- •1.Понятие решения задачи мат. Программиров.
- •2. Основн. Формы злп. Правила сведения злп к канон.Форме. Геометр.Интерпретация злп. Понятие угловой точки мн-ва.
- •4. Определение базиса угловой точки. Невырожденные угловые точки. Примеры.
- •5. Связь между переменными задачи лп
- •6. Формула приращения целевой функции злп.
- •7. Достаточное условие оптимальности в злп. Достаточное условие неразрешимости злп
- •8. Итерация симплекс–метода
- •11. Нахождение базиса угловой точки. Пример
- •12. Постановка тз. Построение нач. Плана перевозок методом северо-западного угла, методом мин. Элемента.
- •13. Определение закрытой модели тз. Критерий существования решения тз.
- •14. Исследование мн-ва клеток транспортной таблицы
- •15. Достаточное условие минимальности стоимости перевозок
- •16. Классический метод решения задачи безусловной минимизации функции многих переменных. Пример.
- •17. Метод исключения решения задачи на условный минимум. Пример.
- •18. Обобщенное правило множителей Лагранжа в задаче оптимизации с ограничениями типа равенств.
- •19. Классическое правило множителей Лагранжа в задаче оптимизации с ограничениями типа равенств. Необходимые условия второго порядка в задаче оптимизации типа равенств.
- •20. Достаточные условия экстремума в задаче оптимизации с ограничениями типа равенств
- •21.Опр-ия выпуклого мн-ва, выпуклой функции. Св-ва выпуклых множеств. Сумма выпуклых функций. Св-во неотрицательности остатка выпуклой функции
- •22.Теорема о точках минимума выпуклой функции. Теорема о стационарной точке выпуклой функции
- •26.Теорема о седловой точке функции Лагранжа (достаточные условия оптимальности).
- •27. Критерий существования седловой точки функции Лагранжа для задачи выпуклого программирования.
- •28.Определение двойственной задачи к задаче математического программирования.
- •29. Связь между двойственной и прямой задачами математического программирования.
- •30.Пример решения задачи оптимизации с помощью теории двойственности
- •31.Основные определения в задаче одномерной минимизации. Примеры.
- •33. Метод золотого сечения решения задачи одномерной минимизации.
- •34. Обоснование метода ломаных решения задачи одномерной минимизации.
- •35. Алгоритм и условия сходимости метода ломаных решения задачи одномерной минимизации. Пример. Описание метода ломаных
- •36.Алгоритм метода скорейшего спуска решения змм.
- •37.Алгоритмы метода условного градиента и метода проекции градиента решения задачи многомерной условной минимизации.
- •38.Алгоритм метода покоординатного спуска решения задачи многомерной минимизации. Геометрическая иллюстрация.
- •39.Сходимость метода скорейшего спуска.
- •41. Метод вариаций Лагранжа
- •42. Уравнение Эйлера
- •43. Случаи интегрируемости ур-ния Эйлера. Примеры.
- •44.Задача вариационного исчисления с незакрепленными концами и фиксированным отрезком интегрирования.
- •45.Задача вариационного исчисления с незакрепленными концами и нефиксированным отрезком интегрирования
- •46. Задача вариационного исчисления с движущимся по кривой концом.
- •47. Примеры задач динамического программирования, их особенности
- •48.Принципы динамического программирования и функциональные уравнения Беллмана.
11. Нахождение базиса угловой точки. Пример
Рассм след вспомог задачу: Введем в рассм искусств перемен , ()=y≥0.(1) Т.к. мн-во :(2). И рассм задачу: .
Если Г1(z*)<0?,то исх задача имеет несовместную с-му ограничений. Далее будем считать Г1(z*)=0
1 случай: В симплекс-табл в мн-ве базисных пер-нных отсутсв.искуственные, то полученную таблицу можно исп. в кач-ве исходной для применения симплек-метода в реш первонач зад. .2 случай: В с-т в соответ точке z*присутствуют искуственные переменные в списке базисных, но при этом все коэф, стоящие в строке, соответ этой искуств перем-ой и столбцам, соотв основным, перем =0, то соответс-ющие огра-ия явл линейной комбинацией ур-ний из с-мы Ах=в и это огр-ия следует удалить. Если в с-т реш зад (2,3)искуственные переменные присутствуют в мн-ве базисных и при этом в строке соответ. Этой искуственной переменной найдется положительный элемент, стоящий в столбцах соотв основ небаз пер-ным, то выбрав этот элемент в кач-ве разреш, следует перещитать с-т с целью перехода к другому базису, рассматрив угл точки.
В оставшихся сл в мн-ве осн. Перем, по опред правилам выделяем переменные, значение которых для выполнения задачи могут быть только =0
Пример 1.
Угловая точка мн-ва планов вспомогательной задачи легко определяется. Это точка x=(0; 0; 0; 80; 0; 4), она имеет единичный базис.
|
|
|
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
-1 |
|
Сб |
Xб |
СЧ |
| ||||||
0 |
80 |
14 |
15 |
18 |
1 |
0 |
0 |
14/3 | |
-1 |
4 |
5 |
7 |
2 |
0 |
-1 |
1 |
4/7-> | |
|
|
-5
|
-7 |
-2
|
0 |
1 |
0 |
|
|
|
|
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
-1 |
Сб |
Xб |
СЧ | ||||||
0 |
500/7 |
23/7 |
0 |
96/7 |
1 |
15/7 |
-15/7 | |
0 |
4/7 |
5/7 |
1 |
2/7 |
0 |
-1/7 |
1/7 | |
|
|
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
1 |
;
Базис точки не содержит искусственной переменной поэтому совпадает с базисом угловой точки мн-ваX.
Для завершения решения задачи, во второй таблице удаляем ∆-оценки, заменяем коэффициент целевой функции на коэффициент целевой функции исходной задачи. Если не предполагается дополн. анализ задачи, то столбцы искуссст. перем. можно удалить.
|
|
|
-3 |
-2 |
-6 |
0 |
0 |
Сб |
Xб |
СЧ | |||||
0 |
500/7 |
23/7 |
0 |
96/7 |
1 |
15/7 | |
0 |
4/7 |
5/7 |
1 |
2/7 |
0 |
-1/7 | |
|
J=-8/7 |
|
11/7 |
0 |
38/7 |
0 |
2/7 |
; ; Минимум целевой ф-ции достигается в точке x=(0; 4/7; 0) мин знач равно 8/7.
12. Постановка тз. Построение нач. Плана перевозок методом северо-западного угла, методом мин. Элемента.
Пусть имеется m пунктов пр-ва однородной продукции с объемами пр-ва аi,i=1,m, и n пункт.потребления этой продукции с потребностями bj, j=1,n и∑i=1mai=∑j=1nbj .
Известны стоимости cij перевозки одной еденицы продукции из i-го пункта производства в j-ый пункт потребления. Требуется определить объем перевозок xij≥0 чтобы ∑i=1m∑j=1nсijxij→min при усл, что ∑j=1nxij=aiи ∑i=1mxij=bj
ТЗ решается с использованием таблицы спец вида, кот. наз трансп таблицей. Строки соотв пунктам производ, столбцы- пунктам потребления.В правом нижнем углу каждой клетки записыв стоим перев ед прод из i-ого в j-ый.В левй верхний угол запис перевозки, если эти перевозки не нулевые. Сумма перевозки по строкам должны = объему производства, а сумма перевозок по столбцам = объему потребления.
Положим x11=min{a1,b1}. Если a1>b1, то излишек a1-b1 завозим из А1 в пункт В2, т. е. полагаем x12=min{a1-b1,b2}. Если a1<b1, то остаток b1-a1 завозим из пункта А2, т. е. полагаем x21=min{b1-a1,а2}. Продолжая действовать по той же схеме, постепенно исчерпаем запасы в пунктах А1, … , Аn и удовлетворим запасы в пунктах В1, … , Вmт. е. получим допустимый план перевозок. Т. к. заполнение таблицы начинается с клетки {1,1} (с северо-западного угла), то метод получил название «Северо-западного угла».
Метод минимального эл-та отличается только способом выбора клетки для заполнения очередной перевозки: на каждом шаге выбирается клетка с минимальной стоимостью перевозки.