Детерминированные линейные модели с непрерывными переменными презентация

Содержание

Слайд 2

Часть 1

Общая постановка задач и алгоритм их решения

Слайд 3

Формальная постановка задачи

Слайд 4

Линейное программирование

Дж. Данциг.

Целевая функция
Симплекс

Слайд 5

Основные постулаты линейного программирования

Оптимальное решение всегда принадлежит одной из вершин симплекса.
Локально оптимальное решение

задачи линейного программирования одновременно является и глобально оптимальным.

Слайд 6

Пример 1

Определить оптимальное решение задачи:
где: хi – непрерывная неотрицательная переменная;
Решение – симплекс

методом.

Слайд 7

Выделение базисных переменных.

Пусть в качестве базисных (не равных нулю) переменных выбраны х1 и

х5:
x1 = 8 + x2 – 5x3 + x4 – x5. Отсюда: 5х1 = 40 + 5х2 – 25х3 + 5х4 – 5х5 (2)
Подставляя (2) в первое равенство системы (1), получим:
40 + 5х2 – 25х3 + 5х4 – 5х5 – 4х2 + 13х3 – 2х4 + х5 = 20.
Отсюда следует:
х2 – 12х3 + 3х4 – 4х5 + 20 = 0. 
Окончательное равенство, включающее х5, имеет вид:
Подставляя (3) в выражение для х1, получим:
После подстановки х1 и х5 в целевую функцию, получим:

Слайд 8

Эквивалентная каноническая форма задачи (1)

х1 и х5 – базисные переменные.
Базисное решение: х1=3; x5=5;

x2=x3=x4=0.
Значение целевой функции = 28.

Слайд 9

Переход к новому базису
Т.к. коэффициент при х3 в целевой функции отрицателен, то увеличение

х3 вызовет уменьшение функционала цели.
Т.о. введению в базис подлежит х3. Теперь следует выбрать переменную, выводимую из базиса:
х1 = 3 – 2х3 из равенства (4)
х5 = 5- 3х3 из равенства (5)
Если :

то х5 станет <0, что недопустимо.
то х1 станет <0, что недопустимо.
из базиса выводится х1.
Новый базис имеет вид:
х3 = 1,5; x5 = 0,5; x1=x2=x4=0; f(x) = -8
Значение целевой функции уменьшилось с 28 до –8.
Новая система имеет вид:

где х3 и х5 – базисные переменные.

Слайд 10

Переход к новому базису

Т.к. коэффициент при х2 в целевой функции отрицателен, в базис

вводится х2. Для того, чтобы определить, какая переменная выводится из базиса, проанализируем выражения, получаемые из 1-го и 2-го равенств:

Слайд 11

Канонический вид системы с учетом нового базиса
Поскольку все коэффициенты небазисных переменных положительны, полученное

решение является глобально оптимальным:

Слайд 12

Настройка пакета Simplexwin 3.1 –ввод числа переменных и ограничений

Слайд 13

Ввод исходных данных в пакет Simplexwin 3.1

Слайд 14

Вывод результатов пакетом Simplexwin 3.1

Слайд 15

Достоинства и недостатки симплекс-метода

1. Достоинства:
Гарантия глобально оптимального решения.
Высокое быстродействие независимо от размерности.
Наличие большого

числа программных реализаций.
2. Недостатки:
Решаются только линейные задачи с непрерывными неотрицательными переменными.

Слайд 16

Самостоятельно

Решить задачу симплекс-методом, добавив переменные:

S=5x₁+8x₂+3x₃ max;
2x₁+3x₂+4x₃ ≤ 12;
x₁≥0; x₂ ≥0; x₃

≥0.

Слайд 17

Часть 2

Важный частный случай: задача с одним ограничением

Слайд 18

Задача с одним видом ресурса

Требуется определить вектор переменных Х, который бы максимизировал финансовые

поступления на предприятие:
(1)
где: хi – объем выпускаемой продукции i-го вида (непрерывная неотрицательная переменная); сi – стоимость единицы выпускаемой продукции i-го вида; b – величина имеющегося ресурса (например, человекочасы); аi, – затраты единственного вида ресурса, приходящиеся на единицу i-го вида продукции.

Слайд 19

Алгоритм поиска решения задачи (1)

Ганс Христиан Андерсен
Блок-схема алгоритма

Начало, S=0.

Ввод n, b, ci, ai,

i=1,2,…n

Все наряд-заказы ранжируются таким образом, что:

j=1

Печать S и

Конец алгоритма

1

2

3

4

6

7

8

9

Слайд 20

Достоинства и недостатки алгоритма

1. Достоинства:
Гарантия глобально оптимального решения.
Простота реализации.
Высокое быстродействие.
Низкие требования к ресурсам

компьютера.
2. Недостаток:
Узкий диапазон применения.

Слайд 21

Пример 2

Решить самостоятельно, пользуясь приведенным выше алгоритмом и симплекс методом:
S=5x₁+9x₂+3x₃ max;
2x₁+3x₂+4x₃ ≤

12;
x₁≥0; x₂ ≥0; x₃ ≥0.
Ответ: x₁=0; x₂ =4; x₃ =0, Smax=36.

Слайд 22

Задача с одним видом ресурса и ограничениями на выпуск каждого вида продукции

Требуется определить

вектор переменных Х, который бы максимизировал финансовые поступления на предприятие:
где: хi – объем выпускаемой продукции i-го вида (непрерывная неотрицательная переменная); сi – стоимость единицы выпускаемой продукции i-го вида; b – величина имеющегося ресурса (например, человекочасы); аi, – затраты единственного вида ресурса, приходящиеся на единицу i-го вида продукции, di - верхняя граница выпуска i-го вида продукции.

Слайд 23

Алгоритм поиска решения задачи (2)

Начало, S=0.

Ввод n, b, ci, ai, i=1,2,…n

Все наряд-заказы ранжируются

таким образом, что:

j=1

b=0

Нет

Конец алгоритма

Да

1

2

3

4

5

6

7

8

9

Слайд 24

Пример 3

Решить самостоятельно, пользуясь приведенным выше алгоритмом и симплекс методом:
S=5x₁+9x₂+3x₃ max;
2x₁+3x₂+4x₃

≤ 12;
4≥x₁≥0; 2≥x₂ ≥0; 3≥x₃ ≥0.
Ответ: x₁=3; x₂ =2; x₃=0; S=33.

Слайд 25

Графическая интерпретация задач линейного программирования

Аналитическая Графическая
форма интерпретация

-x1+x2=1

x1+x2=2

x1-2x2=1

Область допустимых решений ограничена.

Слайд 26

Достоинства и недостатки алгоритма

1. Достоинства:
Гарантия глобально оптимального решения.
Простота реализации.
Высокое быстродействие.
Низкие требования к ресурсам

компьютера.
2. Недостаток:
Узкий диапазон применения.

Слайд 27

Графическая интерпретация задач линейного программирования - область допустимых решений не ограничена

Формальная Графическая
постановка

интерпретация

Слайд 28

Задачи ЛП на графах

Задача о максимальном потоке: На графе G(X,U), множество вершин которого

X, а множество дуг U, определить максимальный поток из вершины – источника в вершину – сток, если поток f (i,j) по дуге не может превысить пропускной способности дуги r(i,j).

Слайд 29

Графическое представление задачи о максимальном потоке.

Слайд 30

Задача о максимальной циркуляции на взвешенном орграфе

Содержательная постановка задачи: на взвешенном орграфе с

бикомпонентами требуется распределить замкнутые потоки (циркуляции) в контурах таким образом, чтобы:
Их сумма в одной и той же дуге не превышала пропускной способности этой дуги.
Суммарный вес всех циркуляций должен быть максимальным.

Слайд 31

Формальная постановка задачи о максимальной циркуляции

Здесь s(аi ) - циркуляция в i-о контуре;

r(p,q) – пропускная способность дуги (p,q) множества U;
A(p,q) – подмножество контуров, которым принадлежит дуга (p,q).

Слайд 32

Графовая иллюстрация

1

3

4

2

2 4 3 5

7
9

a1= 1-3-1; a2= 1-2-4-3-1;
a3= 2-4-2.

Слайд 33

Решение задачи программой поиска максимальных циркуляций на планарных графах

Слайд 34

Прямые и двойственные задачи

Прямая задача

Слайд 35

Двойственная задача

Слайд 36

Графическое решение двойственной задачи

Имя файла: Детерминированные-линейные-модели-с-непрерывными-переменными.pptx
Количество просмотров: 68
Количество скачиваний: 0