Он, как и первая строка, отводится для показателей критерия оптимальности. Отличие между первой строкой и первым столбцом состоит в следующем:
Первая строка, в отличие от столбца, сохраняется лишь в первой симплексной таблице. Начиная со второй итерации верхняя строка перестает быть обязательной.
В первой строке указываются все без исключения (и основные, и дополнительные) показатели критерия оптимальности, т.е. все коэффициенты, с которыми неизвестные входят в целевую функцию. В первый же столбец входит только часть коэффициентов при неизвестных в целевой функции, т.к. число строк в матрице равно числу дополнительных неизвестных. Эта часть состоит из показателей, номера которых указаны во втором столбце (р k).
Второй столбец – р k (индеек k – номер итерации).
В этом столбце указываются номера неизвестных, входящих в базисное решение. Эти номера используют для нумерации соответствующих строк матрицы.
В первой симплексной таблице в столбце р 0 указываются номера всех дополнительных переменных.
3. Третий столбец – х 0 .
В первой симплексной таблице он заполняется свободными членами уравнений из системы ограничений. В процессе итеративного расчета эти показатели преобразуются в искомое решение. Поэтому данный столбец носит название итогового столбца .
4. Значение целевой функции F k .
На пересечении итогового столбца в целевой строке указывается значение функционала F k , соответствующее данному этапу решения, данной итерации k.
Столбцы «основания матрицы».
Обычно сначала располагаются столбцы для основных неизвестных, а вслед за ними – для дополнительных неизвестных.
В этих столбцах в первой симплексной таблице приводятся коэффициенты при неизвестных из уравнений исходных условий.
6. Последующие три столбца таблицы (, , ) имеют вспомогательное значения. Без этих столбцов можно обойтись, но они существенно облегчают проведение расчетов. Более подробно содержание этих столбцов будет рассматриваться ниже.
Пример
Рассмотрим симплексную задачу, записанную в общем виде:
Приведем задачу к канонической форме. Для этого в каждое из неравенств системы введем по одному неизвестному (дополнительному) – х 4 , х 5 . х 6 . Тогда
F = 15x 1 + 20x 2 +5x 3 max.
Заполним первую симплексную таблицу.
Мы заполним все клетки, исходя из условий задачи.
Чтобы заполнить клетку F 0 в первой таблице, необходимо просуммировать произведения элементов столбца х 0 на элементы столбца с 0 , т.е.
F 0 = 600∙0 + 520∙0 +600∙0 =0.
Чтобы заполнить целевую строку в первой таблице, необходимо соответствующее значение с j вычесть из суммы произведений элементов столбца х j на элементы столбца с 0 .
Для столбца х 1 величина двойственной оценки будет определяться
(0∙80+0∙15+0∙5) – 15=-15;
Для х 2: (0 35+0 60+0 5) – 20=-20;
х 3: (0 10+0 0+0 90) – 5=-5 и т.д.
В итоге первая симплексная таблица будет выглядеть так:
Таблица 1
Прежде чем приступать к решению, необходимо проверить, является ли предложенный в таблице план (решение) оптимальным.
Определение
Решение считается оптимальным , если все значения чисел в целевой строке положительны.
Если полученное решение не является оптимальным, то его можно улучшить. Для этого нужно:
1. Выбрать максимальное по абсолютной величине отрицательное значение числа в целевой строке.
В нашем примере таким числом будет (-20), находящееся в столбце «х 2 ». Именно это значение задает ключевой столбец .
Обратите внимание:
Ключевой столбец показывает, какое из х j войдет в новое решение задачи. В нашем случае - неизвестное х 2 .
Обратите внимания:
Чтобы включить в новое решение неизвестное х j , улучшающее это решение, необходимо вывести из базисного решения одно из х j , входящее в него.
2. Выбрать минимальное значение частного от деления элементов столбца х 0 на элементы ключевого столбца. Результаты этих расчетов заносятся в столбец «» симплексной таблицы.
В нашем примере эти отношения равны:
Минимальное значение соответствует х 5 и равно 8,67. Это отношение задает ключевую строку .
Выбрать элемент, находящийся на пересечении ключевого столбца и ключевой строки, который называется ключевым элементом .
В нашем примере ключевой элемент равен 60 и находится на пересечении столбца х 2 и строки х 5 .
Обратите внимание:
Ключевым не может быть столбец, все элементы которого оказались отрицательными или нулевыми.
Просуммировать элементы матрицы по строкам (начиная от столбца х 0 и кончая столбцом х 6). Полученные суммы записываются в столбец «».
Преобразовать ключевую строку . Для этого
Каждый элемент ключевой строки делится на ключевой элемент, начиная с элемента столбца «х 0 »;
Фрагмент
В столбце р 1 записывается х 2 вместо х 5 ;
В столбце с j записывается значение критерия оптимальности при х 2 , т.е. 20.
Все остальные элементы симплексной таблицы пересчитывают, подчиняясь основному правилу. Это правило получило название правила диагонали или правила треугольника .
.
При пересчете величины функции цели получаем:
.
Аналогичным образом поступаем со всеми другими элементами таблицы. В итоге получаем новую симплексную таблицу.
Таблица 2.
Как видно из табл. 2, оптимальное решение не получено, т.е. необходимо продолжить решение, используя все рассмотренные правила преобразования симплексных таблиц.
Примечание 1.
Столбец «» используется для проверки хода решения по строкам. Сумма новых значений элементов строки должна равняться величине элемента этой строки и столбца «», преобразованного по правилу диагонали.
Примечание 2.
Величина функции цели должна равняться сумме произведений элементов столбца с j на элементы столбца х 0 .
Самостоятельно дорешайте эту задачу. В результате должно получиться:
F=236.7; x 1 =3.31; x 2 =7.8; x 3 =6.05.
Примечание 3.
В столбце «» записываются частные от деления элемента в ключевом столбце и строке i на ключевой элемент.
Примечание 4.
В следующей таблице начинайте вычисления с помощью правила диагонали с целевой строки. Если все оценки положительны, то найдено оптимальное решение и остается заполнить столбец х 0 . В этом случае основание матрицы пересчитывать не обязательно.
Найти значения переменных x 1
...x 5
, при которых функция:
Q = | 5 | x 1 | + | 7 | x 2 | + | 2 |
2 | x 1 | + | 4 | x 2 | + | x 3 | = | 64 | (1) | ||||||||||
x 1 | + | 2 | x 2 | + | x 4 | = | 70 | (2) | |||||||||||
- | x 2 | + | x 5 | = | 18 | (3) |
Симплекс таблица имеет следующий вид:
БП | x 1 | x 2 | x 3 | x 4 | x 5 | Решение | Отношение | |||||
x 3 | 2 | 4 | 1 | 0 | 0 | 64 |
|
|||||
x 4 | 1 | 2 | 0 | 1 | 0 | 70 |
|
|||||
x 5 | 0 | -1 | 0 | 0 | 1 | 18 | -- | |||||
Q | 5 | 7 | 0 | 0 | 0 | -2 | -- |
Самая верхняя строка - чисто информационная, в ней указывается назначение столбцов. Столбец "БП" также информационный, каждая клетка этого столбца содержит имя переменной, являющейся в соответствующем уравнении системы ограничений. В нашем примере, в первом уравнении, переменная X 3 , во втором X 4 , в третьем X 5 .
Столбцы X 1...X 5 содержат коэффициенты при соответствующих переменных в уравнениях системы ограничений (каждому уравнению соответствует отдельная строка). В столбец "Решение" изначально записываются свободные члены соответствующих уравнений. Они же показывают значения для текущегого решения, отображаемого симплекс-таблицей, на некотором шаге (итерации) решения задачи.
Коэффициенты целевой функции отражаются в симплекс-таблице в строке "Q", свободный член, как и в случае с уравнениями системы ограничений, изначально записывается в столбец "Решение". Он же одновременно является значением целевой функции, но записанный с противоположным знаком (это удобно для симплекс-метода). В нашем примере показанная симплекс-таблица соответствует некоторому решению при котором переменные X 3 , X 4 , X 5 равны соответственно 64, 70, 18 (см. столбец "Решение"), а остальные перемнные равны нулю. Значение целевой функции "Q" при этом равно двум (что несложно проверить подставив значения переменных в выражение для целевой функции).
В нашем примере свободный член равен -2 (минус два) т.к. в записи целевой функции он записан вместе с переменными по одну сторону от знака равенства, а свободные члены в уравнениях системы ограничений по другую. Поэтому перед записью в таблицу его необходимо перенести вправо от знака равенства.
Строка "Q" в данном примере выделена желтым цветом, это значит, что по ней будет приниматься решение относительно выбора разрешающего столбца (иногда его называют направляющим). Разрешающий столбец соответствует переменной, которая будет введена в базис (в список) на следующей итерации решения задачи. Цель подобной замены базиса - улучшение значения целевой функции. Критерием выбора разрешающего столбца является максимальный положительный коэффициент в строке "Q", при решении задачи на максимум, или минимальный отрицательный, при решении задачи на минимум. Если после очередной итерации в строке не окажется положительных (при максимизации), или отрицательных (при минимизации) коэффициентов, то оптимальное решение достигнуто. В нашем примере разрешающий столбец выбран по коэффициенту 7 (максимальный положительный т.к. задача на максимум), он соответствует переменной X 2 , именно она будет введена в базис на следующей итерации. Числа стоящие в направляющем столбце окрашиваются красным цветом.
Красным цветом также окрашивается и разрешающая (направляющая) строка, она соответствует переменной которая
будет выведена из базиса (списка)
на следующей итерации. Для ее определения
рассчитывается и заполняется столбец "Отношение". Его элементы представляют собой отношения
элементов столбца "Решение" к соответсвующим элементам направляющего столбца (кроме строки "Q"). Выбор
разрешающей строки производится по минимальному значению из всех отношений.
Важно то, что данные отношения рассчитываются только для положительных элементов направляющего столбца.
Если на некоторой итерации в направляющем столбце положительных коэффициентов не окажется,
то целевая функция исходной задачи неограничена, задача не имеет решения.
В нашем примере направляющая строка выбрана по минимальному отношению 16, она соответствует X 3 , именно она будет выведена из базиса на следующей итерации (ее место займет X 2).
Рассмотрен пример решения задачи симплекс методом, а также пример решения двойственной задачи.
Для реализации трех групп товаров коммерческое предприятие располагает тремя видами ограниченных материально-денежных ресурсов в количестве b 1 = 240, b 2 = 200, b 3 = 160 единиц. При этом для продажи 1 группы товаров на 1 тыс. руб. товарооборота расходуется ресурса первого вида в количестве a 11 = 2 единицы, ресурса второго вида в количестве a 21 = 4 единицы, ресурса третьего вида в количестве a 31 = 4 единицы. Для продажи 2 и 3 групп товаров на 1 тыс. руб. товарооборота расходуется соответственно ресурса первого вида в количестве a 12 = 3, a 13 = 6 единицы, ресурса второго вида в количестве a 22 = 2, a 23 = 4 единицы, ресурса третьего вида в количестве a 32 = 6, a 33 = 8 единиц. Прибыль от продажи трех групп товаров на 1 тыс. руб. товарооборота составляет соответственно c 1 = 4, c 2 = 5, c 3 = 4 (тыс. руб.). Определить плановый объем и структуру товарооборота так, чтобы прибыль торгового предприятия была максимальной.
К прямой задаче планирования товарооборота, решаемой симплекс методом
, составить двойственную задачу
линейного программирования.
Установить сопряженные пары переменных
прямой и двойственной задачи.
Согласно сопряженным парам переменных из решения прямой задачи получить решение двойственной задачи
, в которой производится оценка ресурсов
, затраченных на продажу товаров.
F = 4·x 1 + 5·x 2 + 4·x 3 ->max
0}}}{~}" title="delim{lbrace}{matrix{4}{1}{{2x_1 + 3x_2 + 6x_3= 0}}}{~}">
Решаем симплекс методом.
Вводим дополнительные переменные x 4 ≥ 0, x 5 ≥ 0, x 6 ≥ 0, чтобы неравенства преобразовать в равенства.
В качестве базиса возьмем x 4 = 240; x 5 = 200; x 6 = 160.
Данные заносим в симплекс таблицу
Целевая функция:
0 · 240 + 0 · 200 + 0 · 160 = 0
Вычисляем оценки по формуле:
Δ 1 = 0 · 2 + 0 · 4 + 0 · 4 - 4 = - 4
Δ 2 = 0 · 3 + 0 · 2 + 0 · 6 - 5 = - 5
Δ 3 = 0 · 6 + 0 · 4 + 0 · 8 - 4 = - 4
Δ 4 = 0 · 1 + 0 · 0 + 0 · 0 - 0 = 0
Δ 5 = 0 · 0 + 0 · 1 + 0 · 0 - 0 = 0
Δ 6 = 0 · 0 + 0 · 0 + 0 · 1 - 0 = 0
Поскольку есть отрицательные оценки, то план не оптимален. Наименьшая оценка:
Вводим переменную x 2 в базис.
Определяем переменную, выходящую из базиса. Для этого находим наименьшее неотрицательное отношение для столбца x 2 .
= 26.667
Наименьшее неотрицательное: Q 3 = 26.667. Выводим переменную x 6 из базиса
3-ю строку делим на 6.
Из 1-й строки вычитаем 3-ю строку, умноженную на 3
Из 2-й строки вычитаем 3-ю строку, умноженную на 2
Вычисляем:
Получаем новую таблицу:
Целевая функция:
0 · 160 + 0 · 440/3 + 5 · 80/3 = 400/3
Вычисляем оценки по формуле:
Δ 1 = 0 · 0 + 0 · 8/3 + 5 · 2/3 - 4 = - 2/3
Δ 2 = 0 · 0 + 0 · 0 + 5 · 1 - 5 = 0
Δ 3 = 0 · 2 + 0 · 4/3 + 5 · 4/3 - 4 = 8/3
Δ 4 = 0 · 1 + 0 · 0 + 5 · 0 - 0 = 0
Δ 5 = 0 · 0 + 0 · 1 + 5 · 0 - 0 = 0
Δ 6 = 0 · (-1)/2 + 0 · (-1)/3 + 5 · 1/6 - 0 = 5/6
Поскольку есть отрицательная оценка Δ 1 = - 2/3, то план не оптимален.
Вводим переменную x 1 в базис.
Определяем переменную, выходящую из базиса. Для этого находим наименьшее неотрицательное отношение для столбца x 1 .
Наименьшее неотрицательное: Q 3 = 40. Выводим переменную x 2 из базиса
3-ю строку делим на 2/3.
Из 2-й строки вычитаем 3-ю строку, умноженную на 8/3
Вычисляем:
Получаем новую таблицу:
Целевая функция:
0 · 160 + 0 · 40 + 4 · 40 = 160
Вычисляем оценки по формуле:
Δ 1 = 0 · 0 + 0 · 0 + 4 · 1 - 4 = 0
Δ 2 = 0 · 0 + 0 · (-4) + 4 · 3/2 - 5 = 1
Δ 3 = 0 · 2 + 0 · (-4) + 4 · 2 - 4 = 4
Δ 4 = 0 · 1 + 0 · 0 + 4 · 0 - 0 = 0
Δ 5 = 0 · 0 + 0 · 1 + 4 · 0 - 0 = 0
Δ 6 = 0 · (-1)/2 + 0 · (-1) + 4 · 1/4 - 0 = 1
Поскольку отрицательных оценок нет, то план оптимален.
Решение задачи:
То есть необходимо реализовать товар первого вида в объеме 40 тыс. руб. Товар 2-го и 3-го видов реализовывать не надо. При этом максимальная прибыль составит F max = 160 тыс. руб.
Двойственная задача имеет вид:
Z = 240·y 1 + 200·y 2 + 160·y 3 ->min
Title="delim{lbrace}{matrix{4}{1}{{2y_1 + 4y_2 + 4y_3>=4} {3y_1 + 2y_2 + 6y_3>=5} {6y_1 + 4y_2 + 8y_3>=4} {y_1, y_2, y_3>= 0}}}{~}">
Вводим дополнительные переменные y 4 ≥ 0, y 5 ≥ 0, y 6 ≥ 0, чтобы неравенства преобразовать в равенства.
Сопряженные пары переменных прямой и двойственной задач имеют вид:
Из последней симплекс таблицы № 3 прямой задачи, находим решение двойственной задачи:
Z min = F max = 160;
y 1 = Δ 4 = 0; y 2 = Δ 5 = 0; y 3 = Δ 6 = 1; y 4 = Δ 1 = 0; y 5 = Δ 2 = 1; y 6 = Δ 3 = 4;
Для упрощения процесса решения исходные данные задачи линейного программирования при решении ее симплекс методом записываются в специальные симплекс-таблицы. Поэтому одна из модификаций симплекс метода получила название табличный симплекс метод. Задача линейного программирования в каноническом виде:
a 1,1 x 1 +a 1,2 x 2 +...a 1,n x n + x n+1 =b 1
Исходная таблица для задачи имеет следующий вид:
x 1 | x 2 | ... | x n-1 | x n | b | |
F | -a 0,1 | -a 0,2 | ... | -a 0,n-1 | -a 0,n | -b 0 |
x n+1 | a 1,1 | a 1,2 | ... | a 1,n-1 | a 1,n | b 1 |
x n+2 | a 2,1 | a 2,2 | ... | a 2,n-1 | a 2,n | b 2 |
... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |
x n+m | a m,1 | a m,2 | ... | a m,n-1 | a m,n | b m |
x 1 , x 2 , x n - исходные переменные, x n+1 , x n+2 , x n+m - дополнительные переменные. Все дополнительные переменные мы приняли как базисные , а исходные переменные как небазисные (дополнительные записаны в первый столбец симплекс-таблицы а исходные в первую строку). При каждой итерации элементы симплекс-таблицы пересчитывают по определенным .
Приводим задачу ЛП к каноническому виду
F=a 0,1 x 1 +a 0,2 x 2 +...a 0,n x n +b 0 → max
a 1,1 x 1 +a 1,2 x 2 +...a 1,n x n +x n+1 =b 1
a 2,1 x 1 +a 2,2 x 2 +...a 2,n x n +x n+2 =b 2
.......................................
a m,1 x 1 +a m,2 x 2 +...a m,n x n +x n+m =b m
В случае если в исходной задаче необходимо найти минимум - знаки коэффициентов целевой функции F меняются на противоположные a 0,n =-a 0,n . Знаки коэффициентов ограничивающих условий со знаком "≥" так же меняются на противоположные. В случае если условие содержит знак "≤" - коэффициенты запишутся без изменений.
Шаг 0. Составляем симплексную таблицу, соответствующую исходной задаче
x 1 | x 2 | ... | x n-1 | x n | b | |
F | -a 0,1 | -a 0,2 | ... | -a 0,n-1 | -a 0,n | -b 0 |
x n+1 | a 1,1 | a 1,2 | ... | a 1,n-1 | a 1,n | b 1 |
x n+2 | a 2,1 | a 2,2 | ... | a 2,n-1 | a 2,n | b 2 |
... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |
x n+m | a m,1 | a m,2 | ... | a m,n-1 | a m,n | b m |
Шаг 1. Проверка на допустимость.
Проверяем на положительность элементы столбца b (свободные члены), если среди них нет отрицательных то найдено допустимое решение (решение соответствующее одной из вершин многогранника условий) и мы переходим к шагу 2. Если в столбце свободных членов имеются отрицательные элементы то выбираем среди них максимальный по модулю - он задает ведущую строку k. В этой строке так же находим максимальный по модулю отрицательный элемент a k,l - он задает ведущий столбец - l и является ведущим элементом. Переменная, соответствующая ведущей строке исключается из базиса, переменная соответствующая ведущему столбцу включается в базис. Пересчитываем симплекс-таблицу согласно .
Если же среди свободных членов есть отрицательные элементы - а в соответствующей строке - нет то условия задачи несовместны и решений у нее нет.
Если после перерасчета в столбце свободных членов остались отрицаетельные элементы, то переходим к первому шагу, если таких нет, то ко второму.
Шаг 2. Проверка на оптимальность.
На предыдущем этапе найдено допустимое решение. Проверим его на оптимальность Если среди элементов симплексной таблицы, находщихся в строке F (не беря в расчет элемент b 0 - текущее значение целевой функции) нет отрицательных, то найдено оптимальное решение.
Если в строке F есть отрицательные элементы то решение требует улучшения. Выбираем среди отрицательных элементов строки F максимальный по модулю (исключая значение функции b 0)
a 0,l =min{a 0,i }
l - столбец в котором он находится будет ведущим. Для того, что бы найти ведущую строку, находим отношение соответсвующего свободного члена и элемента из ведущего столбца, при условии, что они неотрицательны.
b k /a k,l =min {b i /a i,l } при a i,l >0, b i >0
k - cтрока, для которой это отношение минимально - ведущая. Элемент a k,l - ведущий (разрешающий). Переменная, соответствующая ведущей строке (x k) исключается из базиса, переменная соответствующая ведущему столбцу (x l) включается в базис.
Пересчитываем симплекс-таблицу по . Если в новой таблице после перерасчета в строке F остались отрицательные элементы переходим к шагу 2
Если невозможно найти ведущую строку, так как нет положительных элементов в ведущем столбце, то функция в области допустимых решений задачи не ограничена - алгоритм завершает работу.
Если в строке F и в столбце свободных членов все элементы положительные, то найдено оптимальное решение.
Правила преобразований симплексной таблицы.
При составлении новой симплекс-таблицы в ней происходят следующие изменения:
Схему преобразования элементов симплекс-таблицы (кроме ведущей строки и ведущего столбца) называют схемой ”прямоугольника”.
Преобразуемый элемент a i,j и соответствующие ему три сомножителя как раз и являются вершинами ”прямоугольника”.
Лекция 3. Симплексные таблицы. Алгоритм симплексного метода.
§ 3 СИМПЛЕКСНЫЙ МЕТОД
3.1. Общая идея симплекс–метода. Геометрическая интерпретация
Графический способ применим к весьма узкому классу задач линейного программирования: эффективно им можно решать задачи, содержащие не более двух переменных. Были рассмотрены основные теоремы линейного программирования, из которых следует, что если задача линейного программирования имеет оптимальное решение, то оно соответствует хотя бы одной угловой точке многогранника решений и совпадает, по крайней мере, с одним из допустимых базисных решений системы ограничений. Был указан путь решения любой задачи линейного программирования: перебрать конечное число допустимых базисных решений системы ограничений и выбрать среди них то, на котором функция цели принимает оптимальное решение. Геометрически это соответствует перебору всех угловых точек многогранника решений. Такой перебор в конце концов приведет к оптимальному решению (если оно существует), однако его практическое осуществление связано с огромными трудностями, так как для реальных задач число допустимых базисных решений хотя и конечно, но может быть чрезвычайно велико.
Число перебираемых
допустимых базисных решений можно
сократить, если производить перебор не
беспорядочно, а с учетом изменений
линейной функции, т.е. добиваясь того,
чтобы каждое следующее решение было
"лучше" (или, по крайней мере, "не
хуже"), чем предыдущее, по значениям
линейной функции (увеличение ее при
отыскании максимума
,
уменьшение–
при отыскании минимума
).
Такой
перебор позволяет сократить число шагов
при отыскании оптимума. Поясним это
на графическом примере.
Пусть область допустимых решений изображается многоугольником ABCDE . Предположим, что его угловая точка А соответствует исходному допустимому базисному решению. При беспорядочном переборе пришлось бы испытать пять допустимых базисных решений, соответствующих пяти угловым точкам многоугольника. Однако из чертежа видно, что после вершины А выгодно перейти к соседней вершине В, а затем – к оптимальной точке С. Вместо пяти перебрали только три вершины, последовательно улучшая линейную функцию.
Идея последовательного улучшения решения легла в основу универсального метода решения задач линейного программирования – симплексного метода или метода последовательного улучшения плана.
Геометрический смысл симплексного метода состоит в последовательном переходе от одной вершины многогранника ограничений (называемой первоначальной) к соседней, в которой линейная функция принимает лучшее (по крайней мере, не худшее) значение по отношению к цели задачи; до тех пор, пока не будет найдено оптимальное решение – вершина, где достигается оптимальное значение функции цели (если задача имеет конечный оптимум).
Впервые симплексный метод был предложен американским ученым Дж. Данцигом в 1949 г., однако еще в 1939 г. идеи метода были разработаны российским ученым Л.В. Канторовичем.
Симплексный метод, позволяющий решить любую задачу линейного программирования, универсален. В настоящее время он используется для компьютерных расчетов, однако несложные примеры с применением симплексного метода можно решать и вручную.
Для реализации симплексного метода – последовательного улучшения решения – необходимо освоить три основных элемента:
способ определения какого-либо первоначального допустимого базисного решения задачи;
правило перехода к лучшему (точнее, не худшему) решению;
критерий проверки оптимальности найденного решения.
Для использования симплексного метода задача линейного программирования должна быть приведена к каноническому виду, т.е. система ограничений должна быть представлена в виде уравнений.
В литературе достаточно подробно описываются: нахождение начального опорного плана (первоначального допустимого базисного решения), тоже – методом искусственного базиса, нахождение оптимального опорного плана, решение задач с помощью симплексных таблиц.
3.2. Алгоритм симплекс–метода.
Рассмотрим решение ЗЛП симплекс-методом и изложим ее применительно к задаче максимизации.
1. По условию задачи составляется ее математическая модель.
2. Составленная модель преобразовывается к канонической форме. При этом может выделиться базис с начальным опорным планом.
3. Каноническая модель задачи записывается в форме симплекс-таблицы так, чтобы все свободные члены были неотрицательными. Если начальный опорный план выделен, то переходят к пункту 5.
Симплекс
таблица: вписывается система ограничительных
уравнений и целевая функция в виде
выражений, разрешенных относительно
начального базиса. Строку, в которую
вписаны коэффициенты целевой функции
,
называют
–строкой
или строкой целевой функции.
4.
Находят начальный опорный план, производя
симплексные преобразования с положительными
разрешающими элементами, отвечающими
минимальным симплексным отношениям, и
не принимая во внимание знаки элементов
–строки.
Если в ходе преобразований встретится
0-строка, все элементы которой, кроме
свободного члена, нули, то система
ограничительных уравнений задачи
несовместна. Если же встретится 0-строка,
в которой, кроме свободного члена, других
положительных элементов нет, то система
ограничительных уравнений не имеет
неотрицательных решений.
Приведение системы (2.55), (2.56) к новому базису будем называть симплексным преобразованием . Если симплексное преобразование рассматривать как формальную алгебраическую операцию, то можно заметить, что в результате этой операции происходит перераспределение ролей между двумя переменными, входящими в некоторую систему линейных функций: одна переменная из зависимых переходит в независимые, а другая наоборот – из независимых в зависимые. Такая операция известна в алгебре под названием шага жорданова исключения.
5. Найденный начальный опорный план исследуется на оптимальность:
а) если в
–строке
нет отрицательных элементов (не считая
свободного члена), то план оптимален.
Если при этом нет и нулевых, то
оптимальный план единственный; если же
есть хотя бы один нулевой, то оптимальных
планов бесконечное множество;
б) если в
–строке
есть хотя бы один отрицательный элемент,
которому соответствует столбец
неположительных элементов, то
;
в) если в
–строке
есть хотя бы один отрицательный элемент,
а в его столбце есть хотя бы один
положительный, то можно перейти к
новому опорному плану, более близкому
к оптимальному. Для этого указанный
столбец надо назначить разрешающим, по
минимальному симплексному отношению
найти разрешающую строку и выполнить
симплексное преобразование. Полученный
опорный план вновь исследовать на
оптимальность. Описанный процесс
повторяется до получения оптимального
плана либо до установления неразрешимости
задачи.
Столбец коэффициентов
при переменной, включаемой в базис,
называют разрешающим. Таким образом,
выбирая переменную, вводимую в базис
(или выбирая разрешающий столбец) по
отрицательному элементу
–строки,
мы обеспечиваем возрастание функции
.
Немного сложней определяется переменная, подлежащая исключению из базиса. Для этого составляют отношения свободных членов к положительным элементам разрешающего столбца (такие отношения называют симплексными) и находят среди них наименьшее, которое и определяет строку (разрешающую), содержащую исключаемую переменную. Выбор переменной, исключаемой из базиса (или выбор разрешающей строки), по минимальному симплексному отношению гарантирует, как уже установлено, положительность базисных компонент в новом опорном плане.
В пункте 3 алгоритма предполагается, что все элементы столбца свободных членов неотрицательны. Это требование не обязательно, но если оно выполнено, то все последующие симплексные преобразования производятся только с положительными разрешающими элементами, что удобно при расчетах. Если в столбце свободных членов есть отрицательные числа, то разрешающий элемент выбирают следующим образом:
1) просматривают строку, отвечающую какому-либо отрицательному свободному члену, например –строку, и выбирают в ней какой-либо отрицательный элемент, а соответствующий ему столбец принимают за разрешающий (предполагаем, что ограничения задачи совместны);
2) составляют отношения элементов столбца свободных членов к соответствующим элементам разрешающего столбца, имеющим одинаковые знаки (симплексные отношения);
3) из симплексных отношений выбирают наименьшее. Оно и определит разрешающую строку. Пусть ею будет, например, р –строка;
4) на пересечении разрешающих столбца и строки находят разрешающий элемент. Если разрешающим оказался элемент –строки, то после симплексного преобразования свободный член этой строки станет положительным. В противном случае на следующем шаге вновь обращаются к–строке. Если задача разрешима, то через некоторое число шагов в столбце свободных членов не останется отрицательных элементов.
Если в форму ЗЛП облечена некоторая реальная производственная ситуация, то дополнительные переменные, которые приходится вводить в модель в процессе преобразования ее к канонической форме, всегда имеют определенный экономический смысл.