рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Реферат Курсовая Конспект

Метод Гомори для частично целочисленных задач

Работа сделанна в 2001 году

Метод Гомори для частично целочисленных задач - Курсовая Работа, раздел Математика, - 2001 год - Решение оптимизационной задачи линейного программирования Метод Гомори Для Частично Целочисленных Задач. Метод Гомори Для Нахождения Це...

Метод Гомори для частично целочисленных задач. Метод Гомори для нахождения целочисленного решения относится к большой группе методов, называемых методами отсечений.

Эти методы основаны на введении в задачу дополнительных ограничений, позволяющих учесть требование целочисленности. Основная идея методов отсечений состоит в том, что на полученное оптимальное нецелочисленное решение накладывается дополнительное ограничение, которое делает это решение недопустимым, но и не отсекает ни одного целочисленного решения от области допустимых решений.

Ограничения составляются по финальной симплекс-таблице, в которой получено оптимальное нецелочисленное решение. При этом на первоначальную систему ограничений накладывается новое ограничение по следующей формуле L1W1 L2W2 LnWn Bi, где Aij, если Aij0 и Wj может быть дробной, 1 BiAijBi-1, если Aij 0 и Wj может быть дробной, 2 Lj Aij, если AijBi и Wi должна быть целой, 3 Bi1-Aij1-Bi, если Aij Bi и Wi должна быть целой, 4 j1 n где Wn небазисная переменная Bi - базисная переменная, имеющая максимальную дробную часть дробная часть числа это разность между этим числом и максимальным целым числом, не превосходящим его Aij коэффициент, стоящий на пересечении строки i-ой базисной переменной и столбца j-ой небазисной переменной Далее полученное ограничение приводится к стандартному виду -L1W1 - L2W2 - -LnWn Sr -Bi где r номер итерации алгоритма. Здесь Sr неотрицательная остаточная переменная, не имеющая никакого содержательного смысла в оптимальном целочисленном решении эта переменная оказывается равной нулю. В нашем случае переменная, имеющая максимальную дробную часть это Х4 2,670,67, она должна быть целой, переменные Х7 и Х8 могут быть дробными, переменные Х1 и Х2 должны быть целыми, поэтому, согласно выше приведенной формуле, составим новое дополнительное ограничение.

Так как все коэффициенты на пересечениях базисной переменной Х4 и небазисных переменных Х1 , Х2 , Х7 , Х8 0 0,440, 0,110, 0,170, то коэффициенты при переменных Х1 и Х2 рассчитали по формуле 3 L10,440,44, L20,110,11, а коэффициенты при переменных Х7 и Х8 рассчитали по формуле 1 L30,17, L40,17. В4Х4 2,67 0,67. Ограничение будет иметь вид 0,44Х1 0,11Х2 0,17Х7 0,17Х8 0,67 Можно убедиться, что это ограничение сделало наше оптимальное решение недопустимым если подставить Х10, Х20, Х70, Х80 значения переменных, полученных в оптимальном нецелочисленном решении, то получим 00,67 неверно.

Приведя ограничение к стандартному виду, имеем -0,44Х1 - 0,11Х2 - 0,17Х7 - 0,17Х8 Х9 -0,67 Добавим к нашей финальной симлекс-таблице строку и столбец, соответствующие построенному ограничению и новой базисной переменной Х9 БПX1X2X3X4X5X6X7X8X9БРE1,671,6700002,52, 5040X31110001008X6-0,67-0,670001-0,50,50 0X40,440,1101000,170,1702,67Х50,220,5500 100,330,3305,33X9-0,44-0,110000-0,17-0,1 71-0,67Таблица 8. Симплекс-таблица 7. Как видно, полученная симплекс-таблица содержит недопустимое решение переменная Х9 имеет отрицательное значение.

Произведем дальнейший пересчет таблицы, причем ведущую строку определяем максимальным по модулю отрицательным элементом столбца решений, а ведущий столбец минимальным по модулю отношением элемента Е-строки к отрицательным элементам ведущей строки. Пересчет симплекс-таблицы осуществляется на основе стандартных процедур симплекс-метода.

Итак, переменная, исключаемая из базиса это X9, т.к. ее значение 0,67 - это максимальный по модулю отрицательный элемент столбца решений.

В базис включаем переменную X1, т.к. 1,67-0,443,8, 1,67-0,1115,2, 2,5-0,1714,7, 3,8 минимальное по модулю отношение элемента Е-строки к отрицательным элементам ведущей строки. Ведущий элемент равен 0,44. Получим новую симплекс-таблицу БПX1X2X3X4X5X6X7X8X9БРE01,2500001,8751,8 753,7537,5X300,7510000,625-0,3752,256,5X 60-0,50001-0,250,75-1,51X40001000012Х500 ,500100,250,250,55X110,250,3750,375-2,25 1,5Таблица 9. Симплекс-таблица 8. Все значения базисных переменных стали неотрицательными, это означает остановку вычислительного процесса на данной итерации и анализ полученных результатов. Как видно из таблицы, в базис вошла новая переменная Х1, переменные Х3, Х4 и Х5 уменьшили свое значение, а переменная Х6 увеличилась.

Значение целевой функции уменьшилось и стало равно 37,5 , что объясняется тем, что оптимальное нецелочисленное решение было отсечено нашим дополнительным ограничением, и для поиска оптимального целочисленного решения мы ушли вглубь области допустимых решений, где значение целевой функции меньше оптимального. Наше решение все еще нецелочисленное, поэтому составим новое ограничение.

Переменная, имеющая максимальную дробную часть это Х3 6,50,5 Х1 имеет такую же дробную часть, поэтому выбрали любую из них, например, Х3, она должна быть целой, переменные Х7 , Х8 и Х9 могут быть дробными, переменная Х2 должна быть целой, поэтому, согласно формуле, составим новое дополнительное ограничение. Так как коэффициенты на пересечениях базисной переменной Х3 и небазисных переменных Х2 , Х7 , Х9 0 0,750, 0,6250, 2,250, то коэффициент при переменной Х2 рассчитаем по формуле 3 L10,750,75, коэффициенты при переменных Х7 и Х9 рассчитаем по формуле 1 L30,625, L42,25. Так как коэффициент на пересечении базисной переменной Х3 и небазисной переменной Х8 0, то коэффициент при переменной Х8 рассчитаем по формуле 2 L26,5-0,3756,5-10,375. В3Х3 6,5 0,5. Ограничение будет иметь вид 0,25Х2 0,625Х7 0,375Х8 2,25Х9 0,5 Или, после приведения к стандартному виду, получим -0,25Х2 0,625Х7 0,375Х8 2,25Х9 Х10 -0,5 Добавим это ограничение к нашей предыдущей симплекс-таблице БПX1X2X3X4X5X6X7X8X9X10БРE01,2500001,875 1,8753,75037,5Х300,7510000,625-0,3752,25 06,5X60-0,50001-0,250,75-1,501X400010000 102X510,500100,20,250,505Х110,250,3750,3 75-2,2501,5X100-0,250000-0,375-0,375-2,2 51-0,5Таблица 10. Симплекс-таблица 9. Переменная, исключаемая из базиса это X10, т.к. ее значение 0,5 - это максимальный по модулю отрицательный элемент столбца решений.

В базис включаем переменную X9, т.к. 3,75-2,251,67, 1,25-0,255, 1,875-0,3755, 1,67 минимальное по модулю отношение элемента Е-строки к отрицательным элементам ведущей строки.

Ведущий элемент равен 2,25. Получим новую симплекс-таблицу БПX1X2X3X4X5X6X7X8X9X10БРE00,8300001,251 ,2501,6736,67Х300,510000,25-0,75016X60-0 ,330001010-0,671,33X400,1110100-0,17-0,1 700,441,78X500,44400100,170,1700,224,89Х 110,50,750,750-12X900,110,170,171-0,440, 22Таблица 11. Симплекс-таблица 10. Решение все еще не целочисленное, поэтому переходим к следующей итерации.

Переменная, имеющая максимальную дробную часть это Х5 4,890,89, она должна быть целой, переменные Х7 , Х8 и Х10 могут быть дробными, переменная Х2 должна быть целой, поэтому, согласно формуле, составим новое дополнительное ограничение.

Так как коэффициенты на пересечениях базисной переменной Х5 и небазисных переменных Х2, X7, X8, Х100 0,440, 0,170, 0,220, то коэффициент при переменной Х2 рассчитаем по формуле 3 L10,440,44, коэффициенты при переменных Х7, Х9 и Х10 рассчитаем по формуле 1 L20,17, L30,17, L40,22. В5Х5 4,89 0,89. Ограничение будет иметь вид 0,44Х2 0,17Х7 0,17Х8 0,22Х10 0,89 Или, после приведения к стандартному виду, получим -0,44Х2 0,17Х7 0,17Х8 0,22Х10 Х11 -0,89 Добавим это ограничение к нашей предыдущей симплекс-таблице БПX1X2X3X4X5X6X7X8X9X10Х11БРE00,8300001, 251,2501,67036,67Х300,510000,25-0,750106 X60-0,30001010-0,6701,33X400,110100-0,17 -0,1700,4401,78X500,4400100,170,1700,220 4,89Х110,50,750,750-102Х900,110,170,171- 0,4402X110-0,440000-0,17-0,170-0,221-0,8 9Таблица 12. Симплекс-таблица 11. Переменная, исключаемая из базиса это X11, т.к. ее значение 0,89 - это максимальный по модулю отрицательный элемент столбца решений.

В базис включаем переменную X2, т.к. 0,83-0,441,9, 1,25-0,177,4, 1,67-0,227,6, 1,9 минимальное по модулю отношение элемента Е-строки к отрицательным элементам ведущей строки.

Ведущий элемент равен 0,44. После пересчетов получим получим новую симплекс-таблицу БПX1X2X3X4X5X6X7X8X9X10Х11БРE0,9380,9401 ,251,8935Х30010000,063-0,93800,751,1255X 6010,1251,1250-0,5-0,752X4000100-0,125-0 ,12500,5-0,252X500001014Х110,5630,5630-1 ,251,1251Х90,1250,1251-0,50,250X2010,375 0,37500,5-2,252Таблица 13. Симплекс-таблица 12. Столбец решений не содержит отрицательных элементов, все переменные X1, X2, X3 , X4 , X5 , X6 приняли целочисленные значения, значит, оптимальное целочисленное решение найдено, оно равно X1,X2,X3,X4,X5,X61,2,5,2,4,2, целевая функция при этом принимает максимальное значение Е35.

– Конец работы –

Эта тема принадлежит разделу:

Решение оптимизационной задачи линейного программирования

Оптимизация - целенаправленная деятельность, заключающаяся в получении наилучших результатов при соответствующих условиях. Поиски оптимальных решений привели к созданию специальных математических… Постановка задачи оптимизации предполагает существование конкурирующих свойств процесса, например количество продукции…

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: Метод Гомори для частично целочисленных задач

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:

Построение аналитической модели
Построение аналитической модели. Составим аналитическую модель задачи. Для этого сначала введем переменные, которые требуется определить X1 время, которое работал токарный станок над деталям

Приведение задачи линейного программирования к стандартной форме
Приведение задачи линейного программирования к стандартной форме. Любая задача линейного программирования приводится к стандартной канонической форме основной задачи линейного программирования, кот

Приведение задачи к стандартной форме
Приведение задачи к стандартной форме. Для приведения данной задачи к стандартной форме необходимо лишь перейти от ограничений неравенств к равенствам. Для этого введем дополнительные баланс

Определение начального допустимого решения
Определение начального допустимого решения. Для задачи, представленной в стандартной форме, количество переменных обычно больше, чем количество ограничений. Поэтому для нахождения начального

Второй этап двухэтапного метода
Второй этап двухэтапного метода. найденное на шаге 4 допустимое решение используется в качестве начального решения исходной задачи для поиска ее оптимального решения. 4. РЕШЕНИЕ ЗАДАЧИ ОПТИМИЗАЦИИ

Анализ модели на чувствительность
Анализ модели на чувствительность. В окончательной симплекс-таблице, содержащей оптимальное решение, содержится не только само оптимальное решение, но и другая информация. На основе последней симпл

Ценность ресурсов
Ценность ресурсов. Ценность ресурса - это величина увеличения значения целевой функции при увеличении запасов данного ресурса на единицу или соответственно величина уменьшения целевой функции при с

Анализ на чувствительность к изменениям правых частей ограничений
Анализ на чувствительность к изменениям правых частей ограничений. Для анализа решения на чувствительность к изменению запасов времени работы станков без изменения других исходных данных задачи исп

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