Вычислительные алгоритмы симплекс-метода

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Содержание

Определение ЗЛП

Первый алгоритм симплекс - метода

Алгоритм обратной матрицы

О конечности симплекс - метода

Алгоритм построения начального опорного плана

Алгоритм искусственного базиса

Список литературы

Определение ЗЛП

Общей задачей линейного программирования называется задача, которая состоит в определении максимального (минимального) значения функции

(9.1)

при условиях

где - заданные постоянные величины и .

Функция (9.1) называется целевой функцией (или линейной формой) задачи (9.1)-(9.4), а условия (9.2)-(9.4) - ограничениями данной задачи.

Канонической или основной задачей линейного программирования называется задача, которая состоит в определении максимального значения функции

(9.5)

при выполнении условий:

где .

Первый алгоритм симплекс метода

Приведём описание алгоритма применительно к ЗЛП, записанной в канонической форме с односторонними ограничениями:

Пусть известен начальный опорный план с базисом , т.е. - базисные компоненты, - небазисные компоненты.

Вычисления удобно выполнять, заполняя следующую симплекс-таблицу:

Порядок вычислений по первому алгоритму:

Шаг 1. Найти обратную к матрицу .

Шаг 2. Вычислить коэффициенты разложения векторов условий по базису , используя расчётную формулу:

и заполнить ими столбцы симплекс-таблицы нулевой итерации.

Шаг 3. Вычислить значение линейной формы , как скалярное произведение соответствующих столбцов симплекс-таблицы, и значения оценок векторов условий относительно базиса в соответствии с формулой как скалярное произведение столбцов и симплекс-таблицы без коэффициента , т.е. по расчётной формуле

Полученными значениями заполнить -ю строку симплекс-таблицы.

Шаг 4. Проверить оптимальность опорного плана.

Если , то - оптимальный опорный план и, тогда, в столбце симплекс-таблицы записано решение ЗЛП, а именно, значения базисных компонент оптимального опорного плана и соответствующее ему максимальное значение линейной формы. На этом процесс решения ЗЛП завершается.

Если хотя бы в одном столбце с отрицательной оценкой все элементы меньше или равны 0 , то линейная форма не ограничена сверху и решения ЗЛП не существует. На этом процесс решения ЗЛП также завершается.

Если же в каждом столбце с отрицательными оценками найдется хотя бы один положительный элемент , то для построения нового опорного плана необходимо найти вектор, который будет вводиться в базис. Он определяется по номеру наименьшей отрицательной оценки и, таким образом, определяется разрешающий столбец .

Шаг 5. Определить вектор, исключаемый из базиса для чего необходимо заполнить последний столбец t симплекс-таблицы нулевой итерации путем деления элементов столбца на соответствующие им по номеру положительные элементы разрешающего столбца , т.е.

,

При этом, в строках столбца , соответствующих неположительным элементам , записываем , не выполняя деления.

Далее необходимо выбрать . Если достигается на нескольких позициях столбца , то из базиса может быть исключен любой из векторов . Для определенности, договоримся исключать из них вектор с наименьшим номером.

Пусть получился на -той позиции, т.е. , тогда соответствующий этому индексу вектор должен выводиться из базиса. Строка симплекс-таблицы, соответствующая этому индексу, называется разрешающей строкой. Элемент , стоящий на пересечении разрешающей строки и разрешающего столбца называется разрешающим элементом. На этом нулевая итерация завершена и надлежит приступить к выполнению следующей итерации.

Шаг 6. Заполнить новую симплекс-таблицу в следующей последовательности.

На -тых позициях столбцов и записать соответственно и , а на остальных позициях этих столбцов оставить прежние элементы.

Заполнить -тую строку новой симплекс-таблицы элементами , получающимися делением соответствующих элементов () -той строки старой симплекс-таблицы на разрешающий элемент , т.е. по формулам

Все остальные -тые строки главной части новой симплекс-таблицы получить как результат вычитания из -той строки старой симплекс-таблицы -той строки новой симплекс-таблицы, умноженной на соответствующий -тый элемент разрешающего столбца, т.е. в соответствии с рекуррентными формулами , . По аналогичным формулам вычисляются также и элементы -й строки новой таблицы: , , .

Этим завершается построение новой симплекс-таблицы.

Описанный процесс построения симплекс-таблиц повторяется до получения оптимального опорного плана или до установления неограниченности линейной формы, т.е. неразрешимости ЗЛП.

Если среди оценок небазисных векторов условий относительно базиса найденного оптимального опорного плана найдется хотя бы одна равная нулю, то это означает, что ЗЛП имеет неединственное решение.

Алгоритм обратной матрицы

Опишем алгоритм применительно к решению ЗЛП, записанной в канонической форме с односторонними ограничениями:

Пусть известен начальный опорный план с базисом , т.е. - базисные компоненты, - небазисные компоненты.

В данном методе все параметры итерации, необходимые для оценки плана на оптимальность и перехода к лучшему плану, вычисляются через элементы обратной матрицы . Поэтому второй алгоритм симплекс-метода также называют алгоритмом обратной матрицы.

Вычисления удобно выполнять, используя две симплекс-таблицы:

Основная таблица

Вспомогательная таблица

Порядок вычислений по второму алгоритму

Шаг 1. Найти обратную матрицу и заполнить её элементами столбцы , основной симплекс-таблицы.

Шаг 2. Вычислить значение линейной формы как скалярное произведение столбцов и основной таблицы. Результат занести в строку столбца основной симплекс-таблицы.

Шаг 3. Вычислить значения элементов вектора-строки по формуле , как скалярное произведение столбцов и основной симплекс-таблицы. Полученными значениями заполнить -ю строку основной симплекс-таблицы.

Шаг 4. Найти значения оценок векторов условий относительно базиса по формуле , , как произведение вектора-строки основной таблицы на соответствующий столбец вспомогательной таблицы минус соответствующий коэффициент линейной формы, записанный в -ой строке вспомогательной таблицы. Полученные значения занести в строку вспомогательной таблицы с номером, соответствующим номеру выполняемой итерации.

Шаг 5. Проверить оптимальность опорного плана.

Если все оценки неотрицательные (), то - оптимальный опорный план и, тогда, в столбце основной симплекс-таблицы записано решение ЗЛП, а именно, значения базисных компонент оптимального опорного плана и соответствующее ему максимальное значение линейной формы. На этом процесс решения ЗЛП завершается.

Если среди оценок найдутся отрицательные (), то для построения нового опорного плана необходимо найти вектор, который будет вводиться в базис. Он определяется по номеру наименьшей отрицательной оценки и, таким образом, устанавливается разрешающий столбец .

Шаг 6. Вычислить коэффициенты разложения вектора по базису , используя формулу , как произведение -ой строки обратной матрицы из основной таблицы на столбец вспомогательной таблицы. Полученные значения занести в столбец основной симплекс-таблицы.

Шаг 7. Определить вектор, выводимый из базиса. Для этого необходимо заполнить столбец основной таблицы значениями путем деления элементов столбца основной таблицы на соответствующие им по номеру элементы столбца основной таблицы.

Если все , то исходная задача неразрешима в силу неограниченности сверху линейной формы . На этом процесс решения ЗЛП завершается.

Если , то необходимо выбрать . Пусть им оказался элемент с номером , т.е. . Тогда соответствующий этому индексу вектор должен выводиться из базиса. Элемент является «разрешающим». На этом нулевая итерация завершена и надлежит приступить к выполнению следующей итерации.

Шаг 8. Для заполнения новой основной таблицы вычислить по рекуррентным формулам новые значения параметров итерации.

Заполнить -тую строку новой основной таблицы элементами ,, получающимися делением соответствующих элементов () -той строки старой основной таблицы на разрешающий элемент , т.е. по формулам .

Все остальные -тые строки главной части новой основной симплекс-таблицы получить как результат вычитания из -той строки старой основной симплекс-таблицы -той строки новой симплекс-таблицы, умноженной на соответствующий -тый элемент разрешающего столбца старой основной симплекс-таблицы, т.е. в соответствии с рекуррентными формулами . По аналогичным формулам могут быть вычислены также и элементы -й строки: .

Описанный процесс построения симплекс-таблиц повторяется до получения оптимального опорного плана или до установления неограниченности линейной формы, т.е. неразрешимости ЗЛП.

О конечности симплекс - метода

Пусть ЗЛП является невырожденной. Тогда на каждом шаге симплекс - метода будем иметь . Процесс расчета будет состоять в переходе

,

где два соседних базиса отличаются лишь одним вектором. Например, переход от к осуществлен введением вектора . При этом линейная форма изменится так:

,

т.к. и .

Таким образом, при переходе от одного опорного плана к другому в невырожденной задаче линейная форма возрастает. Поэтому невозможен возврат к старому опорному плану, т.е. каждый шаг симплекс - метода приводит к новому, ранее не встречавшемуся, опорному плану. И поскольку число опорных планов (вершин многогранного множества ) конечно, то в невырожденной задаче через конечное число шагов либо устанавливается неограниченность линейной формы, либо получается оптимальный план.

Пусть ЗЛП является вырожденной. Тогда у вырожденного опорного плана может быть (но не обязательно) и поэтому может быть .

Не приведет ли это к бесконечному числу шагов? В силу конечности числа вершин множества это может быть лишь тогда, когда через несколько шагов мы вернемся к исходному базису. Следовательно, должны встречаться цепочки

в которых начальное и конечное звенья совпадают, т.е. . Такие цепочки называются циклами. Для них . Но так как любые соседние опорные планы доставляют значение линейной формы , то, очевидно,

.

Таким образом, цикл означает переход от одного базиса опорного плана к другому базису того же вырожденного опорного плана. Причем, через некоторое число таких переходов имеет место возвращение к ранее встретившемуся базису. В случае образования цикла, т.е. зацикливания, всегда можно выйти из него, специальным образом выбрав «разрешающий элемент».

Алгоритм построения начального опорного плана

Метод последовательного улучшения плана, который применяется для решения ЗЛП, предполагает знание некоторого исходного опорного плана. Однако, далеко не всегда такой начальный опорный план может быть указан без каких-либо вычислений. Это возможно лишь в случае, когда среди столбцов матрицы условий найдётся достаточное количество таких столбцов, из которых составится единичная матрица и эта матрица будет являться базисом искомого начального плана.

Если же такой возможности нет, то для построения начального опорного плана ЗЛП решается вспомогательная ЗЛП (так называемая задача) с расширенным вектором , состоящим из вектора исходной ЗЛП, дополненного искусственными неотрицательными компонентами . Последние вводятся в систему ограничений так, чтобы сформировался искусственный единичный базис.

Итак, начальный опорный план задачи может быть найден с помощью следующей вспомогательной ЗЛП (L - задачи):

Так как матрица условий ЗЛП (11.1)-(11.3) уже содержит единичную подматрицу которая может быть взята в качестве базиса опорного плана, то начальным опорным планом этой задачи будет являться вектор

,

у которого небазисные компоненты а базисные .

Решая сформулированную задачу, например, первым алгоритмом симплекс - метода, с указанным начальным планом , в силу ограниченности линейной формы сверху на множестве своих планов () окажется, что процесс решения через конечное шагов приведет к оптимальному опорному плану вспомогательной задачи.

Пусть - оптимальный опорный план задачи, у которого все искусственные компоненты равны нулю. Тогда вектор является опорным планом исходной задачи. Действительно, все дополнительные переменные . Значит, компоненты вектора удовлетворяют ограничениям исходной задачи, т.е. вектор является некоторым планом исходной задачи. По построению план является также опорным.

Алгоритм искусственного базиса

алгоритм симплекс линейное программирование

Далеко не всегда имеет смысл разделять решение задачи линейного программирования на два этапа - вычисление начального опорного плана и определение оптимального плана. Вместо этого решается расширенная задача (М-задача). Она имеет другие опорные планы (один из них всегда легко указать), но те же решения (оптимальные планы), что и исходная задача.

Расширенная М-задача применительно к исходной задаче записывается следующим образом:

Здесь - достаточно большое число.

Начальный опорный план задачи (10.4) - (10.6) может быть назначен непосредственно, так как в матрице условий этой задачи уже сформирована единичная подматрица, которая и составит его базис . Поэтому вектор с компонентами , и будет являться начальным опорным планом задачи (10.4) - (10.6). Переменные называются искусственными переменными.

Таким образом, исходная задача линейного программирования с неизвестным заранее начальным опорным планом сводится к М-задаче, начальный опорный план которой может быть указан непосредственно. В процессе решения этой расширенной задачи можно либо вычислить оптимальный план исходной задачи, либо убедиться в её неразрешимости, если оказывается неразрешимой М-задача.

Список литературы

1. Гасс С. Линейное программирование. М., 1961.

2. Данциг Дж. Линейное программирование, его применения обобщения. М., 1966.

3. Еремин И.И., Евстафьев Н.Н. Введение в теорию линейного и выпуклого программирования, М., 1976.

4. Сборник задач по высшей математике, Ч.4 Методы оптимизации (под ред. А.В. Ефимова), М., 1990.

5. Карманов В.Г. Математическое программирование, М.,1986.

6. Мину М. Математическое программирование, М., 1990.

7. Юдин Д.Б. Гольдштейн Е.Г. Линейное программирование, М.,1969.

1. Размещено на www.allbest.ru