Студопедия

КАТЕГОРИИ:


Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748)

Задачу решают в следующем порядке.




1. Пользуясь симплекс-методом, решаем задачу (6.1) – (6.3) при до получения оптимального плана.

Коэффициенты линейной формы равны:

, то линейная форма (6.1) при не ограничена снизу. Полученный план при остается оптимальным для всех значений параметра;

в) и существует по крайней мере одна. Полученный оптимальный план при остается оптимальным для всех значений параметра. Полагая далее, продолжают процесс решения задачи. Аналогичным образом переходят от одного интервала изменения к другому, пока один из интервалов не включит.

Величины называют критическими значениями параметра, а оптимальные планы, соответствующие различным значениям – критическими решениями.

2. Пользуясь симплекс-методом, можно убедиться, что при линейная форма не ограничена снизу на выпуклом множестве, определяемом условиями (6.2).

Здесь возможны следующие случаи:

а) – вектор, подлежащий вводу в базис,, все, тогда этот план является решением задачи при, все коэффициенты разложения которого по базису неположительны.

Если для всех j, встречаем случай (а).

Если, то линейная форма при

Выражение для двойственной функции в данном случае имеет вид:

(3)

поскольку

 

так как ограничение представляет собой одночленный позином. Условие нормализации при этом записывается как

 

и совместно с условиями ортогональности:

 

 

 

составляет систему трех уравнений относительно трех неизвестных.

Решением системы уравнений будет:

,

Подстановка значений - в выражение двойственной функ­ции (3) дает соотношение

 

которое и определяет минимальное значение поверхности S. Следующий этап решения задачи заключается в определении размеров емкости.

Окончательно получим:

 

 

 

т. е. найдено в точности то же самое решение, которое было опре­делено при использовании метода множителей Лагранжа.

 

 

Литература

1. С. Гасс. Линейное програм мирование, пер. с англ.М.,"Физматгиз", 1961.

2. Ф. И.Карпелевич, Л.Е.Садовский. Элементы линейной алгебры и линейного программирования, М.,"Наука", 1967.

3. П. Е.Данко,А.Г.Попов. Высшая математика в упражнениях и задачах ч. 11, М.,"Высшая школа", 1999.

4. Пинскер А.Г.,Брыжина Э.Ф. Основы оптимального программирования, Л. 1974.

5. Калихман И.А. Сборник задач по математическому програм­мированию. «Высшая школа», 1975.

6. Т.Ф. Гуревич В.О. Лущук. Сборник задач по математическому програм­мированию. Москва «Колос», 1977.

7. Грешилов А.А. Прикладные задачи математического программирования: учеб. пособие для студ. втузов / Грешилов, Анатолий Антонович. - 2-е изд., доп. - М.: Логос, 2006.
8. Логинова И.В. Методы оптимизации: учебно-методич. пособие / И. В. Логинова, М. С. Мищенко; Казан. гос. технол. ун-т. - Казань, 2008.
9. Пантелеев С.Д. Математическое программирование и экономические задачи: учеб. пособие / Пантелеев, Сергей Дмитриевич. - М.: Изд-во МГОУ, 2007.
10. Хуснутдинов Р.Ш. Практикум по линейной алгебре и линейному программированию: учеб. пособие / Казан. гос. технол. ун-т. - Казань, 2009.
11. Бозиев С. Н. MATLAB 2006 а в примерах / Бозиев, Садин Назирович; Рос. гос. ун-т нефти и газа. - М., 2006.
12. Бояринов А. И., Кафаров В. В. Методы оптимизации в химической технологии. Изд. 2-е. М., «Химия» 1975.

13. Монахов В. М. и др. Методы оптимизации. Применение математических методов в экономике. Пособие для учителей. М., «Про­свещение», 1978. 175 с.

 

 

Оглавление

 

Методы оптимизации Введение.    
§1. Этапы решения задачи  
§2. Некоторые сведения из линейной алгебры.    
Матрицы.  
Определители.    
§3. Классификация методов математического программирования.  
Сравнительная характеристика методов решения задач оптимизации.      
§4. Методы исследования функций классического анализа  
4.1 Необходимые и достаточные условия безусловного экстремума функции. 1). Функция у = f (х) (одной переменной).   2) Функция у = f () (нескольких переменных).    
2). Функция у = f () (нескольких переменных).  
4.2. Необходимые и достаточные условия условного экстремума. Принцип Лагранжа.  
§5. Методы исследования функций численного анализа.    
Раздел 1. Линейное программирование.    
  Глава 1.Метод линейного программирования. Сведение общей задачи ЛП к равносильной ей основной задаче путём введения добавочных неизвестных.    
§1. Примеры составления задач ЛП.    
Формулировка задачи о рациональном питании.    
Формулировка транспортной задачи  
Аналитическая идея симплексного метода  
§ 2. Геометрическая интерпретация решения задачи ЛП.    
§ 3. Алгоритм решения канонической задачи ЛП симплексным методом (метод Данцига).    
Алгоритм решения канонической задачи ЛП симплексным методом (общий случай).    
§ 4. Решение почти канонических задач.    
§ 5. Вырожденная задача ЛП.    
Глава 2. Решение основной задачи линейного программирования   §1 Сведение основной задачи к двум каноническим. Метод искусственного базиса    
§2. Задача о диете    
Глава 3. Целочисленное линейное программирование.  
§1 Метод Гомори  
§2. Пример постановки задачи рационального раскроя.    
Глава 4. Теория двойственности в ЛП.    
§ 1. Симметричные двойственные задачи. Задача об использовании сырья.    
§2. Несимметричные двойственные задачи.    
Глава 5. Примеры задач оптимизации.  
§1. Решить задачи оптимизации графическим методом (1-7).  
§2. Решить задачи оптимизации симплексным методом (8 – 34).  
§3. Используя метод искусственного базиса для нахождения исходного опорного плана, решить следующие задачи (35 – 52).    
§4. Найти целочисленное решение задач оптимизации (53 – 62).    
Раздел 2. Нелинейное программирование  
Глава 1. § 1. Задачи нелинейного программирования с линейной целевой функцией и нелинейной системой ограничений.    
§ 2. Задачи нелинейного программирования с линейной системой ограничений, но нелинейной целевой функцией.    
Решение задач дробно-линейного программирования симплексным методом    
§ 3. Задачи нелинейного программирования с нелинейной системой ограничений и нелинейной целевой функцией.    
§4. Градиентный метод нелинейного программирования    
§5. Выпуклое программирование.  
Квадратичное программирование.  
Геометрическая интерпретация и графический способ решения задачи квадратичного программирования    
§6. Параметрическое программирование.    
Глава 2.Динамическое программирование.    
Глава 3.Метод случайных испытаний.  
Глава 4.Геометрическое программирование.  
Литература    

 




Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2014-01-04; Просмотров: 293; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!


Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет



studopedia.su - Студопедия (2013 - 2024) год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! Последнее добавление




Генерация страницы за: 0.009 сек.