- •Общая постановка задачи оптимизации.
- •Классическая задача на условный экстремум. Необходимые и достаточные условия условного экстремума.
- •Метод множителей Лагранжа для решения классической задачи на условный экстремум.
- •Линейные неравенства и область решений системы линейных неравенств.
- •5. Общая задача линейного программирования. Геометрическая интерпретация задачи.
- •Графический метод решения задачи линейного программирования для двух переменных.
- •Решение задачи линейного программирования симплекс–методом. Симплексные таблицы. Алгоритм симплекс–метода.
- •Решение задачи оптимизации выпуска продукции симплекс–методом.
- •Модель оптимизации плана перевозок (транспортная задача). Экономическая постановка задачи.
- •9.2 Основные свойство транспортной задачи
- •9.3 Двойственная задача
- •9.4 Теоремы двойственности
- •9.5 Построение опорного плана транспортной задачи
- •9.6 Метод севево-западного угла
- •Математическая модель транспортной задачи. Открытые и закрытые задачи. Допустимый, опорный и оптимальный планы перевозок.
- •11. Построение начального (опорного) плана перевозок по методу северо–западного угла и по методу наименьшей стоимости.
- •12. Теорема о потенциалах. Метод потенциалов. Транспортные таблицы. Понятие цикла. Сущность метода потенциалов.
- •13.Критерий оптимальности и неоптимальности опорного плана. Критерий единственности оптимального опорного плана.
- •14. Понятия испытания и случайного события. Частота и относительная частота появления события в серии испытаний. Вероятность случайного события.
- •15. Совместные и несовместные события. Полная группа событий. Событие, благоприятствующее данному. Равновозможные события. Совокупность элементарных исходов.
- •16.Классическое определение вероятности. Простейшие свойства вероятности.
- •17. Основные правила комбинаторики. Сочетания, перестановки, размещения.
- •18. Частота и относительная частота появления события в серии испытаний. Стохастическая устойчивость случайного события. Статистическое определение вероятности.
- •19. Вероятность противоположного события. Условная вероятность.
- •20. Сумма и произведение случайных событий. Теорема сложения вероятностей: для двух произвольных событий, для двух несовместных.
- •21. Теорема умножения вероятностей: для двух произвольных событий; для двух независимых событий; для нескольких событий, независимых в совокупности.
- •22. Формула полной вероятности.
- •23. Теорема Байеса.
- •24. Формула Бернулли
- •25. Локальная и интегральная теоремы Лапласа. Функции Гаусса и Лапласа.
- •26. Понятие случайной величины. Закон распределения случайной величины. Функция распределения и ее свойства.
- •1) Биномиальное распределение (дискретное)
- •2) Пуассоновское распределение (дискретное)
- •3) Показательное распределение (непрерывное)
- •4) Равномерное распределение (непрерывное)
- •5) Нормальное распределение или распределение Гаусса (непрерывное)
- •27. Дискретная случайная величина. Способы задания закона распределения дискретной случайной величины.
- •28. Числовые характеристики дискретной случайной величины: математическое ожидание, дисперсия, среднее квадратическое отклонение. Их основные свойства.
- •29. Биномиальный закон распределения.
- •30. Распределение Пуассона. Простейший поток событий.
- •Ц.П.Т. Ляпунова
- •Слабый закон больших чисел
- •Усиленный закон больших чисел
- •Значение теоремы Чебышева для практики.
- •51. Понятие критерия. Критическая область и область принятия гипотезы. Односторонняя и двусторонняя критическая область, критические точки. Мощность критерия.
- •56. Коэффициенты регрессии. Линии регрессии.
- •59. Эмпирическая и теоретическая линии регрессии.
9.3 Двойственная задача
Запишем транспортную задачу в матричном виде
A- матрица ограничений, имеющая в соответствии с векторами х и b вид :
Двойственная задача к транспортной задаче в матричном виде будет иметь вид
у- произвольного знака.
Распишем двойственную задачу в скалярном виде. Обозначим компоненты вектора
Тогда
и ограничения двойственной задачи будут иметь вид :
или в общем виде двойственная задача
Двойственные переменные i, i=1,...,m, j, j=1,...,n, называются платежами, а
- псевдостоимость перевозок единицы груза из пункта i в пункт j, i=1,...,m, j=1,...,n.
9.4 Теоремы двойственности
ИЗ теории двойственности ЛП практический интерес представляет вторая теорема двойственности, из которой получается следующий критерий.
Критерий оптимальности транспортной задачи
План перевозок
является оптимальным планом тогда и только тогда, когда найдется система платежей
для которой выполняются условия :
Доказательство. Сформулируем вторую теорему двойственности в терминах переменных транспортной задачи.
Ели
удовлетворяют ограничениям прямой задачи, а
удовлетворяют ограничениям двойственной задачи, то для оптимальности плана
необходимо и достаточно выполнение условий
Условие а) выполняется для любых допустимых решений прямой задачи, так как
Условие b) можно расписать как следствие о дополняющей нежесткости, а именно
Итак, для базисных переменных
имеем равенство
а для небазисных переменных
достаточно выполнения допустимости двойственных переменных
Таким образом имеем условия 1) и 2) критерия.
Критерий доказан.
9.5 Построение опорного плана транспортной задачи
Методы решения транспортной задачи сводятся к простым операциям с транспортной таблицей, которая имеет вид:
Базисными клетками транспортной таблицы являются клетки с от-
личными от нуля положительными перевозками, остальные клетки - свободные. Базисные клетки образуют опорный план транспортной задачи, если выполняются два условия:
1) сумма перевозок в каждой строке равна запасу в данной
строке;
2) сумма перевозок в каждом столбце равна соответствующему
столбцу спросу
Опорный план транспортной задачи содержит не более n+m-1
отличных от нуля перевозок
Опорный план называется вырожденным, если число ненулевых перевозок
меньше и n+m-1, опорный план - невырожден, если число
ненулевых перевозок равно n+m-1.
Рассмотрим способы построения опорного плана в невырожденном и вырожденном случаях.