рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Реферат Курсовая Конспект

ГРАФИЧЕСКИЙ МЕТОД РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ЛИНЕЙНОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ

ГРАФИЧЕСКИЙ МЕТОД РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ЛИНЕЙНОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ - Лекция, раздел Программирование, Закрепление теоретических знаний, получаемых студентами на лекционных и самостоятельных занятиях по решению задач линейного программирования Вспомним Построение Линейных Зависимостей. Начнём С Уравнений...

Вспомним построение линейных зависимостей. Начнём с уравнений.

Линейное уравнение с двумя переменными может быть записано a1x1+a2x2 =b. Чтобы построить это уравнение, найдём точки пересечения с осями координат. При х1 = 0 получаем a2x2 =b, откуда х2 = b/a2. При х2 = 0 получаем a1x1 =b, откуда х1 = b/a1 (рис.2.2).

Разделим теперь левую и правую части уравнения на b и перепишем уравнение , или , или , которое называют уравнением прямой в отрезках. Такое представление уравнения удобно для построения прямой, так как величины a1 и a2 – это отрезки, отсекаемые прямой на тех осях, которые указаны в числителе. Например, 2х1+х2=2 или в форме уравнения в отрезках: , т.е. a1 =1, a2 =2 (рис.2.3).

Теперь вспомним неравенства. Если линейное уравнение с двумя переменных 2х1+х2=2 может быть представлено прямой на плоскости, то неравенство a1x1+ +a2x2 £ b изображается как полуплоскость.

Так неравенство 2х1+х2£ 2 представляет собой заштрихованную полуплоскость, координаты всех точек которой, т.е. х1 и х2 удовлетворяют заданному равенству. Значит, эти значения составляют область допустимых решений (ОДР).

Рассмотрим построение системы линейных неравенств:

или в форме, аналогичной уравнениям в отрезках:

Построим каждое неравенство в системе координат х1б х2 в виде соответствующих полуплоскостей (рис.2.4).

Решение этой системы неравенств – координаты всех точек, принадлежащих ОДР, т.е. АВСДО. Так как в ОДР бесчисленное множество точек, значит рассматриваемая задача имеет бесчисленное множество допустимых решений.

Не любая система линейных неравенств имеет ОДР, т.е. допустимые решения.

Например, построим системы (рис.2.5):

Из рис.2.5 видно, что нет таких точек, которые бы удовлетворяли всем неравенствам системы.

До сих пор рассматривали линейные уравнения и неравенства с двумя переменными. Если перейти к линейным зависимостям с тремя переменными, то тогда они будут описывать плоскость в трёхмерном пространстве; линейное неравенство характеризует полупространства, а система линейных неравенств – многогранник как ОДР в трёхмерном пространстве.

С увеличением числа переменных выше трёх, геометрическая интерпретация невозможна, но система неравенств – ОДР в k-мерном пространстве.

При этом мерность пространства определяют как: если ограничения заданы неравенствами, то k = п, где п – число переменных; если ограничения в виде уравнений, то k = nт, где т – число уравнений.

Если мы хотим найти оптимальное решение, то должны принять ЦФ. Допустим, мы хотим, чтобы решение было оптимальным в смысле максимизации выпуска в целом. Тогда ЦФ: max L = x1+x2.

Положим L равной какому-либо числу (любому), например 2, и построим уравнение ЦФ: .

Так как нам требуется найти оптимальное решение, при котором достигается maxL, будем перемещать линию ЦФ в направлении увеличения L. Очевидно, что оптимальным решением будут координаты точки С, равные . При этом L = L*.

Отсюда можно сделать исключительно важный вывод: оптимальное решение – координаты вершины ОДР.

Из этого вывода следует метод решения задач ЛП, который заключается в следующем.

1. Найти вершины ОДР как точки пересечения ограничений.

2. Определить последовательно значения ЦФ в вершинах.

3. Вершина, в которой ЦФ приобретает оптимальное (max или min) значение, является оптимальной вершиной.

4. Координаты оптимальной вершины есть оптимальные значения искомых переменных.

– Конец работы –

Эта тема принадлежит разделу:

Закрепление теоретических знаний, получаемых студентами на лекционных и самостоятельных занятиях по решению задач линейного программирования

На сайте allrefs.net читайте: - закрепление теоретических знаний, получаемых студентами на лекционных и самостоятельных занятиях по решению задач линейного программирования;...

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: ГРАФИЧЕСКИЙ МЕТОД РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ЛИНЕЙНОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ

Что будем делать с полученным материалом:

Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:

Все темы данного раздела:

Общая характеристика задач подготовки и принятия решений в сложных технико-экономических системах
Важнейшая особенность современной научно-технической революции состоит в том, что по мере её развития всё большее значение приобретает учёт факторов сложности технико-экономических систем и комплек

Постановка задачи линейного программирования
При постановке и исследовании задач линейного программирования (ЛП) будем основываться на материалах учебного пособия [10]. Значительная часть задач принятия решения – это задачи р

ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ИНТЕРПРЕТАЦИЯ ЗАДАЧИ ЛИНЕЙНОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ
Пример 2.1. Пусть требуется определить план выпуска четырёх видов продукции П1, П2, П3, П4, для изготовления которых необходимы ресу

ПРОВЕРКА СБАЛАНСИРОВАННОСТИ ПЛАНОВ
Представьте себе такую ситуацию. Директор завода вызывает к себе начальника цеха и говорит ему: «Надо сделать 20 болтов, но металл тебе никто не даст». Очевидно, такого быть не может. Все известно,

ТРЕБОВАНИЯ СОВМЕСТНОСТИ УСЛОВИЙ
Вспомним некоторые вопросы из алгебры. Рассмотрим неравенство а´х £ b. Если от неравенства мы хотим перейти к уравнению, то введём дополнительную переменну

ИДЕЯ СИМПЛЕКС-МЕТОДА
  Пример 2.3. Рассмотрим задачу (табл.2.5) оптимизации плана производства с целью получения максимальной прибыли .   Таблица

Правила составления симплекс-таблиц
Таблица 2.6 Базис Свободные члены Свободные переменные х1 х2

ДВОЙСТВЕННЫЕ ЗАДАЧИ ЛИНЕЙНОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ
Каждой задаче ЛП можно некоторым образом сопоставить другую задачу ЛП, называемую двойственной по отношению к исходной (прямой): Прямая задача (ПЗ)

П.2.2. Решение задач линейного программирования
Порядок решения зада ЛП с помощью QSB рассмотрим на примере П.2.1. Подготовьте ЭММ задачи для решения на ЭВМ:

П.2.3. Решение задач целочисленного программирования
Порядок решения задач ЦП с помощью QSB рассмотрим на примере. Подготовьте ЭММ задачи для решения на ЭВМ, исключив условия неотрицательности переменных:

П.2.4. Решение транспортной задачи
Порядок решения транспортных задач с помощью QSB рассмотрим на следующем примере. Пример. Требуется составить такой план прикрепления трёх потребителей к трём поставщи

П.2.5. Решение задачи о назначениях
Порядок решения задачи о назначениях с помощью QSB рассмотрим на примере. Подготовьте исходные данные задачи для решения на ЭВМ: Кандидаты Затраты времени по ра

П.2.8. Решение задач динамического программирования
Порядок решения сетевых задач с помощью QSB рассмотрим на следующем примере. Подготовьте исходные данные задачи для решения на ЭВМ: определите количество этапов в задаче (4 задачи), тип за

П.2.9. Решение вероятностных моделей
Порядок решения вероятностных моделей с помощью QSB рассмотрим на следующем примере. Выполнить анализ платёжной матрицы

Поиск оптимальных решений задач линейного программирования с использованием программных средств excel 7.0
(Руководство пользователя) Решение задач линейного программирования с использованием Excel 7.0 осуществляется с помощью инструментального средства Поиск решения

Хотите получать на электронную почту самые свежие новости?
Education Insider Sample
Подпишитесь на Нашу рассылку
Наша политика приватности обеспечивает 100% безопасность и анонимность Ваших E-Mail
Реклама
Соответствующий теме материал
  • Похожее
  • Популярное
  • Облако тегов
  • Здесь
  • Временно
  • Пусто
Теги