Решение. х1- количество выпускаемых изделий А
х2- количество выпускаемых изделий В
х3- количество выпускаемых изделий С.
при ограничениях: 4x1+2x2+х3≤180
3x1+x2+3х3≤210
x1+2x2+5х3≤236
Приведём систему к каноническому виду:
3x1+x2+3х3+х5=210
x1+2x2+5х3+х6=236.
Составляем таблицу
х1 | х2 | х3 | х4 | х5 | х6 | Свободныйчлен | |
х4 х5 х6 | 4 3 1 | 2 1 2 | 1 3 5 | 1 0 0 | 0 1 0 | 0 0 1 | 180 210 236 |
F’ | -10 | -14 | -12 | 0 | 0 | 0 | 0 |
Определим ведущий элемент: min
х1 | х2 | х3 | х4 | х5 | х6 | Свободныйчлен | |
х2 х5 х6 | 2 1 -3 | 1 0 0 | 1/2 5/2 4 | 1/2 -1/2 -1 | 0 1 0 | 0 0 1 | 90 120 56 |
F’ | 18 | 0 | -5 | 7 | 0 | 0 | 1260 |
min
х1 | х2 | х3 | х4 | х5 | х6 | Свободныйчлен | |
х2 х5 х3 | 19/8 23/8 -3/4 | 1 0 0 | 0 0 1 | 5/8 1/8 -1/4 | 0 1 0 | -1/8 -5/8 1/4 | 83 85 14 |
F’ | 54/4 | 0 | 0 | 23/4 | 0 | 5/4 | 1330 |
Ответ: Чтобы получить оптимальный доход, нужно выпускать 83 ед. изделия В, 14 ед. изделия С, а изделие А не выпускать. Оптимальный доход составит 1330 у.е. По решению задачи видим, что у предприятия остаются свободными 85 кг. второго вида ресурсов, 1 и 3 вид полностью расходуются [5]
3) Двойственная задача.
Каждой задаче линейного программирования соответствует другая задача, называемая двойственной или сопряжённой по отношению к исходной. Теория двойственности полезна для проведения качественных исследований ЗЛП. В главе I пункте 2) рассмотрена
покупающая организация заинтересована в том, чтобы затраты на все ресурсы Z в количествах 180, 210, 236 по ценам соответственно y1,y2,y3были минимальными, т.е. Z= 180y1+210y2+236y3→min. С другой стороны, предприятие, продающее ресурсы, заинтересовано в том, чтобы полученная выручка была не мене той суммы, которую предприятие может получить при переработке ресурсов в готовую продукцию. На изготовление единицы продукции А расходуется 4кг. ресурса 1, 3кг. ресурса 2, 1кг. ресурса 3 по цене соответственно y1,y2,y3. Поэтому, для удовлетворения требований продавца затраты на ресурсы, потребляемые при изготовлении единицы продукции, должны быть не менее её цены 10у.е., т.е. 4 y1+3 y2+ y3≥10.
Аналогично можно составить ограничения в виде неравенств по каждому виду продукции. Экономико-математическая модель исходной задачи и полученной двойственной задачи приведены в таблице.
Задача I (исходная) | Задача II (двойственная) |
F= 10x1+14x2+12x3→max При ограничениях: | Z= 180y1+210y2+236y3→minПри ограничениях: |
Обе задачи, представленные в таблице обладают следующими свойствами:
1. В одной задаче ищут максимум линейной функции, в другой минимум.
2. Коэффициенты при переменных в линейной функции одной задачи являются свободными членами системы ограничений в другой.
3. Каждая из задач задана в стандартной форме, причём в задаче максимизации – все неравенства вида «≤», а в задаче минимизации – все неравенства вида «≥».
4. Матрицы коэффициентов при переменных в системах ограничений обеих задач являются транспонированными друг к другу.
Для задачи I А=
5. Число неравенств в системе ограничений одной задачи совпадает с числом переменных в другой задаче.
6. Условия неотрицательности переменных имеются в обеих задачах.
Две задачи Iи II линейного программирования, обладающие указанными свойствами, называются симметричными взаимодвойственными задачами.
Исходя из определения, можно предложить следующий алгоритм составления двойственной задачи.
1. Приводят все неравенства системы ограничений исходной задачи к одному смыслу: если в исходной задач ищут максимум линейной функции, то все неравенства системы ограничений приводят к виду «≤», а если минимум – к виду «≥».
2. Составляют расширенную матрицу системы А1, в которую включают матрицу коэффициентов при переменных, столбец свободных членов системы ограничений и строку коэффициентов при переменных в линейной функции.
3. Находят матрицу А