183746 (629921), страница 4
Текст из файла (страница 4)
Найдя число = 63, => 2-я строка (Х4) является разрешающей. Следовательно, в базис введем Х1 вместо Х4.
Запишем все расчёты в таблицу
Таблица (2.2)
Базисные переменные | Свободные переменные | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
Х1 | Х2 | Х3 | Х4 | Х5 | |||
1 | Х3 | 510 | 3 | 0 | 1 | 0 | -2/7 |
2 | Х4 | 207 | 23/7 | 0 | 0 | 1 | -5/7 |
3 | Х2 | 120 | 1/7 | 1 | 0 | 0 | 1/7 |
4 | F | 5880 | -23 | 0 | 0 | 0 | 7 |
На пересечении разрешающего столбца и строки находится разрешающий элемент - это число 23/7. Производим пересчет всех коэффициентов таблицы, таким образом , чтоб на месте разрешающего элемента получить 1, а в разрешающем столбце все элементы = 0.
Для этого: 1) Третью строку разделим на и запишем получившееся в эту же строку.
2) Из первой строки вычтем вторую, умноженную на и записываем в первую строку.
3) Из третьей строки вычтем вторую умноженную на , результат запишем в третью строку.
4) К строке F прибавим вторую строку умноженную на 23 и запишем в строку F.
Таблица (2.3)
Базисные переменные | Свободные переменные | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
Х1 | Х2 | Х3 | Х4 | Х5 | |||
1 | Х3 | 213 | 0 | 0 | 1 | -33/23 | 119/161 |
2 | Х1 | 63 | 1 | 0 | 0 | 7/23 | -5/23 |
3 | Х2 | 111 | 0 | 1 | 0 | -1/23 | 28/161 |
4 | F | 7329 | 0 | 0 | 0 | 7 | 2 |
Ответ: из изложенного выше экономического содержания данных таблицы (2.3) следует, что на втором шаге план задачи является оптимальным. Х1* = 63; Х2* = 111. Fmаx= 7329, это значит, что общая стоимость всей произведенной продукции, а она равна 7329 рублей, является максимальной
Решение задачи двойственным методом
Под двойственной задачей понимается вспомогательная задача линейного программирования, формулируемая с помощью определённых правил непосредственно из условий прямой задачи. Заинтересованность в определении оптимального решения прямой задачи путём решения двойственной к ней задачи обусловлена тем, что вычисления при решении ДЗ могут оказаться менее сложными. Трудоёмкость вычислений при решении ЗЛП в большей степени зависит от числа ограничений, а не от количества переменных.
Каждой задаче линейного программирования можно определенным образом сопоставить некоторую другую задачу линейного программирования, называемую двойственной или сопряженной по отношению к исходной или прямой.
5
Х1+2Х2 ≤ 750 Y1
4
(1.1)
Х1+5 Х2 ≤ 807 Y2Х1+7Х2 ≤ 840 Y3
F = 30Х₁ +49Х₂ => max
Целевая функция исходной задачи задаётся на максимум, а целевая функция двойственной – на минимум.
С
оставим матрицу для исходной задачи:
А =
Чтобы составить матрицу для двойственной задачи нужно применить транспонирование (т.е. замена строк – столбцами, а столбцов – стоками)
А
Т =
Число переменных в двойственной задаче равно числу соотношений в системе (1.1) исходной задачи, т.е. равно трем.
Коэффициентами в целевой функции двойственной задачи являются свободные члены системы уравнений, т .е 750,807,840.
Целевая функция исходной задачи исследуется на максимум, а система условий содержит только уравнения. Поэтому в двойственной задаче целевая функция исследуется на минимум, а её переменные могут принимать любые значения (в том числе и отрицательные). Следовательно, для исходной задачи двойственная задача такова: умножим правые части ограничений на соответствующие переменные двойственной задачи и сложим их, получим целевую функции
Z(Y) = 750Y1 + 807Y2 + 840Y3 => min.
5 Y1 + 4Y2 + Y3 ≥ 30
2Y1 + 5Y2 + 7Y3 ≥ 49
Y1 = 0
Y2 = 7
Y3 = 2
Z(Y) = 750·0 + 807·7+ 840·2 = 7329
Ответ: Z(Y) = F(Х) = 7329, Y1* = 0, Y2* = 7, Y3* = 2.
Транспортная задача линейного программирования
Под названием «транспортная задача» объединяется широкий круг задач с единой математической моделью. Данные задачи относятся к задачам линейного программирования и могут быть решены симплексным методом. Однако матрица системы ограничений транспортной задачи настолько своеобразна, что для ее решения разработаны специальные методы. Эти методы, как и симплексный метод, позволяют найти начальное опорное решение, а затем, улучшая его, получить оптимальное решение.
Задача №2
Формулировка транспортной задачи
На три базы: А₁, А₂, А₃ поступил однородный груз в количествах: а₁, а₂, а₃, соответственно. Груз требуется перевезти в пять пунктов: b₁ в пункт В₁, b₂ в пункт В₂, b₃ в пункт В₃, b₄ в пункт В₄, b₅ в пункт В₅.
Спланировать перевозки так, чтобы общая их стоимость была минимальной. Матрица тарифов сij перевозок между пунктами отправления и пунктами назначения, а также запасы и потребности представлены ниже:
Пункт отправления | В₁ | В₂ | В₃ | В₄ | В₅ | Запасы, аi |
А₁ | 2 | 4 | 5 | 11 | 3 | 400 |
А₂ | 12 | 8 | 6 | 14 | 11 | 370 |
А₃ | 10 | 15 | 7 | 9 | 18 | 380 |
Потребности, bj | 250 | 200 | 290 | 260 | 150 | 1150 |
Исходные данные транспортной задачи обычно записываются в таблице:
Для разрешимости транспортной задачи необходимо и достаточно, чтобы запасы груза в пунктах отправления были равны потребностям в грузе в пунктах назначения. Проверяем выполнение необходимого и достаточного условия разрешимости задачи. Находим суммарные запасы поставщиков и запросы потребителей: 400 + 370 + 380 = 1150,
250 + 200 + 290 + 260 + 150 = 1150. => задача с правильным балансом. Составляем начальное опорное решение:
Таблица (1;1)
250 | 200 | 290 | 260 | 150 | ||
V1 | V2 | V3 | V4 | V5 | ||
400 | U1 | 2502 | 04 | 5 | 11 | 150 3 |
370 | U2 | 12 | 8 + 08 | 2 - 906 | 14 | 11 |
380 | U3 | 10 | 1 __ 20 15 | * + 7 | 2609 | 18 |
Т.к. n + m – 1 = 3 + 5 – 1 = 7, а в нашей задаче заполненных клеток всего 6, введём дополнительное число - нуль, на пересечении U1 и V2.
П олучаем решение:
X 1 =
- опорное решение №1.