Геометрическая интерпретация
Методы решения задач нелинейного программирования.
Переход от одной формы задачи ЛП к другой
Теорема 2.
Теорема 1.
Теоремы
Теперь сформулируем теоремы о свойствах основной задачи ЛП.
Множество планов основной задачи ЛП является выпуклым (если оно непусто).
Если основная задача ЛП имеет оптимальный план, то максимальное значение целевая функция принимает в одной из вершин многогранника решений.
Если максимальное значение целевая функция задачи принимает более чем в одной вершине, то она принимает его во всякой точке, являющейся выпуклой линейной комбинацией этих вершин.
Как уже было сказано выше, существуют стандартная форма задачи линейного программирования и каноническая форма. В любом случае ищется экстремум целевой функции, т.е. либо максимум, либо минимум. Таким образом, можно выделить задачи на максимум и задачи на минимум. Существуют правила перехода от одной формы задачи ЛП к другой, т.е. переход от задачи на поиск максимума целевой функции к задаче поиска минимума целевой функции целевой функции (Fmax «Fmin), а также переход от стандартной задачи ЛП к канонической и наоборот (стандартная «каноническая). Рассмотрим эти правила.
|
|
2.3.1. Сведение задачи минимизации к задаче максимизации:
F = c1x1 + c2x2 + … cnxn ® min сводится к
F = -F = - c1x1 - c2x2 - … cnxn ® max;
2.3.2. Переход от стандартной задачи к канонической.
Ограничение – неравенство (£) исходной задачи можно преобразовать в ограничение – равенство добавлением к его левой части дополнительной неотрицательной переменной, т.е.
ai1х1 + ai2 х2 + ai3x3 + … ain × хn £ (³) bi преобразуется в
ai1х1 + ai2 х2 + ai3x3 + ain× хn + xn+1 = bi
Число вводимых дополнительных неотрицательных переменных при преобразовании ограничений – неравенств в ограничение – равенства равно числу преобразуемых неравенств. |
2.3.3. Переход от канонической задачи к стандартной:
ai1х1 + ai2 х2 + ain хn = bi
можно записать в виде неравенств
ai1х1 + ai2 х2 + … ain хn £ bi
- ai1х1 - ai2 х2 - … ain хn ³ - bi
3.1. Геометрический способ
3.1.1. Пример геометрической интерпретации задачи ЛП
3.1.2. Этапы решения задачи
Существуют два основных метода решения задачи линейного программирования: решение на основе геометрической интерпретации (геометрический способ) и так называемый симплекс-метод.
Геометрический способ может быть применен только для двумерных задач, т.е. при n = 2. В этом случае область допустимых значений – выпуклый многоугольник на плоскости (х1, х2), являющийся результатом пересечения полуплоскостей, каждая из которых – решение соответствующего неравенства системы ограничений.
Целевая функция позволяет провести семейство параллельных прямых - так называемых линий уровня, отвечающих определенному значению линейной формы (т.е. целевой функции). При этом, смещение прямой по направлению нормального вектора, координаты которого равны коэффициентам при соответствующих переменных в целевой функции приводит к увеличению значения целевой функции; в противоположном направлении – к уменьшению.
|
|
Таким образом, решением задачи будет та угловая точка ОДР, которая является крайней в направлении линии уровня. |
Непустое множество задачи ЛП образует выпуклый многогранник. Каждая вершина многогранника представляет собой опорный план. В одной из вершин многоугольника (т.е. для одного из опорных планов значения целевой функции является максимальным (при условии, что функция ограничивает сверху на множестве планов.