Свободные (небазисные) переменные
.Итак,
= (6; 4; 0; 0; 1; 3),=
= 24.Примечание: При переходе от таблицы к таблице для контроля сравнивают
, которое должно быть не меньше предыдущего для задачи на максимум и не больше предыдущего – для задачи на минимум.При использовании симплексного метода возможны следующие случаи.
1) Если в оценочной строке симплекс-таблицы оценка
= 0 соответствует свободной переменной, то это означает, что ЗЛП имеет не единственный оптимальный план.2) Если при переходе от одного опорного плана к другому в разрешающем столбце нет положительных элементов, то это означает, что целевая функция ЗЛП является неограниченной и оптимальных планов не существует.
Задания для самостоятельной работы.
Определить оптимальный план задач, используя симплексный метод решения задач линейного программирования:
а) | max | б) | min |
Рассмотрим задачу производственного планирования. Пусть предприятие имеет m видов ресурсов объемом
единиц. Эти ресурсы должны быть использованы для выпуска n видов продукции. Пусть – норма потребления i-го вида ресурса на производство единицы j-ой продукции; – цена реализации j-ой продукции; – объем производства j-ой продукции, обеспечивающий предприятию максимальную выручку.План производства
следует составить из условия максимизации общей стоимости продукции при ограничениях на использовании ресурсов ,Или в краткой форме записи математическая модель задачи имеет вид:
(1) , (2) , (3)Задачу (1) – (3) называют исходной.
По исходным данным задачи (1) – (3) сформируем другую экономическую задачу.
Предположим, что предприятию разрешено на его усмотрение реализовать все указанные ресурсы. Необходимо установить цены на них –
, , пользуясь следующими соображениями:– покупатель стремится минимизировать их общую стоимость;
– предприятие согласно продать по ценам, дающим прибыль не меньшую, чем выручка, которую оно может получить от реализации изготовленной продукции.
Эти требования можно записать в виде следующей ЗЛП:
,Или в краткой форме записи:
(4) , (5) , (6)Полученную задачу (4) – (6) называют двойственной. Переменные
называются двойственными оценками, или теневыми ценами.Задачи (1) – (3) и (4) – (6) называют парой взаимно двойственных симметричных задач, т. к. они обладают следующими свойствами:
1. Если в одной задаче ищется максимум целевой функции, то в другой – минимум.
2. Коэффициенты при переменных в целевой функции одной задачи являются правыми частями ограничений другой задачи и, наоборот.
3. В каждой задаче система ограничений задается в виде неравенств, причем все они одного смысла: если задача на max, то все неравенства содержат знаки «
», если на min, то все неравенства содержат знаки « ».4. Матрицы ограничений прямой и двойственной задач являются транспонированными друг к другу.
5. Число неравенств в системе ограничений одной задачи равно числу переменных другой задачи.
6. Условие неотрицательности переменных сохраняется в обеих задачах.
Примечание: Понятие «прямой» и «двойственной» задач условно.
Используя свойства (1–6), покажем на конкретном примере построение двойственной задачи.
Пример. Пусть исходная задача имеет вид:
,Нужно составить к ней двойственную.
Решение. Запишем расширенную матрицу системы ограничений и транспонируем ее.
1 | –1 | 2 | 2 | 1 | 2 | 5 | 11 | 2 | |
2 | 1 | –3 | 4 | АТ= | –1 | 1 | –1 | 1 | 3 |
А = | 5 | –1 | 1 | 3 | 2 | –3 | 1 | 2 | 1 |
11 | 1 | 2 | 1 | 2 | 4 | 3 | 1 | min | |
2 | 3 | 1 | max |
Теперь запишем двойственную задачу по АТ с переменными
, . , .Пример. К заданной задаче записать двойственную:
Решение. Так как задача на min, то все неравенства должны иметь знаки «
». С этой целью второе ограничение умножим на (–1); при этом знак неравенства изменится на противоположный. Теперь задача будет иметь вид: ,Запишем матрицы А и АТ.
1 | 1 | 1 | 1 | –2 | 5 | ||
А = | –2 | –3 | –5 | АТ= | 1 | –3 | 2 |
5 | 2 | min | 1 | –5 | max |
Двойственная задача: