Решение задач линейной оптимизации симплекс – методом (стр. 6 из 6)

Решение М-задачи

Таблица 6.3

Таблица 6.4

Задача (5.4), (5.5) имеет опорный план Х₀ = (0, 0, 0,

, , , , 0 , ) с базисом . Следовательно, . Процесс решения М-задачи вторым алгоритмом приведен в основной табл. 6.3 и вспомогательной табл. 6.4.

Решение М-задачи получено за 5 шагов. Оптимальный план ее равен

и . В оптимальном плане М-задачи искусственная переменная х₉ = 0, поэтому - решение задачи (2.12), (2.13) и .

Окончательное решение задачи определения плана смешения компонентов полностью повторяет решение, рассмотренное в завершающей части п.4 (см. стр.11-12).

7. Формирование двойственной задачи

Произвольной задаче линейного программирования определенным образом соответствует некоторая другая задача линейного программирования. Будем называть ее двойственной, а первоначальную задачу – исходной.

Обозначим

; ; ; ; (7.1)

Теперь исходная задача (2.1) - (2.3) в канонической форме может быть записана в матричном виде следующим образом.

Требуется определить вектор

, обращающий в максимум

. (7.2)

при условиях

AX=B; (7.3)

. (7.4)

Тогда двойственная задача – определить вектор

, обращающий в минимум

f(Y)=YB (7.5)

при условиях

. (7.6)

Транспонируя обе части неравенства (7.6), записанного в виде строки, и учитывая

, получим

. (7.7)

Отметим, что в двойственной задаче переменные y_iмогут быть и отрицательными.

Рассмотрим в качестве исходной задачу (2.12), (2.13). С учетом (7.1) и (7.7) запишем

С = (120, 100, 150, 0, 0, 0, 0, 0), B = (

, , , , ),

.

Двойственная задача имеет вид

; (7.8)

(7.9)

8. Формирование оптимального решения двойственной задачи на основе теоремы о двойственности

Оказывается, что для задач (7.2) - (7.4) и (7.5), (7.6), называемых двойственной парой, справедлива следующая теорема.

Теорема (первая теорема о двойственности). Если одна из задач двойственной пары (7.2) - (7.4) и (7.5), (7.6) имеет решение, то другая задача также разрешима. При этом для любых оптимальных планов

и (здесь М_х, М_у – множества планов соответственно прямой и двойственной задач) задач (7.2) - (7.4) и (7.5), (7.6) имеет место равенство

.

Если линейная форма одной из задач не ограничена (для F(X) – сверху, для f(Y) - снизу), то другая задача не имеет ни одного плана.

Оптимальное решение двойственной задачи может быть найдено на основе следующего следствия из этой теоремы.

Следствие. Если вектор

является оптимальным опорным планом задачи (7.2) - (7.4), то вектор (8.1), является оптимальным опорным планом задачи (7.5), (7.6).

Стоит отметить, что в ходе решения исходной задачи вторым алгоритмом, при каждом шаге вычисляется вектор

. И если Х – оптимальный опорный план задачи (7.2) - (7.4), то в (m+1)-й строке, соответствующей основной таблице, находится решение задачи (7.5), (7.6).

Пусть двойственная задача имеет вид (7.8), (7.9).

Так как исходная задача (2.12), (2.13) имеет решение, то на основании рассмотренной теоремы о двойственности двойственная задача также разрешима.

Оптимальным опорным планом исходной является

(см. п.4, п.6). При этом

;

;

.

Вычислим

.

На основании следствия из теоремы о двойственности можно заключить, что

является оптимальным планом двойственной задачи, при котором . Анализируя (m+1)-ю строку основной таблицы (см. табл. 6.3, шаг 5), можно убедиться в том, что оптимальный план двойственной задачи, сформированный на основе теоремы о двойственности, совпадает с оптимальным планом, найденном при решении исходной задачи вторым алгоритмом симплекс-метода. Это говорит о том, что оптимальный план задачи (7.8) - (7.9) найден верно.

9. Анализ результатов и выводы

В данной работе рассматриваются два способа решения исходной задачи линейного программирования.

Первый заключается в том, что сначала решается вспомогательная задача (L-задача), позволяющая построить начальный опорный план, затем на основе этого найденного плана решается исходная задача (определяется ее оптимальный план). Второй способ является объединением двух этапов и состоит в решении расширенной задачи (M-задачи), также приводящей к нахождению оптимального плана исходной задачи.

Вычислительную основу этих двух способов решения составляют соответственно первый и второй алгоритмы симплекс-метода. Один из параметров, по которому может быть оценен любой итерационный алгоритм – количество шагов, приводящих к решению задачи или установлению ее неразрешимости. Для данной задачи наиболее эффективным методом оказался первый метод(L-задача + исходная задача), т.к. он привел к решению за 4 шага, а второй метод (M-задача) за 5 шагов. Разница в числе шагов, вероятно, обусловлена неоднозначность выбора разрешающего элемента в исходной таблице L-задачи (3.2.1).

Сравнение количества вычислений на каждой итерации приводит к следующим оценочным результатам рассматриваемых алгоритмов. Преимущественная часть вычислений на каждом шаге алгоритмов определяется размерностью главной части таблицы (в первом алгоритме) или основной таблицы (во втором алгоритме). В первом случае она имеет размерность (m+1)x(n+1), во втором - (m+1)x(m+1). Даже учитывая, что второй алгоритм требует построения вспомогательной таблицы, он оказывается более компактным.

Еще одно несомненное достоинство второго алгоритма заключается в возможности определения оптимального плана двойственной задачи из (m+1)-й строки основной таблицы, соответствующей последней итерации, без всяких дополнительных вычислений.