Реферат: Решение задачи линейного программирования
(1)
Теорема. Если множество планов задачи (1) не пусто
и целевая функция
сверху ограничена
на этом множестве, то задача (1) имеет решение.
Теорема. Если множество допустимых планов имеет
крайние точки и задача (1) имеет решение, то среди крайних точек найдется
оптимальная.
Метод исключения Жордана-Гаусса для системы линейных уравнений.
Большинство из существующих численных методов решения задач линейного программирования использует идею приведения системы линейных уравнений
которая в матричной форме
записывается в виде , к более удобному
виду с помощью так называемого метода Жордада-Гаусса.
В первом уравнении
системы отыскивается коэффициент ,
отличный от нуля. С помощью этого коэффициента обращаются в нуль коэффициенты
при переменной
в остальных
уравнениях системы. Для этого первое уравнение умножается на число
и прибавляется к уравнению
с номером
,
. Затем первое уравнение
делится на число
. Это преобразование
называется элементарным преобразованием. Полученная эквивалентная система
обладает тем свойством, что переменная
присутствует
только в первом уравнении, и притом с коэффициентом 1. Переменная
называется базисной переменной.
Аналогичная операция совершается поочередно с каждым уравнением системы; при этом всякий раз преобразуются все уравнения и выполняется список базисных переменных.
Результатом применения метода Жордада-Гаусса является следующее: либо устанавливается, что система несовместна, либо выявляются и отбрасываются все «лишние» уравнения; при этом итоговая система уравнений имеет вид
,
,
где —
список номеров базисных переменных,
—
множество номеров небазисных переменных. Здесь
—
ранг матрицы
коэффициентов исходной
системы уравнений.
Полученную системы
уравнений называют приведенной системой, соответствующей множеству номеров базисных
переменных.
Симплекс-метод.
Симплекс –метод, метод последовательного улучшения плана, является в настоящее время основным методом решения задач ЛП.
Рассмотрим каноническую задачу ЛП
(2)
где векторы , матрица
и
. Множество планов в задаче
(2) будем обозначать через
и будем
предполагать, что все угловые точки
являются
невырожденными.
, где вектор
определяется формулой
.
Теорема. Если в угловой точке выполняется условие
, то
— решение задачи (2).
Теорема. Для того, чтобы угловая точка являлась решением задачи
(2), необходимо и достаточно, чтобы в ней выполнялось условие
.
Алгоритм симплекс-метода.
Переход из старой угловой
точки в новую угловую точку
состоит, в сущности, лишь в
изменении базисной матрицы
, в
которую вместо вектора
вводится вектор
. Новая базисная матрица
может быть теперь использована для вычисления базисных компонентов вектора
. Таким образом, алгоритм
симплекс-метода может быть представлен в следующей форме.
Шаг 0. Задать целевой вектор , матрицу условий
, вектор ограничений
и множество базисных
индексов
. Сформировать базисную
матрицу
и вектор
.
Шаг 1. Вычислить
матрицу и вектор
.
Шаг 2. Вычислить
вектор потенциалов и оценки
.
Шаг 3. Если для всех
, то остановиться: вектор
— базисный вектор
оптимального плана; иначе перейти на шаг 4.
Шаг 4. Выбрать
произвольный индекс и вычислить
вектор
.
Шаг 5. Если , то остановиться:
; иначе перейти на шаг 6.
Шаг 6. Сформировать
множество индексов и вычислить
.
Шаг 7. В множестве индекс
заменить на индекс
, в матрице
— вектор
— на вектор
, в векторе
— компоненту
на
. Перейти на шаг 1.