Нахождение минимума линейной функции симплексным методом

Симплекс как геометрическая фигура, являющаяся мерным обобщением треугольника. Математика и её место в жизни человека. Алгоритм решения задачи "нахождение наименьшего значения линейной функции симплексным методом". Составление начальной симплекс таблицы.

Рубрика Математика
Вид контрольная работа
Язык русский
Дата добавления 29.07.2013
Размер файла 484,7 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

[Введите текст]

Контрольная работа

по дисциплине: «Математические методы»

тема: Нахождение минимума линейной функции симплексным методом

Введение

Симплекс или n-симплекс (от лат. simplex - простой) - геометрическая фигура, являющаяся n-мерным обобщением треугольника. Определяется как выпуклая оболочка n+1 точек, не лежащих в одной n-мерной гиперплоскости. Эти точки называются вершинами симплекса. Симплекс называется правильным, если все его рёбра имеют одинаковую длину. Симплекс-метод - алгоритм решения оптимизационной задачи линейного программирования путём перебора вершин выпуклого многогранника в многомерном пространстве. Метод был разработан американским математиком Джорджем Данцигом (George Dantzig) в 1947 году. Задача линейного программирования состоит в том, что необходимо максимизировать или минимизировать некоторый линейный функционал на многомерном пространстве при заданных линейных ограничениях.

Рис. 1

Работа алгоритма начинается с построения регулярного симплекса в пространстве независимых переменных и оценивания значений целевых функции в каждой точке. Затем определяется вершина с максимальным значением целевой функции и проектируется через центр тяжести оставшихся вершин в новую точку. Процедура продолжается до тех пор, пока не будет накрыта точка минимума. Поиск заканчивается когда, когда размеры симплекса или разность значений целевой функции становятся достаточно малыми. Если вершина построена на предыдущей итерации, то вместо нее отбрасывается вершина, которой соответствует следующее по величине значение целевой функции.

Математика необходима в повседневной жизни, следовательно, определенные математические навыки нужны каждому человеку. Нам приходится в жизни считать, мы постоянно используем знания о величинах, характеризующих протяженности, площади, объемы, промежутки времени, скорости и многое другое. Все это пришло к нам на уроках арифметики и геометрии и пригодилось для ориентации в окружающем мире.

Математические знания и навыки нужны практически во всех профессиях, прежде всего, конечно, в тех, что связаны с естественными науками, техникой и экономикой. Математика является языком естествознания и техники и потому профессия естествоиспытателя и инженера требует серьезного овладения многими профессиональными сведениями, основанными на математике.

В настоящее время нельзя назвать область человеческой деятельности, в которой в той или иной степени не использовались бы методы моделирования. Особенно это относится к сфере управления различными системами, где основными являются процессы принятия решений на основе получаемой информации.

Цель работы определяет задачи: изучить алгоритм решения задачи «нахождение минимума линейной функции симплексным методом».

Постановка задачи

Найдем наименьшее значение линейной функции симплексным методом.

L =

x1

- x2

-3 x3

при следующих ограничениях

2

x1

-

 

x2

+

 

x3

3

4

x1

 

-2

x2

+

 

x3

-6

3

x1

 

 

+

 

x3

15

Найдем наименьшее значение линейной функции симплексным методом

L =

x1

- x2

-3 x3

при следующих ограничениях

2

x1

-

 

x2

+

 

x3

3

4

x1

 

-2

x2

+

 

x3

-6

3

x1

 

 

+

 

x3

15

Решение задачи

2

x1

-

 

x2

+

 

x3

3

4

x1

 

-2

x2

+

 

x3

-6

3

x1

 

 

+

 

x3

15

Решение:

Умножим коэффициенты исходной функции на -1.

G = - x1 + x2 + 3 x3

Будем искать наибольшее значение получившийся функции. Обратите внимание, что максимальное значение рассматриваемой функции равно наименьшему значению исходной функции по модулю, но значения противоположны по знаку. Другими словами, получившийся ответ мы должны будем умножить на -1.

В двух словах смысл того, что мы будем делать. Нам необходимо найти начальное опорное (абсолютно произвольное) решение для функции G, которое бы удовлетворяло системе наложенных ограничений. Далее, применяя симплекс таблицы, мы будем получать решения, при которых значение функции будет, как минимум, не убывать. И так до тех пор, пока не достигнем оптимально решения, при котором функция достигает своего максимума. Если, конечно, рассматриваемая нами линейная функция обладаем максимальным значением при заданной системе ограничений. Перед применением симплекс таблиц, необходимо преобразовать систему линейных ограничений и рассматриваемую нами функцию G к вполне определенному виду.

Свободные члены системы ограничений должны быть неотрицательными. Умножим коэффициенты ограничения 2 на -1, свободный член ограничения станет положительным.

Свободные члены системы ограничений неотрицательные.

Система ограничений должна быть приведена к каноническому виду.

К левой части неравенства 1 системы ограничений прибавляем неотрицательную переменную x4 - преобразуем неравенство 1 в равенство.

К левой части неравенства 2 системы ограничений прибавляем неотрицательную переменную x5 - преобразуем неравенство 2 в равенство.

К левой части неравенства 3 системы ограничений прибавляем неотрицательную переменную x6 - преобразуем неравенство 3 в равенство.

2

x1

-

 

x2

+

 

x3

+

 

x4

 

 

 

 

=

3

 

-4

x1

+

2

x2

-

 

x3

 

 

+

 

x5

 

 

=

6

3

x1

 

 

+

 

x3

 

 

 

 

+

 

x6

=

15

Система ограничений приведена к каноническому виду, т.е. все условия системы представляют собой уравнения.

Определимся с начальным опорным решением.

Наличие единичного базиса в системе ограничений позволяет легко найти начальное опорное решение. Рассмотрим подробнее:

Переменная x4 входит в уравнение 1 с коэффициентом 1, а в остальные уравнения системы с коэффициентом ноль, т.е. x4 - базисная переменная.

Переменная x5 входит в уравнение 2 с коэффициентом 1, а в остальные уравнения системы с коэффициентом ноль, т.е. x5 - базисная переменная.

Переменная x6 входит в уравнение 3 с коэффициентом 1, а в остальные уравнения системы с коэффициентом ноль, т.е. x6 - базисная переменная.

Переменные, которые не являются базисными называются свободными переменными. Приравняв свободные переменные нулю в получившийся системе ограничений мы получим начальное опорное решение.

задача линейный функция симплекс

X нач = (0, 0, 0, 3, 6, 15)

Вернемся к рассмотрению функции G.

G =

- x1

+ x2

+ 3 x3

Функция G не содержат базисных переменных.

Для составления начальной симплекс таблицы мы выполнили все условия.

В процессе дальнейших преобразований возможны два случая. Если в симплекс таблице, на каком-то шаге, мы получим строку G состоящую из неотрицательных элементов - задача решена, мы нашли оптимальное решение. В противном случае - функция не является ограниченной.

Обратите внимание:

При составлении исходной симплекс таблицы, коэффициенты при переменных функции G записываются с противоположными знаками, а свободный член со своим знаком.

Шаг 1

За ведущий выберем столбец 3, так как -3 наименьший элемент в G строке. Элемент G строки, принадлежащий столбцу свободных членов не рассматриваем.

За ведущую выберем строку 1, так как отношение свободного члена к соответствующему элементу выбранного столбца для 1 строки является наименьшим. Обратите внимание, что отношение мы вычисляем только для положительных элементов столбца 3.

базисные переменные

x1

x2

x3

x4

x5

x6

свободные члены

отношение

x4

2

- 1

1

1

0

0

3

3

x5

-4

2

- 1

0

1

0

6

-

x6

3

0

1

0

0

1

15

15

G

1

- 1

- 3

0

0

0

0

-

От элементов строки 2 отнимает соответствующие элементы строки 1, умноженные на -1.

От элементов строки 3 отнимает соответствующие элементы строки 1.

От элементов строки G отнимает соответствующие элементы строки 1, умноженные на -3.

базисные переменные

x1

x2

x3

x4

x5

x6

свободные члены

x3

2

- 1

1

1

0

0

3

x5

-2

1

0

1

1

0

9

x6

1

1

0

-1

0

1

12

G

7

- 4

0

3

0

0

9

X 1 = (0, 0, 3, 0, 9, 12)

G =

9

-7 x1

+ 4 x2

-3 x4

Значение функции G для данного решения: G (X 1) = 9

Шаг 2

За ведущий выберем столбец 2, так как -4 наименьший элемент в G строке. Элемент G строки, принадлежащий столбцу свободных членов не рассматриваем.

За ведущую выберем строку 2, так как отношение свободного члена к соответствующему элементу выбранного столбца для 2 строки является наименьшим. Обратите внимание, что отношение мы вычисляем только для положительных элементов столбца 2.

базисные переменные

x1

x2

x3

x4

x5

x6

свободные члены

отношение

x3

2

- 1

1

1

0

0

3

-

x5

-2

1

0

1

1

0

9

9

x6

1

1

0

-1

0

1

12

12

G

7

- 4

0

3

0

0

9

-

От элементов строки 1 отнимает соответствующие элементы строки 2, умноженные на -1.

От элементов строки 3 отнимает соответствующие элементы строки 2.

От элементов строки G отнимает соответствующие элементы строки 2, умноженные на -4.

базисные переменные

x1

x2

x3

x4

x5

x6

свободные члены

x3

0

0

1

2

1

0

12

x2

- 2

1

0

1

1

0

9

x6

3

0

0

- 2

- 1

1

3

G

- 1

0

0

7

4

0

45

X 2 = (0, 9, 12, 0, 0, 3)

G =

45

+ x1

-7 x4

-4 x5

Значение функции G для данного решения: G (X 2) = 45

Шаг 3

За ведущий выберем столбец 1, так как -1 наименьший элемент в G строке. Элемент G строки, принадлежащий столбцу свободных членов не рассматриваем.

За ведущую выберем строку 3, так как отношение свободного члена к соответствующему элементу выбранного столбца для 3 строки является наименьшим. Обратите внимание, что отношение мы вычисляем только для положительных элементов столбца 1.

базисные переменные

x1

x2

x3

x4

x5

x6

свободные члены

отношение

x3

0

0

1

2

1

0

12

-

x2

- 2

1

0

1

1

0

9

-

x6

3

0

0

-2

-1

1

3

1

G

- 1

0

0

7

4

0

45

-

Разделим элементы строки 3 на 3.

базисные переменные

x1

x2

x3

x4

x5

x6

свободные члены

отношение

x3

0

0

1

2

1

0

12

-

x2

- 2

1

0

1

1

0

9

-

x6

1

0

0

-

2

3

-

1

3

1

3

1

1

G

- 1

0

0

7

4

0

45

-

От элементов строки 2 отнимает соответствующие элементы строки 3, умноженные на -2.

От элементов строки G отнимает соответствующие элементы строки 3, умноженные на -1.

базисные переменные

x1

x2

x3

x4

x5

x6

свободные члены

x3

0

0

1

2

1

0

12

x2

0

1

0

-

1

3

1

3

2

3

11

x1

1

0

0

-

2

3

-

1

3

1

3

1

G

0

0

0

19

3

11

3

1

3

46

X 3 = (1, 11, 12, 0, 0, 0)

G =

46

-19/3 x4

-11/3 x5

-1/3 x6

Значение функции G для данного решения: G (X 3) = 46

Учитывая, что все xi0, по условию задачи, наибольшее значение функции G равно свободному члену 46, т.е. мы получили оптимальное решение.

X опт = (1, 11, 12, 0, 0, 0)

Значение функции: L = -46

Заключение

Мною была рассмотрена работа на тему: «Нахождение минимума линейной функции симплексным методом». Я надеюсь, что данная работа помогла мне лучше разобраться в данной теме.

Список использованных источников

1. http://www.reshmat.ru/example_simplex_3.html

Размещено на Allbest.ru


Подобные документы

  • Основные сведения о симплекс-методе, оценка его роли и значения в линейном программировании. Геометрическая интерпретация и алгебраический смысл. Отыскание максимума и минимума линейной функции, особые случаи. Решение задачи матричным симплекс-методом.

    дипломная работа [351,2 K], добавлен 01.06.2015

  • Сущность понятия "симплекс-метод". Математические модели пары двойственных задач линейного программирования. Решение задачи симплексным методом: определение минимального значения целевой функции, построение первого опорного плана, матрица коэффициентов.

    курсовая работа [219,4 K], добавлен 17.04.2013

  • Сущность линейного программирования. Изучение математических методов решения экстремальных задач, которые характеризуются линейной зависимостью между переменными и линейной целевой функцией. Нахождение точек наибольшего или наименьшего значения функции.

    реферат [162,8 K], добавлен 20.05.2019

  • Обыкновенные и модифицированные жордановы исключения. Последовательность решения задач линейного программирования симплекс-методом применительно к задаче максимизации: составлении опорного плана решения, различные преобразования в симплекс-таблице.

    курсовая работа [37,2 K], добавлен 01.05.2011

  • Численные методы поиска безусловного экстремума. Задачи безусловной минимизации. Расчет минимума функции методом покоординатного спуска. Решение задач линейного программирования графическим и симплексным методом. Работа с программой MathCAD.

    курсовая работа [517,9 K], добавлен 30.04.2011

  • Форма для ввода целевой функции и ограничений. Характеристика симплекс-метода. Процесс решения задачи линейного программирования. Математическое описание алгоритма симплекс-метода. Решение задачи ручным способом. Описание схемы алгоритма программы.

    контрольная работа [66,3 K], добавлен 06.04.2012

  • Полное исследование функции с помощью производных, построение графика функции, нахождение ее наибольшего и наименьшего значения на отрезке. Методика вычисления неопределенных и определенных интегралов. Нахождение общего решения дифференциального уравнения

    контрольная работа [133,4 K], добавлен 26.02.2012

  • Составление математической модели задачи. Определение всевозможных способов распила 5-метровых бревен на брусья 1,5, 2,4, 3,2 в отношении 1:2:3 так, чтобы минимизировать общую величину отходов. Решение задачи линейного программирования симплекс-методом.

    задача [26,1 K], добавлен 27.11.2015

  • Линейное программирование как наиболее разработанный и широко применяемый раздел математического программирования. Понятие и содержание симплекс-метода, особенности и сферы его применения, порядок и анализ решения линейных уравнений данным методом.

    курсовая работа [197,1 K], добавлен 09.04.2013

  • Нахождение экстремумов функций методом множителей Лагранжа. Выражение расширенной целевой функции. Схема алгоритма численного решения задачи методом штрафных функций в сочетании с методом безусловной минимизации. Построение линий ограничений.

    курсовая работа [259,9 K], добавлен 04.05.2011

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.