6. 2.6. Общая теория симплекс-метода на базе линейной алгебры

Рассмотрим задачу линейного программирования

a

(2.17)

_i1x₁ + a_i2x₂ + ... + a_inx_n = b_i, i = 1, ..., m;

L = c₀ +c₁x₁ + c₂x₂+ ... +c_nx_n → min, 0 ≤ x_i.

Будем считать, что система уравнений (2.17) содержит r линейно независимых уравнений, где r ≤ m. Эти r переменных на первом шаге являются базисными переменными, т.е. определяют базис. Строго говоря, с практической точки зрения можно считать, что r = m, так как в противном случае равенства (2.17) или несовместны, или хотя бы одно из них представляет линейную комбинацию остальных и поэтому является лишним. Разрешив уравнения (2.17) относительно этих переменных, получим

i = 1, 2, ..., r.

Б

(2.18)

ез потери общности можно считать, что независимы первыеr уравнений (2.17). Предположим, что свободные коэффициенты b_i неотрицательны. Каждое из этих уравнений можно рассматривать как проекцию векторного уравнения

на единичные векторы, направленные по координатным осям (ортам) p₁, p₂, ..., p_r, где

p₁ = (1,0,...,0);

p₂ = (0,1,0,...,0);

p_r = (0,0,...,1).

Векторы p₁, p₂, ..., p_r образуют базис в m-мерном пространстве (рис. 2.8). При этом матрица разложений векторов p₀, p₁, p₂,..., p_n в базисе p₁, p₂, ..., p_r представляется в виде

(2.19)

В этой матрице первые r столбцов представляют собой орты системы координат. Столбец r+1 состоит из свободных членов ограничений. Последние n–r столбцов состоят из компонент проекций вектор-столбцов p_r+1, ..., p_n на орты p₁, p₂, ..., p_r. В целом матрица состоит из n + 1 вектор-столбцов с m компонентами каждый.

Рис. 2.8. Геометрическая интерпретация базисных переменных для трехмерного случая

Cимплекс-таблица теперь примет вид.

Таблица 2.5

	1	xr+1	…	xn
x1	b1	a1,r+1	...	a1n
x2	b2	a2,r+1	...	a2n
.		.
.		.
.		.
xr	bm c0	ar,r+1 c1	... ...	arn cn

Причем, соотношение для L запишется как

L = c₀ – , j = 1, 2, ..., r.

После процедуры включения в базис небазисных переменных и исключения базисных, отвечающих ряду требований, получим группу векторов p₁, p₂, ... , p_i1, ..., p_r образующих новый базис. Их определитель, записанный в старой системе координат, отличен от нуля.

Следовательно, эти векторы независимы и могут быть выбраны за новый базис. Повторяя этот процесс до тех пор, пока все числа в последней строке симплекс-таблицы 2.5 станут неположительны, получим оптимальное решение. Еще раз напомним, что в практически важных случаях r = m.

Обсудим методы отыскания начальной вершины многоугольника.

Допустим, задача линейного программирования записана в виде

А

(2.20)

х = b;

Cx → min;

x  0,

где b  0; C = ||c₁, c₂, ..., c_n||. Стартовый базис считается найденным, если ограничения, содержащиеся в задаче (2.20), записаны как

x_v = b_v – (a_v,m+1x_m+1+ ... + a_vnx_n), v = 1, 2, ..., m,

где b_v  0, так как, положив небазисные переменные x_m+k = 0 (k = 1, 2, ..., n–m), получим значения x_v = b_v  0, которые являются допустимыми и соответствуют одной из вершин.

Иногда сразу удается выделить первый базис. Однако в общем случае это непростая задача.

Д

(2.21)

ля каждого ограничения вводим вспомогательную переменную z_i (i = 1, ..., m). Тогда ограничения системы (2.20) будут выглядеть как

Ax + z = b; x  0, z  0.

Без нарушения общности считаем, что b неотрицательна, так как этого всегда можно достигнуть, поменяв соответствующие знаки в строках матрицы А. Поэтому допустимым базисным решением будет х = 0, z = b. Соот­ветствующая симплекс-таблица на первом шаге запишется в виде

z = b – Ax,

т.е. за базис взят вектор z.

На первом шаге минимизируется функция цели ∑z_j при ограничениях (2.21). Непосредственно из этих ограничений следует, что если минимум функции ∑z_j является положительной величиной, то система (2.21) не имеет неотрицательных решений, для которых z₁,...,z_m =0, так как в противном случае min∑z_j = 0. Это означает, что исходная система (2.21) не имеет неотрицательных решений. Если min∑z_j = 0, т.е. z_j = 0 для всех j, то вектор z является базисным. Отправляясь от этого базиса, мы стремимся прийти к базису, не содержащему ни одной вспомогательной переменной:

x_v = b_v – (a_v,_m+1x_m+1 + ... + a_vnx_n + a_v1z₁ + ... + a_vmz_m), v = 1, 2, ..., m,

где b_v  0. Полагая в системе (2.21) z_j = 0, придем к системе

x_v = b_v – (a_v,m+1x_m+1 + ... + a_vnx_n), v = 1, 2, ..., m,

которая равносильна исходной (2.20). Но здесь х₁, х₂, ..., x_m – базисные переменные. Следовательно, задача нахождения базиса решена. Может получиться, что при переходе от базиса z₁, z₂, ..., z_m к следующему эти переменные будут оставаться в следующем базисе. Тогда необходимо постепенно их перевести в небазисные.

Если среди неизвестных х₁, х₂, ..., x_m имеется такая переменная, например х₁, которая входит только в одно уравнение, например в первое, причем коэффициент при этой переменной a₁₁ имеет тот же знак, что и свободный член b₁, тогда не имеет смысла вводить для первого уравнения искусственную переменную, так как х₁ сразу войдет в базис. Действительно, первое уравнение можно представить в виде

x₁ = b′₁ – (a′₁₂x₂ + ... + a′_1nx_n),

где b′₁ = b₁/a₁₁  0. Если таких неизвестных несколько, то все их можно сразу включить в базис.

Пример. Дана система

x₁ – 2x₂ + x₃ = 2;

–x₁ – 4x₂ + x₄ = –8;

x₁ + x₂ + x₅ = 10;

–2x₁ + x₂ + x₆ = 2,

рассмотренная в примере ранее. Так как x₃, х₅, х₆ входят каждая только в одно ограничение и коэффициенты при них имеют тот же знак, что и соответствую­щие свободные члены, включаем их сразу в базис. Для оставшегося ограничения вводим искусственную переменную z₁. В итоге получаем:

x₃ = 2 – (x₁ – 2x₂);

x₅ = 10 – (x₁ + x₂);

x

(2.22)

₆ = 2 – (-2x₁ + x₂);

z₁ = 8 – (x₁ + 4x₂ – x₄);

x₁  0; z₁  0.

С помощью симплекс-метода требуется минимизировать форму

L₁ = z₁ = 8 – (x₁ + 4x₂ – x₄)

при ограничениях (2.22). Составляем симплекс-таблицу на первом шаге.

Таблица 2.6

		x1	x2	x4
x3 x5 x6 z1 L1 L	2 10 2 8 8 0	1 1 1 –2 1 1 4	4 –2 1 1 4 4 –1	–1 –1 –1

Необходимо минимизировать L. Опорный элемент выбираем на пересечении строки x₃ и столбца x₁. После первого шага получаем базис (х₁, х₅, x₆, z₁). На втором шаге опорный элемент выбирается на пересечении строки z₁ и столбца x₄, поэтому искусственная переменная z₁ выводится из базиса. При этом L₁ = 0. Таким образом, базис найден и состоит из х₁, х₂, x₅, x₆:

x₁ = 4 – 2/3x₃ + x₄;

x₂ = 1 + 1/6x₃ + 1/6x₄;

x₅ = 5 + 1/2x₃ – 1/2x₄;

x₆ = 9 – 3/2x₃ + 1/2x₄;

L = –15 + 17/6x₃ – 7/6x₄.