Графический метод решения ЗЛП
Рассмотрим ЗЛП в канонической форме: .
Пусть - ненулевой вектор, тогда линейная форма задачи задает в пространстве семейство параллельных гиперплоскостей линейной формы , нормальным вектором которых является вектор C. Если - фиксированное значение, то гиперплоскость делит все пространство на два полупространства: нижнее и верхнее .
Если существует : , то - оптимальный опорный план. Гиперплоскость - опорная гиперплоскость множества М в точке . Причем по отношению к опорной гиперплоскости все множество М находится в нижнем полупространстве, т.к. . Поэтому для графического решения задачи необходимо найти опорную гиперплоскость, по отношению к которой все множество М находится в нижнем полупространстве.
Таким образом, графический метод решения ЗЛП заключается в перемещении гиперплоскости линейной формы из некоторого начального положения по направлению вектора С до такого положения, когда при дальнейшем смещении гиперплоскость уже не будет иметь общих с множеством М точек. Пересечение опорной гиперплоскости с множеством М и будет является решением ЗЛП.
Для того чтобы решить графически ЗЛП необходимо выполнить следующие действия.
1. Построить множество допустимых планов задачи. В общем случае оно представляет собой выпуклый многогранник. Если ограничения в задаче несовместны, множество допустимых планов является пустым множеством, а задача поиска экстремума не имеет смысла.
2. Построить вектор С с началом в некоторой точке .
3. Построить гиперплоскость линейной формы (линию уровня) проходящую через точку .
4. Передвигать гиперплоскость линейной формы параллельно самой себе в направлении вектора C (так как вектор задает направление возрастания F(X)) до получения опорной гиперплоскости.
Замечание. В случае непустого множества допустимых планов возможны три типовых ситуации:
а) опорная гиперплоскость касается множества допустимых планов в одной точке (задача имеет единственное решение);
б) опорная гиперплоскость касается множества допустимых планов вдоль стороны многоугольника (задача имеет бесконечное множество решений);
в) опорная гиперплоскость не определяется (задача не имеет решения).
Пример 10.1. Решить графически двумерную задачу линейного программирования:
1. Легко проверить, что четырехугольник на рис 10.1 является областью содержащей точки, для которых выполнены все ограничения задачи. Точки, лежащие внутри и на границе этой области являются допустимыми планами.
2. Построим вектор , с началом в некоторой точке D с координатами (100; 100). Очевидно, что вектор С, в силу линейности функции будет перпендикулярен линиям уровня.
3. Построим линию уровня, проходящую через выбранную точку D. Подставим координаты точки D в целевую функцию : . Уравнение линии уровня, соответствующей данному значению будет иметь следующий вид . Построим полученную прямую (на рис.10.1 она обозначена (3')).
Рис.10.1.
4. Перемещая гиперплоскость линейной формы (линию уровня) из начального положения по направлению вектора С находим крайнее положение, определяющее опорную гиперплоскость. Поскольку полученная нами опорная гиперплоскость пересекается с множеством М в точке В, то наша задача имеет единственное решение.
Точка расположена на пересечении двух прямых (1') и (2'), поэтому, чтобы найти ее координаты необходимо решить следующую систему уравнений:
Таким образом - точка, соответствующая оптимальному решению задачи со значением функции .
Пример 10.2. Решим графически двумерную задачу линейного программирования:
1. Окрашенная область ОАВС на рис.10.2 – множество допустимых планов ЗЛП.
2. Построим вектор С с началом в точке принадлежащей множеству допустимых планов, например, в точке D с координатами (1; 1).
3. Уравнение линии уровня проходящей через точку D будет иметь вид: . Построим полученную прямую (на рис.10.2 она обозначена (3')).
Рис 10.2.
4. Перемещая гиперплоскость линейной формы (линию уровня) из начального положения (3') по направлению вектора С находим крайнее положение, определяющее опорную гиперплоскость. Поскольку полученная нами гиперплоскость пересекается с множеством М по ребру АВ, то наша задача имеет бесконечное множество решений. А именно, все точки отрезка АВ являются оптимальными планами задачи, на которых достигается максимальное значение линейной формы .
Метод последовательного улучшения плана
Метод основан на упорядоченном переборе угловых точек множества планов задачи в сторону увеличения (или уменьшения) линейной формы и содержит три существенных момента.
Во-первых, указывается способ вычисления опорного плана. Во-вторых, устанавливается, признак, который позволяет проверить, является ли выбранный опорный план оптимальным. В третьих приводится способ, позволяющий по выбранному неоптимальному опорному плану построить другой опорный план, более близкий к оптимальному.
Переход от одного опорного плана к другому опорному плану
Рассмотрим ЗЛП в канонической форме
, (10.1)
где - матрица условий размером
Пусть ранг матрицы условий равен . Пусть все опорные планы задачи являются невырожденными и - произвольный опорный план с базисом . Т.е. считаем первые компонент точки положительными. Так как точка принадлежит , то ее координаты удовлетворяют системе ограничений
. (10.2)
Так как вектора составляющие базис - линейно независимы, то существуют не все равные нулю, такие что
Разложим вектор по базису .
(10.3)
Умножим обе части последнего соотношения на некоторую величину , и результат вычтем из (10.2)
. (10.4)
Отсюда следует, что точка
удовлетворяет ограничениям типа равенств задачи (10.1). Чтобы эта точка являлась планом задачи необходимо выполнение условий неотрицательности её координат
(10.5)
При этом,
· если все , то (10.5) выполняется при любом
· если же существует , то (10.5) будет выполняться не при любом значении .
Решая неравенства относительно , получим
.
Ясно что, таких чисел может быть больше одного. Выберем наименьшее из них и обозначим его , т.е.
.
Так как план невырожденный и следовательно, , то . Итак, чтобы точка принадлежала множеству планов ЗЛП , нужно брать из полуинтервала . Однако при точка содержит положительных координат и, следовательно, не является угловой. План может быть опорным лишь при таком , при котором одна из его компонент обратиться в ноль. Очевидно, это произойдет при .
Пусть для определенности
Тогда первая координата обратиться в ноль
,
т.е. имеет ровно положительных координат.
Покажем, что - опорный план ЗЛП. Для этого нужно показать, что столбцы образуют линейно – независимую систему векторов.
Допустим противное, т.е., что вектора - линейно зависимы. Тогда существует
. (10.6)
С другой стороны, мы уже знаем, что
(10.7)
Подставим выражение (10.7) в предыдущее равенство (10.6)
(10.8)
Так как система - линейно независима равенство (10.8) возможно только в случае, когда все коэффициенты линейной комбинации равны нулю
Учитывая, что , то из последних соотношений получаем , , что противоречит предположению о линейной зависимости, а значит, - опорный план ЗЛП (10.1).
Базис этого опорного плана получился, очевидно, из базиса исходного опорного плана путем введения в него вектора и удаления вектора . Таким образом, мы перешли от одного опорного плана к другому опорному плану . Этот переход был выполнен с помощью процедуры однократного замещения, т.е. из старого базиса был выведен вектор-столбец и введен .
Рис 10.3. |
Ребро, соединяющее соседние угловые точки и . определяется угловой точкой и вводимым в базис вектором . Если бы вместо ввели бы другой вектор, то получили бы другое ребро, а, следовательно, и другую угловую точку (рис 10.3).
Замечание 1. Если не выполняются условия, наложенные на коэффициент разложения вектора по начальному базису, т.е. если , , то не удастся подобрать такое , чтобы одна из базисных координат обратилась в ноль. Значит, ребро не будет иметь другой вершины, т.е. оно является неограниченным лучом. Т.е. множество неограниченно.
Замечание 2. Если является вырожденным опорным планом, то может достигаться при нескольких , в этом случае, вектор, выводимый из базиса, определяется неоднозначно. Новый опорный план получится вырожденным и в зависимости от того, какой вектор выводится, будут получаться различные базисы одного и того вырожденного опорного плана , что приводит к образованию так называемого зацикливания алгоритма последовательного улучшения плана.
Процесс получения нового опорного плана заключается в выборе вектора, который подлежит введению в базис и определении вектора подлежащего исключению из базиса.
Критерий, используемый для определения вектора, подлежащего включению в базис, является основным элементом симплекс-метода.
Признак оптимальности опорного плана
Пусть дана задача:
(10.9)
(10.10)
(10.11)
Пусть известен некоторый опорный план, т.е. существует с базисом . Вычислим значения линейной формы и ограничений в точке
, (10.12)
Умножим равенство слева на и получим
(10.13)
Условие (10.10) можно записать
,
т.е.
Умножая последнее равенство слева на получим
(10.14)
Разложим вектор по базису и полученное выражение умножим слева на
Перепишем (10.14) с учетом (10.13)
.
(10.15)
Подсчитаем значение линейной формы в точке :
или
,
где
(10.16)
- оценки векторов относительно базиса .
Теорема 10.1. (необходимое условие оптимальности опорного плана). Для того, чтобы опорный план ЗЛП был оптимальным необходимо, чтобы оценки всех векторов условий относительно базиса этого опорного плана были неотрицательны ( ).
Д о к а з а т е л ь с т в о. Пусть - оптимальный опорный план с базисом . Выберем вектор , тогда
,
т.е. . Оценка вектора относительно базиса
Таким образом, оценка базисного вектора относительно того же базиса равна нулю.
Теперь рассмотрим вектор ( ) не принадлежащий базису . Допустим, что оценка вектора отрицательна. Перейдем к новому опорному плану так как было проделано выше при рассмотрении процедуры однократного замещения.
Вычислим значение линейной формы в точке :
С учетом того, что и
,
чего быть не может.
Следствие. Если не является оптимальным, то существует оценка , и тогда переход от этого неоптимального плана к новому опорному плану следует выполнять, вводя в базис вектор , так как в этом случае переход выполняется с увеличением значения линейной формы: .
Применение признака оптимальности опорного плана заключается, таким образом, в вычислении оценок всех небазисных векторов . Двум различным способам вычисления соответствует два вычислительных алгоритма симплекс - метода.
Первый способ состоит в вычислении коэффициентов разложения векторов по базису рассматриваемого опорного плана по формулам
и, затем, в вычислении оценок
Второй способ состоит в вычислении вектора-строки
и последующем вычислении оценок , .
В обоих способах приходится обращать матрицу , что весьма трудоемко. Вместе с тем, особенности перехода от одного опорного плана к соседнему позволяют получить простые рекуррентные формулы для пересчета параметров последовательных итераций .
Дата добавления: 2015-08-14; просмотров: 2224;