Среди известных разделов исследования операций наиболее развитым и законченным является линейное программирование. Решение задачи линейного программирования осуществляется в три этапа:
1. Составление математической модели (постановка задачи);
2. Определение оптимального решения симплекс-методом;
3. Анализ полученного решения.
1.1. Общая форма задачи линейного программирования
Математическую задачу линейного программирования можно представить следующим образом:
«Найти совокупность значений n переменных х1, х2, …, хn, удовлетворяющих системе ограничений:
(16.1)
и условием неотрицательности
,
(16.2)
где , для которых целевая функция
(16.3)
достигает экстремума (максимума или минимума).»
Определим основные понятия линейного программирования:
Возможное решение (план) – это вектор , координаты которого удовлетворяют системе (1);
Допустимое решение (план) – это вектор , координаты которого удовлетворяют не только системе (16.1), но и условиям неотрицательности (16.2);
Область допустимых решений – это совокупность возможных допустимых решений;
Оптимальное решение – это допустимое решение , для которого линейная функция (16.3) достигает максимума или минимума.
Ограничительные условия (16.1) могут состоять только из уравнений (l=m), только из неравенств (l=0) или из уравнений и неравенств (0<l<m). В первых двух случаях они называются однородными, в третьем случае – смешанными.
1.2. Каноническая форма задачи линейного программирования
Для единообразия формулировки задачи линейного программирования и удобства применения симплекс-метода вводится следующая каноническая форма:
«Найти совокупность знаний n переменных хk (где k=1,2,…, n), удовлетворяющих системе m уравнений:
|
(16.4)
при условии неотрицательности
(где k=1,2,…, 3),
(16.5)
для которых целевая функция
(16.6)
достигает максимума».
1.3. Приведение задач линейного программирования к канонической форме
а. если в задаче требуется минимизировать целевую функцию z, то заменив ее на противоположную , придем к эквивалентной задаче максимизации функции z 1.
б. если условию неотрицательности подчинены не все переменные (t<n), то вместо каждой произвольной (т.е. неподчиненной этим условиям) переменной х вводится две неотрицательные переменные и из соотношения .
Пример.
Привести к канонической форме следующую задачу линейного программирования:
«Найти совокупность значений , удовлетворяющих системе ограничений
и условиям неотрицательности , для которых целевая функция ».
Для приведения задачи к каноническому виду:
а. введем во второе и третье неравенство балансовые переменные х7 (со знаком плюс) и х8 (со знаком минус);
б. т.к. условию неотрицательности не подчинены переменные х3 и х4, то введем вместо каждой из них разность двух неотрицательных переменных ; ;
в. при переходе от задачи минимизации к задаче максимизации вместо целевой функции z введем обратную ей функцию z 1=-z, тогда в результате получим каноническую форму:
«Найти совокупность значений десяти переменных , удовлетворяющих системе уравнений:
при условии неотрицательности , для которых целевая функция z 1 достигает максимума ».
Сформулированная таким образом задача линейного программирования может решаться стандартным симплекс-методом.
|