Студопедия

КАТЕГОРИИ:

АстрономияБиологияГеографияДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника


Системы ограничений




Дана линейная функция и система линейных ограничений

(3.2.1)

(3.2.2)

Алгоритм решения задачи (3.2.1)-(3.2.2) подобен рассмотренному выше алгоритму решения задачи (3.1.1)-(3.1.2). Полагая значение параметра равным некоторому числу находим решение полученной задачи линейного программирования. При данном значении параметра , либо определяем оптимальный план задачи, либо установим ее неразрешимость. В первом случае найденный план является оптимальным для любого , где

 

и числа и определены компонентами оптимального плана и зависят от :

.

Если при задача (3.2.1) - (3.2.2) неразрешима, то либо целевая функция задачи (3.2.1) не ограничена на множестве планов, либо система уравнений (3.2.2) не имеет неотрицательных решений. В первом случае задача неразрешима для всех , а во втором случае определяем все значения параметра , для которых система уравнений (3.2.2) несовместна, и исключаем их из рассмотрения. После определения промежутка, в котором задача (3.2.1) - 3.2.2) имеет один и тот же оптимальный план или неразрешима, выбираем новое значение параметра , не принадлежащее найденному промежутку, и находим решение полученной задачи линейного программирования. При этом решение новой задачи ищем с помощью двойственного симплекс-метода. Продолжая итерационный процесс, после конечного числа шагов получаем решение задачи (3.2.1) - (3.2.2). Итак, процесс нахождения решения задачи (3.2.1) - (3.2.2) включает следующие основные этапы:

1. Считая значение параметра равным некоторому числу , находят оптимальный план или устанавливают неразрешимость полученной задачи линейного программирования.

2. Находят значения параметра , для которых задача (3.2.1) - (3.2.2) имеет один и тот же оптимальный план или неразрешима. Эти значения параметра исключают из рассмотрения.

3. Выбирают значения параметра из оставшейся части промежутка и устанавливают возможность определения нового оптимального плана. В случае существования оптимального плана находят его двойственным симплекс-методом.

4. Определяют множество значений параметра , для которых задача имеет один и тот же новый оптимальный план или неразрешима. Вычисления проводят до тех пор, пока не будут исследованы все значения параметра .

Пример 3.2.1. Для каждого значения параметра найти максимальное значение функции

Решение. Считая , находим решение:

 

 

Таблица 3.2.1.

БП СЧ
-1
-2
С -1

 

Таблица 3.2.2.

БП СЧ
-1/2
1/2
-1 1/2
С 1/2

Оптимальный план при : . Этот план будет оставаться оптимальным, пока среди его компонент не окажется отрицательного числа:

 

.

 

Следовательно, при : Исследуем, имеет ли задача оптимальные планы при . Если , то и, следовательно, не является планом задачи. Поэтому надо перейти к новому плану. Это можно сделать, когда в строке имеются отрицательные числа. В данном случае это условие выполняется. Переходим к оптимальному плану, применяя двойственный симплекс-метод.

 

Таблица 3.2.3.

БП СЧ
1/2
-1 -1/2
С

 

, Этот план остается оптимальным при

.

Если , то это решение не является планом, так как
. Так как в строке нет отрицательных чисел, то исходная задача неразрешима.

При , не является планом, так как . С помощью таблицы 3.2.2 переходим к следующему решению:

 

Таблица 3.2.4.

БП СЧ
-4 -2
С

, Этот план оптимален при условии . При задача неразрешима, так как в строке нет отрицательных чисел.

 


Поделиться:

Дата добавления: 2015-08-05; просмотров: 53; Мы поможем в написании вашей работы!; Нарушение авторских прав





lektsii.com - Лекции.Ком - 2014-2024 год. (0.008 сек.) Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав
Главная страница Случайная страница Контакты