![]() Главная страница Случайная страница КАТЕГОРИИ: АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника |
Симплекс-метод. Характеристика метода
Симплекс-метод реализует направленный перебор допустимых базисных решений в виде итеративного процесса. На каждой итерации осуществляется переход по ребру допустимого множества от одной вершины к другой, смежной исходной, в которой значение критерия лучше или, в редких случаях, не хуже, чем в исходной. Поскольку число крайних точек конечно, а целевая функция линейна, то такой процесс сходится за конечное число шагов к глобальному оптимуму (для разрешимой задачи). В результате симплекс метод позволяет отыскать оптимальное решение, просматривая значительно меньше вершин по сравнению с их общим числом. В симплекс-методе можно выделить три основные компоненты: 1) Способ построения начального базисного решения. 2) Процедуру перехода от одного базисного решения к другому. 3) Признак оптимальности. Неразрешимость задачи определяется по ходу работы алгоритма. Этапы симплекс-метода: 1. Построение начального неотрицательного базисного решения. 2. Анализ оценок. При этом возможны три ситуации: а) все оценки неотрицательны, следовательно, вычисления прекращаются, так как выполнился признак оптимальности. б) имеются отрицательные оценки, но, по крайней мере, одной их них (например, Δ j) соответствует вектор, для которого все коэффициенты разложения неположительны (" aij £ 0). В этом случае q не ограничено сверху и, как следует, критерий неограниченно возрастает. Решение прекращается. в) для каждой отрицательной оценки есть aij > 0. Решение может быть улучшено выполнением 3 этапа. 3. Переход к новому базисному решению путем введения переменной с минимальной оценкой и выводом переменной, на которой достигается минимум. Этапы 2 и 3 повторяются до выполнения одного из условий останова.
Отличается от простого симплекс-метода тем, что основан на обратной матрице базиса. Преимущество этого метода перед стандартным тем выше, чем больше разница между общим числом переменных и числом базисных переменных канонической модели. Однако обнаружение неразрешимости задачи из-за неограниченности критерия может происходить на более поздних итерациях: только тогда, когда соответствующее условие имеет место в направляющем (добавляемом) столбце. 5. Модели управления транспортными потоками. Задачи, называемые транспортными, составляют большой подкласс распределительных задач. С содержательной стороны они не обязательно связаны с доставкой или перевозкой грузов, а выделяются из других задач особой структурой математической модели. Поэтому правильнее говорить о моделях транспортного типа. Если удельные затраты на перевозку не зависят от количества перевозимого груза, транспортная задача описывается линейной моделью. При этом ее особенности позволяют применять специальные методы линейного программирования, которые более эффективны, чем универсальные. Простейшая транспортная задача (Т-задача) В общем случае исходными данными являются: m – число пунктов отправления (ПО) или производства; n – число пунктов назначения (ПН) или потребления; Cij – затраты на перевозку единицы груза из пункта i в пункт j, " ij; ai – количество груза в пункте i, " i (возможности ПО); bj – потребность в грузе в пункте j, " j. Критерием задачи являются суммарные затраты на перевозку. Безотносительно к значениям ai и bj модель записывается в виде Однако такая запись модели корректна только тогда, когда
Элементы модели:
Особенности рассматриваемой задачи: - модель содержит две группы условий, размерность которых равна соответствующему числу ПО и ПН; число переменных равно произведению m ´ n; - все коэффициенты при переменных в условиях (3), (4) равны единице; - каждая переменная входит в условия ровно 2 раза, один и только один раз в группу (3) и также один раз в группу (4); - задача имеет простые условия разрешимости, которые определяются следующей теоремой. Теорема. Для разрешимости Т-задачи необходимо и достаточно, чтобы она была сбалансированной. Замечание. Теорема справедлива при конечных значениях Сij. Доказательство. Необходимость доказывается исходя из того, что задача (2)-(5) разрешима. В этом случае все условия задачи выполняются. Просуммируем условия (3) по i, а условия (4) по j: Достаточность. Задача линейного программирования всегда разрешима, если допустимое множество – выпуклый многогранник, то есть непустое и ограниченное. Ограниченность переменных снизу задана явно, а ограничение сверху следует из конечности всех ai и bj, больше которых переменные быть не могут. Следовательно, множество ограничено. Множество непустое. Для этого достаточно найти хотя бы одно допустимое решение. Одно из таких решений всегда можно построить, если задача сбалансирована, следующим образом:
Транспортная задача с ограниченными пропускными способностями (Td - задача) Учет ограничений на пропускные возможности коммуникаций. В реальных условиях пропускные способности дорог, воздушных коридоров, линий связи и т.п. всегда ограничены сверху. Учет этих ограничений приводит Тd-задаче. Ее модель имеет вид
где dij –пропускная способность коммуникации i j. В Тd-задаче условие сбалансированности не является достаточным для разрешимости задачи. Более того, в число необходимых условий существования решения помимо его входят еще две группы условий, отражающих физическую реализуемость решения:
|