Решение задач линейного программирования

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 10 Февраля 2011 в 21:53, курсовая работа

Описание работы

Системный анализ и исследование операций

Содержание работы

Введение
Постановка задачи оптимизации
ПОСТРОЕНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ
Обоснование выбора метода решения задачи
Решение задачи оптимизации
АНАЛИЗ МОДЕЛИ НА ЧУВСТВИТЕЛЬНОСТЬ И УСТОЙЧИВОСТЬ
Предварительный анализ оптимального решения
Исследование чувствительности целевой функции
Исследование устойчивости оптимального базисного плана
ПОИСК ОПТИМАЛЬНОГО ЦЕЛОЧИСЛЕННОГО РЕШЕНИЯ
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ИСТОЧНИКОВ

Файлы: 1 файл

поясняк.doc

— 1.81 Мб (Скачать файл)
ify">      2. в ограничениях, которые не находятся  в предпочтительном виде,- фиктивные  переменные

    Целевую функцию вспомогательной задачи выражаем через небазисные переменные и решаем систему обычным симплекс-методом(описан выше).

    Если  все искусственные переменные покинули базис и исключены из таблицы, а строка вспомогательной функции  содержит одни нули, то это означает, что решение вспомогательной  задачи окончено.

    Т.к.  как все фиктивные переменные покинули задачу, то система основных ограничений вспомогательной задачи совпадает с исходной  системой основных ограничений. Искуственнная целевая функция с исчезновением фиктивных переменных трансформировалась в нулевую. Поэтому для перехода ко второй фазе симплекс-метода необходимо вернуться к исходной целевой функции. Поскольку исходная целевая функция содержит базисные переменные, их необходимо исключить, выразив через небазисные переменные. Далее система решается обычным симплекс-методом, описанным раннее. 
 

          4. Решение задачи  оптимизации

          

                                                                                                                        

    Для решения задачи необходимо привести её математическую модель(2.4) к канонической форме(введём свободные переменные).

      

           

    Т.к. не все ограничения находятся в предпочтительном виде,  значит будем применять при решении задачи двухфазный симплекс-метод.  

    Введём  фиктивные переменные х16, х17, х18 и решим задачу относительно их:

      

      
 
 
 
 

     Будем решать задачу табличным симплекс-методом, как описывалось ранее.  

    min b x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 x10 x11 x12
    L 11700 -8 -6 -12 -14 -15 -12 -11 -13 -4 1 1 1
    x16 3000 -8 -6 -12 0 0 0 0 0 0 1 0 0
    x17 5400 0 0 0 -14 -15 -12 0 0 0 0 1 0
    x18 3300 -1 0 0 -1 0 0 -1 0 0 0 0 0
    x13 300 -1 0 0 -1 0 0 -1 0 0 0 0 0
    x14 300 0 -1 0 0 -1 0 0 -1 0 0 0 0
    x15 300 0 0 -1 0 0 -1 0 0 -1 0 0 0
 

     Этой  симплексной таблице соответствует начальный базисный план                   х(0) = (0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,300,300,300,3000,5400,3300). L (x(0)) = 11700. Этот план не оптимален, так как целевая функция вспомогательной задачи на минимум содержит отрицательные коэффициенты.  

     Выбираем  базисный столбец и разрешающую  строку:

     
    min b x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 x10 x11 x12 θ
    L 11700 -8 -6 -12 -14 -15 -12 -11 -13 -4 1 1 1  
    x16 3000 -8 -6 -12 0 0 0 0 0 0 1 0 0
    x17 5400 0 0 0 -14 -15 -12 0 0 0 0 1 0 360
    x18 3300 -1 0 0 -1 0 0 -1 0 0 0 0 0
    x13 300 -1 0 0 -1 0 0 -1 0 0 0 0 0
    x14 300 0 -1 0 0 -1 0 0 -1 0 0 0 0 300
    x15 300 0 0 -1 0 0 -1 0 0 -1 0 0 0

      
 

     Пересчёт  симплексной таблицы происходит по правилам, описанным в разделе 3.

     Произведём  пересчёт симплексной таблицы и если план получится не оптимальным, то снова выберем ведущий столбец и разрешающую строку.  

    min b x1 x2 x3 x4 x14 x6 x7 x8 x9 x10 x11 x12 θ
    L 7200 -8 -6 -12 -14 15 -12 - 11 2 -4 1 1 1  
    x16 3000 -8 -6 -12 0 0 0 0 0 0 1 0 0
    x17 900 0 15 0 -14 15 -12 0 15 0 0 1 0 64.286
    x18 3300 0 0 0 0 0 0 -11 -13 -4 0 0 1
    x13 300 -1 0 0 -1 0 0 -1 0 0 0 0 0
    x5 300 0 -1 0 0 -1 0 0 -1 0 0 0 0 300
    x15 300 0 0 -1 0 0 -1 0 0 -1 0 0 0
 
 

     Произведём  пересчёт симплексной таблицы и если план получится не оптимальным, то снова выберем ведущий столбец и разрешающую строку.  
 

    min b x1 x2 x3 x14 x6 x7 x8 x9 x10 x11 x12 θ
    L 6300 -8 -6 -12 0 0 - 11 -13 -4 1 0 1  
    x16 3000 -8 -6 -12 0 0 0 0 0 1 0 0
    x4 64.286 0 1.071 0 1.071 -0.857 0 1.071 0 0 0.071 0
    x18 3300 0 0 0 0 0 -11 -13 -4 0 0 1 253.846
    x13 235.174 -1 0 0 -1.071 0.857 -1 -1.071 0 0 -0.071 0 220
    x5 300 0 -1 0 -1 0 0 -1 0 0 0 0 300
    x15 300 0 0 -1 0 -1 0 0 -1 0 0 0
 

     Произведём  пересчёт симплексной таблицы и если план получится не оптимальным, то снова выберем ведущий столбец и разрешающую строку.  

    min b x1 x2 x3 x14 x6 x7 x13 x9 x10 x11 x12 θ
    L 3440 4.133 7 -12 13 -10.4 1.133 12.133 -4 1 0.867 1  
    x16 3000 -8 -6 -12 0 0 0 0 0 1 0 0 250
    x4 300 -1 0 0 0 0 -1 -1 0 0 0 0
    x18 440 12.133 13 0 13 -10.4 1.133 12.133 -4 0 0.867 1
    x8 220 -0.933 -1 0 -1 0.8 -0.933 -.933 0 0 -0.067 0
    x5 80 0.933 0 0 0 -0.8 0.933 0.933 0 0 0.067 0
    x15 300 0 0 -1 0 -1 0 0 -1 0 0 0 300

Информация о работе Решение задач линейного программирования