Решение задачи линейного программирования
Решение задачи линейного программирования.
Рассмотрим задачу линейного программирования
(1)
Теорема. Если
множество
планов задачи (1) не пусто и целевая
функция
сверху ограничена на этом множестве,
то задача (1) имеет решение.
Теорема. Если
множество
допустимых планов имеет крайние точки
и задача (1) имеет решение, то среди
крайних точек найдется оптимальная.
Метод исключения Жордана-Гаусса для системы линейных уравнений.
Большинство из существующих численных методов решения задач линейного программирования использует идею приведения системы линейных уравнений

которая в матричной форме
записывается в виде
,
к более удобному виду с помощью так
называемого метода Жордада-Гаусса.
В первом уравнении системы
отыскивается коэффициент
,
отличный от нуля. С помощью этого
коэффициента обращаются в нуль
коэффициенты при переменной
в остальных уравнениях системы. Для
этого первое уравнение умножается на
число
и прибавляется к уравнению с номером
,
.
Затем первое уравнение делится на число
.
Это преобразование называется элементарным
преобразованием. Полученная эквивалентная
система обладает тем свойством, что
переменная
присутствует только в первом уравнении,
и притом с коэффициентом 1. Переменная
называется базисной переменной.
Аналогичная операция совершается поочередно с каждым уравнением системы; при этом всякий раз преобразуются все уравнения и выполняется список базисных переменных.
Результатом применения метода Жордада-Гаусса является следующее: либо устанавливается, что система несовместна, либо выявляются и отбрасываются все «лишние» уравнения; при этом итоговая система уравнений имеет вид
,
,
где
— список номеров базисных переменных,
— множество номеров небазисных
переменных. Здесь
— ранг матрицы
коэффициентов исходной системы уравнений.
Полученную системы уравнений
называют приведенной системой,
соответствующей множеству
номеров базисных переменных.
Симплекс-метод.
Симплекс –метод, метод последовательного улучшения плана, является в настоящее время основным методом решения задач ЛП.
Рассмотрим каноническую задачу ЛП
(2)
где векторы
,
матрица
и
.
Множество планов в задаче (2) будем
обозначать через
и будем предполагать, что все угловые
точки
являются невырожденными.
,
где вектор
определяется формулой
.
Теорема. Если в
угловой точке
выполняется условие
,
то
— решение задачи (2).
Теорема. Для того,
чтобы угловая точка
являлась решением задачи (2), необходимо
и достаточно, чтобы в ней выполнялось
условие
.
Алгоритм симплекс-метода.
Переход из старой угловой точки
в новую угловую точку
состоит, в сущности, лишь в изменении
базисной матрицы
,
в которую вместо вектора
вводится вектор
.
Новая базисная матрица может быть теперь
использована для вычисления базисных
компонентов вектора
.
Таким образом, алгоритм симплекс-метода
может быть представлен в следующей
форме.
Шаг 0. Задать
целевой вектор
,
матрицу условий
,
вектор ограничений
и множество базисных индексов
.
Сформировать базисную матрицу
и вектор
.
Шаг 1.
Вычислить матрицу
и вектор
.
Шаг 2.
Вычислить вектор потенциалов
и оценки
.
Шаг 3. Если
для всех
,
то остановиться: вектор
— базисный вектор оптимального плана;
иначе перейти на шаг 4.
Шаг 4.
Выбрать произвольный индекс
и вычислить вектор
.
Шаг 5. Если
,
то остановиться:
;
иначе перейти на шаг 6.
Шаг 6.
Сформировать множество индексов
и вычислить
.
Шаг 7. В
множестве
индекс
заменить на индекс
,
в матрице
— вектор
— на вектор
,
в векторе
— компоненту
на
.
Перейти на шаг 1.
1