимий, за допомогою симплекс-методу переходимо до іншого базисного розв’язку

	y 6	– y 2
y 5	–2/3	–4/3		–3	–11/3
y 1	–1/3	1/3			5/3
	19/3	–20/3		–18	95/3

Розв’язок недопустимий, за допомогою симплекс-методу переходимо до іншого базисного розв’язку

	1/2	–3/4	–3/2	9/4	11/4
	–1/2	1/4	3/2	–3/4	3/4
	–3	–5	–6	–3

Розв’язок допустимий та оптимальний.

.

Можна порівняти цю таблицю з останньою симплекс-таблицею прямої задачі

	3/4	–9/4
	1/2	–1/2
	–3/2	3/2
	–1/4	3/4
	3/4	11/4

.

Такий збіг розв’язків не є випадковим, він ілюструє наступні теореми двоїстості.

Перша теорема двоїстості.

Якщо одна з пари двоїстих задач має оптимальний розв’язок, то й інша задача теж розв’язувана, при цьому екстремальні значення цільових функцій співпадають

.

Якщо у однієї з цих задач цільова функція необмежена, то двоїста до неї задача не має допустимих розв’язків і, навпаки, якщо одна з цих задач не має допустимих розв’язків, то двоїста до неї задача має необмежену цільову функцію.

Зауваження.

Між змінними прямої та двоїстої задач можна встановити таку відповідність: основним змінним прямої задачі відповідають додаткові змінні двоїстої задачі і навпаки. Так, в нашому прикладі змінним відповідають змінні , а змінним – змінні . Враховуючи цю відповідність, можна по симплекс-таблиці з розв’язком однієї з пари двоїстих задач визначити розв’язок другої задачі.

Друга теорема двоїстості.

Для того, щоб два допустимі розв’язки , пари двоїстих задач були оптимальними, необхідно і досить, щоб ці розв’язки задовольняли умови

1. ;

2. .

Третя теорема двоїстості.

Значення змінних в оптимальному розв’язку двоїстої задачі є оцінками впливу вільних членів обмежень прямої задачі на екстремальне значення її цільової функції , тобто

.

Тема. 2. Задача цілочисельного програмування.

(методичні вказівки № 1358, стор. 31-34)

За змістом значної частини економічних задач, їх розв’язок повинен виражатися у цілих числах. Наприклад, це задачі, де змінні означають кількість станків обладнання, кількість кораблів при розподілу за напрямками, кількість турбін у енергосистемі і т.д. Задачею цілочисельного програмування називають ЗЛП, у якій на змінні накладається додаткова умова цілочисельності.

Якщо величина змінної в оптимальному плані є досить великою, порівняно з одиницею, можливо округлити її значення до цілого. Однак, у багатьох випадках просте округлення приводить до плану, який не є оптимальним. Класична транспортна задача забезпечує рішення в цілих числах, однак в загальному випадку умова цілочисельності ускладнює розв’язок.

Дата добавления: 2014-12-25