Использование табличного симплекс-метода для решения задач линейного программирования для оптимизации

–PAGE_BREAK–
Построение математической модели осуществляется в три этапа :

1. Определение переменных, для которых будет составляться математическая модель.

   Так как требуется определить план производства изделий А и В, то переменными модели будут:

    x1   — объём производства изделия А, в единицах;

      x2   — объём производства изделия В, в единицах.

2. Формирование целевой функции.

    Так как прибыль от реализации единицы готовых изделий А и В известна, то общий доход от их реализации составляет  2×1  + 3×2  ( рублей ). Обозначив общий доход через F, можно дать следующую математическую формулировку целевой функции: определить допустимые значения переменных  x1  и  x2, максимизирующих целевую функцию F =    2×1  + 3×2 .

3. Формирование системы ограничений.

  При определении плана производства продукции должны быть учтены  ограничения на время, которое администрация предприятия сможет пре –
— 12 –
   доставить на изготовления всех изделий. Это приводит к следующим трём ограничениям :

   x1  + 5×2    £    10;      3×1  + 2×2   £  12;      2×1  + 4×2  £  10 .

   Так как объёмы производства продукции не могут принимать отрицательные значения, то появляются ограничения неотрицательности :

 x1  ³0 ;                x2³0 .

   Таким образом, математическая модель задачи представлена в виде: определить план  x1,  x2  , обеспечивающий максимальное значение функции :

max F = max ( 2×1  + 3×2  )

   при наличии ограничений :

 x1  + 5×2    £    10;

3×1  + 2×2   £  12 ;     

2×1  + 4×2  £  10 .

x1  ³0 ;  x2³0 .
3.2 Решение задачи вручную
Табличный метод ещё называется метод последовательного улучшения оценки. Решение задачи осуществляется поэтапно.

1. Приведение задачи к форме :

x1  + 5×2    £    10;

3×1  + 2×2   £  12 ;     

2×1  + 4×2  £  10 .

x1  ³0 ;  x2³0 .

2. Канонизируем систему ограничений :
— 13 –
  x1  + 5×2   + x3                         =  10;

3×1  + 2×2          + x4         = 12 ;     

2×1  + 4×2                  + x5 = 10 .

x1  ³0 ;  x2³0 .

A1         A2     A3    A4    A5    A0

3. Заполняется исходная симплекс-таблица и рассчитываются симплекс-разности по формулам :

d=    — текущее значение целевой функции

di=     — расчёт симплекс-разностей, где j = 1..6  .

C

2

3

Б

A0

A1

A2

A3

A4

A5

A3

10

1

5

1

A4

12

3

2

1

A5

10

2

4

1

d

-2

-3

Так как при решении задачи на max не все симплекс-разности положительные, то оптимальное  решение можно улучшить.

4. Определяем направляющий столбец j*. Для задачи на max он определяется минимальной отрицательной симплекс-разностью. В данном случае это вектор А2

5. Вектор i*, который нужно вывести из базиса, определяется по отношению :

min    при аi j > 0
— 14 –
В данном случае сначала это А3 .

5. Заполняется новая симплекс-таблица по исключеню Жордана — Гаусса :

   а). направляющую строку  i*  делим на направляющий элемент :   

a i j  = a i j / a i j    , где j = 1..6

   б). преобразование всей оставшейся части матрицы :

a ij = aij — a i j×aij    , где i ¹i*  ,  j ¹j*

В результате преобразований получаем новую симплекс-таблицу :

C

2

3

Б

A0

A1

A2

A3

A4

A5

A2

3

2

1/5

1

1/5

A4

8

13/5

-2/5

1

A5

2

6/5

-4/5

1

d

6

-7/5

3/5

Повторяя пункты 3 — 5, получим следующие таблицы :

C

2

3

Б

A0

A1

A2

A3

A4

A5

A2

3

5/3

1

1/3

-1/6

A4

11/3

4/3

1

-13/6

A1

2

5/3

1

-2/3

5/6

d

8  1/3

-1/3

7/6

C

2

3

Б

A0

A1

A2

A3

A4

A5

A2

3

3/4

1

-1/4

3/8

A3

11/4

1

3/4

-13/8

A1

2

7/2

1

1/2

-1/4

d

9  1/4

1/4

5/8
    продолжение
–PAGE_BREAK–