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) |
Теорема о крайней точке
Неравенство временно превращается в равенство и вычисляются Х1 и Х 2. Эти точки наносятся на график и строятся соответствующие ограничивающие линии. Получается некая область. Далее перемещают опорную прямую по направлению градиента функции до пересечения этой прямой с самой крайней (верхней) точкой области. Х1 и Х 2, являющиеся координатами этой точки, и являются оптимальными значениями. Но полученные значения не точны.Чтобы получить точные значения, необходимо приравнять выражения, соответствующие двум прямым, на которых располагается полученная точка. Если прямая совпадает с гранью, то можно взять любую точку, принадлежащую этой грани. Х2) = C1 Х1 + C2Х2 max, где C1, C2 É0
Лекция 5. Основная задача линейного программирования. Большинство алгоритмов задачи линейного программирования основаны на основной задаче линейного программирования. Постановка задачи: (2) Любая задача линейного программирования, записанная в другой форме отличной от представленной (канонической), может быть сведена к основной задаче линейного программирования: max f(x)=min (-f(x)). Если в системе ограничений содержится неравенство (или ), нужно перейти к (=): если Таким образом, эти две задачи эквивалентны, т.е. задача поставлена в стандартной постановке, эквивалентна основной задаче линейного программирования с точностью до размерности. Следовательно, все свойства задачи поставленной в стандартной форме справедливы и для основной задачи линейного программирования. Вопрос: имеет ли решение эта задача зависит от системы (2). Т.е. совместима система или противоречива. 1.Система совместима, если ранг системы, образованными коэффициентами левой части равны рангу расширенной системы. В нашей системе ранг - r < m. Если в системе уравнений (2) m=n, то система (если она противоречива) имеет единственное решение. Если это решение положительно х>0, то это решение будет оптимальным. Поэтому мы будем рассматривать случай, когда число ограничений m<n и будем предполагать, что все уравнения системы ограничений линейно-независимы (ни одно выражение не может быть выражено линейной комбинацией другого). Если r=m, то система имеет бесконечное множество решений. Если не отрицательных решений нет, то основная задача не имеет допустимого решения, а так же оптимального. Если есть не отрицательные, то нам нужно из этих всех решений найти оптимальное, т.е. то, при котором функция минимальна. 2.Система противоречива. В системе уравнений m переменных, где m=n-r. Эти переменные через которые выражается m называются свободными переменными, а m переменные называют базисными. Выразим m переменные через n-r. Пусть это будут первые переменные: (3) путем преобразования системы (2). Набор называют базисом системы. Выразим через свободные переменные, получится: Если подставить в (3) вместо свободных какие-то другие, то будем получать значение базисных переменных. В качестве базисных переменных можно выбрать любые n-переменных из свободного числа m-переменных. Общее число базисных решений будет равно числу сочетаний: Нас интересуют положительные базисные решения, которые называются допустимыми базисными решениями. Может оказаться, что все b=0, то такое решение называется вырожденным. Нужно найти оптимальное решение, т.о. намечается подход к решению задачи - найти допустимые базисные решения, затем перебрать их и то при котором функция будет минимальна и будет оптимальным. Таким образом, нужно перебрать все допустимые базисные решения.
Геометрическая интерпретация основной задачи линейного программирования. Число переменных в задачи на 2 или 3 больше числа ограничений, т.е. n-m =2(3) 2-на плоскости, 3-в пространстве. Рассмотрим когда n-m=2. Выберем в качестве свободных переменных х1,х2. Тогда остальные будут базисные. Тогда можно записать: Построив график находим x1 и x2-оптимальные.
Лекция 6. СВЯЗЬ МЕЖДУ КРАЙНИМИ ТОЧКАМИ ОДР И ДОПУСТИМЫМИ БАЗИСНЫМИ РЕШЕНИЯМИ
Основная задача. F=CX —> min A1X1+A2X2+...+AnXn=A0 (*) , , , , C=(c1, c2,..., cn) Система векторов является линейнозависимой, если существуют числа a1, a2,..., aь не все =0, при которых имеет место равенство a1A1+a2A2+... +amAm=0 (1) Если соотношение (1) возможно лишь тогда когда все a=0. Если в системе ограничений вектора А1,А2,...,Аm (m<n) линейнонезависимы и существует Хj³0 такое, что A1x1+A2x2+...+Amxm=A0, то точка является крайней точкой области допустимых решений задачи линейного программирования.
Дата добавления: 2014-01-07; Просмотров: 689; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы! Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет |