Файл: Методическое пособие по дисциплине методы оптимальных решений 1 семестр Направление подготовки 080100 Экономика.doc
ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 30.10.2023
Просмотров: 170
Скачиваний: 2
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
Определение 1.9. Пусть — произвольные точки евклидова пространства . Выпуклой линейной комбинацией этих точек называется сумма где — произвольные неотрицательные числа, сумма которых равна 1:
Определение 1.10. Множество называется выпуклым, если вместе с любыми двумя своими точками оно содержит и их произвольную выпуклую линейную комбинацию.
Определение 1.11. Точка Х выпуклого множества называется угловой, если она не может быть представлена в виде выпуклой линейной комбинации каких-нибудь двух других различных точек данного множества.
Теорема__1.3.'>Теорема__1.2.'>Теорема__1.1.'>Теорема 1.1. Множество планов основной задачи линейного программирования является выпуклым (если оно не пусто).
Определение 1.12. Непустое множество планов основной задачи линейного программирования называется многогранником решений, а всякая угловая точка многогранника решений — вершиной.
Теорема 1.2. Если основная задача линейного программирования имеет оптимальный план, то максимальное значение целевая функция задачи принимает в одной из вершин многогранника решений. Если максимальное значение целевая функция задачи принимает более чем в одной вершине, то она принимает его во всякой точке, являющейся выпуклой линейной комбинацией этих вершин.
Теорема 1.3. Если система векторов в разложении (16) линейно независима и такова, что
(18)
где все то точка является вершиной многогранника решений.
Теорема 1.4. Если — вершина многогранника решений, то векторы
, соответствующие положительным в разложении (16), линейно независимы.
Сформулированные теоремы позволяют сделать следующие выводы.
Непустое множество планов основной задачи линейного программирования образует выпуклый многогранник. Каждая вершина этого многогранника определяет опорный план. В одной из вершин многогранника решений (т. е. для одного из опорных планов) значение целевой функции является максимальным (при условии, что функция ограничена сверху на множестве планов). Если максимальное значение функция принимает более чем в одной вершине, то это же значение она принимает в любой точке, являющейся выпуклой линейной комбинацией данных вершин.
Вершину многогранника решений, в которой целевая функция принимает максимальное значение, найти сравнительно просто, если задача, записанная в форме стандартной, содержит не более двух переменных или задача, записанная в форме основной, содержит не более двух свободных переменных, т. е. , где п — число переменных, r — ранг матрицы, составленной из коэффициентов в системе ограничений задачи.
Найдем решение задачи, состоящей в определении максимального значения функции
(19)
при условиях
(20)
(21)
Каждое из неравенств (20), (21) системы ограничений задачи геометрически определяет полуплоскость соответственно с граничными прямыми и . В том случае, если система неравенств (20), (21) совместна, область ее решений есть множество точек, принадлежащих всем указанным полуплоскостям. Так как множество точек пересечения данных полуплоскостей — выпуклое, то областью допустимых решений задачи (19) —(21) является выпуклое множество, которое называется
многоугольником решений (введенный ранее термин «многогранник решений» обычно употребляется, если ). Стороны этого многоугольника лежат на прямых, уравнения которых получаются из исходной системы ограничений заменой знаков неравенств на знаки точных равенств.
Таким образом, исходная задача линейного программирования состоит в нахождении такой точки многоугольника решений, в которой целевая функция F принимает максимальное значение. Эта точка существует тогда, когда многоугольник решений не пуст и на нем целевая функция ограничена сверху. При указанных условиях в одной из вершин многоугольника решений целевая функция принимает максимальное значение. Для определения данной вершины построим линию уровня (где h — некоторая постоянная), проходящую через многоугольник решений, и будем передвигать ее в направлении вектора до тех пор, пока она не пройдет через последнюю ее общую точку с многоугольником решений. Координаты указанной точки и определяют оптимальный план данной задачи.
Заканчивая рассмотрение геометрической интерпретации задачи (19)-(21), отметим, что при нахождении ее решения могут встретиться случаи, изображенные на рис. 1 - 4. Рис. 1 характеризует такой случай, когда целевая функция принимает максимальное значение в единственной точке А. Из рис. 2 видно, что максимальное значение целевая функция принимает в любой точке отрезка АВ. На рис. 3 изображен случай, когда целевая функция не ограничена сверху на множестве допустимых решений, а на рис. 4 — случай, когда система ограничений задачи несовместна.
Рис. 1 Рис. 2
Рис. 3 Рис. 4
Отметим, что нахождение минимального значения линейной функции при данной системе ограничений отличается от нахождения ее максимального значения при тех же ограничениях лишь тем, что линия уровня передвигается не в направлении вектора а в противоположном направлении. Таким образом, отмеченные выше случаи, встречающиеся при нахождении максимального значения целевой функции, имеют место и при определении ее минимального значения.
Итак, нахождение решения задачи линейного программирования (19) - (21) на основе ее геометрической интерпретации включает следующие этапы:
1. Строят прямые, уравнения которых, получаются в результате замены в ограничениях (20) и (21) знаков неравенств на знаки точных равенств.
2. Находят полуплоскости, определяемые каждым из ограничений задачи.
3. Находят многоугольник решений.
4. Строят вектор .
5. Строят прямую , проходящую через многоугольник решений.
6. Передвигают прямую в направлении вектора , в результате чего-либо находят точку (точки), в которой целевая функция принимает максимальное значение, либо устанавливают неограниченность сверху функции на множестве планов.
7. Определяют координаты точки максимума функции и вычисляют значение целевой функции в этой точке.
1.6. Для производства двух видов изделий А и В предприятие использует три вида сырья. Нормы расхода сырья каждого вида на изготовление единицы продукции данного вида приведены в таблице 2. В ней же указаны прибыль от реализации одного изделия каждого вида и общее количество сырья данного вида, которое может быть использовано предприятием.
Таблица 2
Вид сырья | Нормы расхода сырья (кг) на одно изделие | Общее количество сырья (кг) | |
| А | В | |
I II III | 12 4 3 | 4 4 12 | 300 120 252 |
Прибыль от реализации одного изделия (руб.) | 30 | 40 | |
Учитывая, что изделия А и В могут производиться в любых соотношениях (сбыт обеспечен), требуется составить такой план их выпуска, при котором прибыль предприятия от реализации всех изделий является максимальной,
Решение. Предположим, что предприятие изготовит
изделий вида А и изделий вида В. Поскольку производство продукции ограничено имеющимся в распоряжении предприятия сырьем каждого вида и количество изготовляемых изделий не может быть отрицательным, должны выполняться неравенства
Общая прибыль от реализации изделий вида А и изделий вида В составит
Таким образом, мы приходим к следующей математической задаче: среди всех неотрицательных решений данной системы линейных неравенств требуется найти такое, при котором функция F принимает максимальное значение.
Найдем решение сформулированной задачи, используя ее геометрическую интерпретацию. Сначала определим многоугольник решений. Для этого в неравенствах системы ограничений и условиях неотрицательности переменных знаки неравенств заменим на знаки точных равенств и найдем соответствующие прямые:
Эти прямые изображены на рис. 5. Каждая из построенных прямых делит плоскость на две полуплоскости. Координаты точек одной полуплоскости удовлетворяют исходному неравенству, а другой — нет. Чтобы определить искомую полуплоскость, нужно взять какую-нибудь точку, принадлежащую одной из полуплоскостей, и проверить, удовлетворяют ли ее координаты данному неравенству. Если координаты взятой точки удовлетворяют данному неравенству, то искомой является та полуплоскость, которой принадлежит эта точка, в противном случае — другая полуплоскость.
Найдем, например, полуплоскость, определяемую неравенством Для этого, построив прямую (на рис. 5 эта прямая I), возьмем какую-нибудь точку, принадлежащую одной из двух полученных полуплоскостей, например точку