Скачать

Лабораторные работы по Основам теории систем

Лабораторная работа № 2

Телешовой Елизаветы, гр. 726,

Цель работы: Решение задач линейного программирования симплекс-методом. Варианты разрешимости задач линейного программирования.


1 вариант.

1. Четыре студента: Иванов, Петров, Сидоров и Васильев пошли на концерт группы «Чайф», захватив пиво 2 сортов: «Русич» и «Премьер». Определить план распития напитков для получения максимального суммарного опьянения (в ). Исходные данные даны в таблице:


СтудентНорма выпитого

Запасы

(в литрах)

«Русич»«Премьер»
Иванов221.5
Петров3,511,5
Сидоров1044,5
Васильев10,7
Крепость напитка16 %10 %

2. Математическая модель.

2.1 Управляемые параметры

x1(л) – количество выпитого пива «Русич».

x2(л) – количество выпитого пива «Премьер».

– решение.

2.2 Ограничения

– количество пива «Русич», выпитого Ивановым.

– количество пива «Премьер», выпитого Ивановым.

– общее количество пива, выпитого Ивановым.

Общее количество пива, выпитого Ивановым, не превосходит имеющихся у него запасов пива, поэтому:

(л).

Аналогично строим другие ограничения:

(л).

(л).

(л).


3. Постановка задачи.

Найти *, где достигается максимальное значение функции цели:

4. Решение.

при:

Приведем задачу к каноническому виду:

Определим начальный опорный план: .

Это решение является опорным, т.к. вектора условий при положительных компонентах решения линейно независимы, также , где , но не все оценки положительны (, где )

Опорный план является оптимальным, если для задачи максимизации все его оценки неотрицательны. не является оптимальным, значит критерий можно улучшить, если увеличить одну их отрицательных свободных переменных. Будем увеличивать , т.к. ее увеличение вызовет большее увеличение функции цели.

Предположим, что , тогда:

Запишем новый опорный план: . Все оценки опорного плана должны быть неотрицательны, а значит должны выполняться условия:

=>

При увеличении , первой перестает выполнять условие неотрицательности переменная , т.к. она первая обращается в ноль. Значит выведем из базиса . Теперь базисными переменными являются , а свободными . Для анализа этого плана выразим функцию цели через новые переменные.

Из ограничения (2) имеем: .

Подставляя в функцию цели: получаем:

Оформим данный этап задачи в виде симплекс-таблицы:

Начальная симплекс-таблица:


16100000

Св

Б.П.

X1

X2

X3

X4

X5

X6

в
0

X3

2210001,5
0

X4

3,5101001,5
0

X5

10400104,5
0

X6

0100010,7

F-16-1000000

;

Пересчитаем элементы исходной таблицы по правилу четырехугольника:


16100000

Св

Б.П.

X1

X2

X3

X4

X5

X6

В
0

X3

01,4281-0,572000,642
16

X1

10,28600,286000,428
0

X5

01,140-2,86100,214
0

X6

0100010,7

F0-5,42404,576006,857

;

Пересчитав все оценки, видим, что , значит критерий можно улучшить. Будем увеличивать . Пусть , тогда:

откуда получаем:

;

Все оценки опорного плана должны быть неотрицательны, а значит должны выполняться условия:

=>

Выведем из базиса . Теперь базисными переменными являются , а свободными . Выразим функцию цели через новые переменные:

, а из ограничений (2) и (3): . Тогда: ;


16100000

Св

Б.П.

X1

X2

X3

X4

X5

X6

В

0

X3

0013-1,2500,375
16

X1

1001-0,2500,375
10

X2

010-2,50,87500,1875
0

X6

0002,5-0,87510,5125

F000-94,7507,875

Пересчитав все оценки, видим, что , значит критерий можно улучшить. Будем увеличивать . Пусть , тогда:

откуда получаем:

;

Все оценки опорного плана должны быть неотрицательны, а значит должны выполняться условия:

=>

Выведем из базиса . Теперь базисными переменными являются , а свободными . Выразим функцию цели через новые переменные:

, а из ограничений (1) и (2): . Тогда: ;


16100000

Св

Б.П.

X1

X2

X3

X4

X5

X6

в
0

X4

000,3331-0,41600,125
16

X1

10-0,33300,16600,25
10

X2

011,8330-0,16600,5
0

X6

00-0,83300,16610,2

F0030109

Видим, что все оценки положительны, значит любое увеличение какой-либо свободной переменной уменьшит критерий. Данное решение является оптимальным. Изобразим это решение на графике:



Видим, что единственное и достигается в угловой точке области допустимых решений.


2 вариант.

Отмечая успешно сданную сессию, вышеупомянутые студенты взяли столько же пива и в таких же пропорциях, за исключением того, что вместо пива «Премьер» было куплено пиво «Окское», крепость которого 6,4 % (дешевое и разбавленное). Определить план распития напитков для получения максимального суммарного опьянения (в ).

Функция цели: .

Приводим ограничения к каноническому виду:

=>

Решаем симплекс-методом:


166,40000

Св

Б.П.

X1

X2

X3

X4

X5

X6

В
0

X3

2210001,5
0

X4

3,5101001,5
0

X5

10400104,5
0

X6

0100010,7

F-16-1000000

,


166,40000

Св

Б.П.

X1

X2

X3

X4

X5

X6

В
0

X3

01,4281-0,571000,642
16

X1

11,28600,286000,428
0

X5

01,1420-2,85100,214
0

X6

0100010,7

F0-1,8204,571006,857

;


166,40000

Св

Б.П.

X1

X2

X3

X4

X5

X6

В
0

X3

0013-1,2500,375
16

X1

1001-0,2500,375
6,4

X2

010-2,50,87500,1875
0

X6

0002,5-0,87510,5125

F00001,607,2

;

Видим, что все оценки положительны, значит оптимальное решение достигнуто. Но одна из свободных переменных () обратилась в ноль, и если мы ее будем увеличивать, то функция цели не изменится, а решение будет другим, т.е. получим еще одно оптимальное решение, которое будет называться альтернативным.



16100000

Св

Б.П.

X1

X2

X3

X4

X5

X6

в
0

X4

000,3331-0,41600,125
16

X1

10-0,33300,16600,25
10

X2

011,8330-0,16600,5
0

X6

00-0,83300,16610,2

F0000107,2

Если оптимальное решение достигнуто в 2-х точках, то оно достигается и на отрезке между ними. Можно составить уравнение данного отрезка по формуле:

;

;



На графике видно, что оптимальное решение достигается на отрезке, значит является альтернативным. Вектор градиента целевой функции (F) параллелен радиус-вектору ограничения (3). Это ограничение образует все множество оптимальных решений.

Можно сделать вывод, что альтернативные решения имеются, когда все оценки свободных переменных больше 0, а среди коэффициентов целевой функции оценка одной из свободных переменных равна 0.


3 вариант.

Студент Петров, решив догнать по количеству выпитого студента Сидорова, выпил 4 доли пива «Русич» вместо запланированных 3,5. Решим задачу с учетом изменившихся данных.

Функция цели:.

Приводим ограничения к каноническому виду:

=>

Решим задачу симплекс-методом.


16100000

Св

Б.П.

X1

X2

X3

X4

X5

X6

в
0

X3

2210001,5
0

X4

4101001,5
0

X5

10400104,5
0

X6

0100010,7

F-16-1000000

, .


16100000

Св

Б.П.

X1

X2

X3

X4

X5

X6

В
0

X3

01,51-0,5000,75
16

X1

10,2500,25000,375
0

X5

01,50-2,5100,75
0

X6

0100010,7

F0-604006

, .


16100000

Св

Б.П.

X1

X2

X3

X4

X5

X6

в
10

X2

011,666-0,333000,5
16

X1

10-0,1660,333000,25
0

X5

00-1-2100
0

X6

00-0,6660,333010,2

F0042009

,

Данное оптимальное решение является вырожденным, т.к. положительных компонентов меньше числа ограничений. На существование вырожденного оптимального решения указывает наличие в симплекс-таблице нулевого свободного члена при найденном оптимальном решении.

В случае вырожденного решения симплекс-таблица может зацикливаться. Существует 2 способа предупреждения зацикливания:

а) – изменение хода ограничения на некоторые величины . Они должны быть малы, чтобы изменения были несущественны.

б) Если минимальное отношение свободных коэффициентов к положительным членам разрешающего столбца определяется неоднозначно, то выбирается отношение любого другого столбца к положительным коэффициентам данного столбца, пока строка не определится однозначно.



4 вариант.

В связи с неожиданно полученной стипендией, запасы пива резко увеличились.

Функция цели: .

Приводим ограничения к каноническому виду:

=>

В матрице условий нет единичной подматрицы, поэтому используем метод искусственного базиса. Построим вспомогательную задачу.

, при этом .

Решаем вспомогательную задачу симплекс-методом:



0000001111

Св

Б.П.

X1

X2

X3

X4

X5

X6

X7

X8

X9

X10

в
1

X7

22-100010001,5
1

X8

3.510-10001001,5
1

X9

10400-1000104,5
1

X10

01000-100010,7

F15,58-1-1-1-100000


0000001111

Св

Б.П.

X1

X2

X3

X4

X5

X6

X7

X8

X9

X10

в
1

X7

01,428-10,571001-0,571000,642
0

X1

10,2850-0,2850000,285000,428
1

X9

01,14202,857-100-2,85100,214
1

X10

01000-100010,7

F03.571-13,428-1-10-4,42001,557


0000001111

Св

Б.П.

X1

X2

X3

X4

X5

X6

X7

X8

X9

X10

в
1

X7

00-1-31,25013-1,2500,375
0

X1

100-10,25001-0,2500,375
0

X2

0102,5-0,87500-2,50,87500,187
1

X10

000-2,50,875-102,5-0,87510,512

F00-1-5,52,125-104,5-3,1200,887


0000001111

Св

Б.П.

X1

X2

X3

X4

X5

X6

X7

X8

X9

X10

в
1

X8

00-0,333-10,41600,3331-0,41600,125
0

X1

100,3330-0,1660-,33300,16600,25
0

X2

01-0,83300,16600,8330-0,16600,5
1

X10

000,8330-0,166-1-0,83300,16610,2

F000,5-10,25-1-1,50-1,2500,325


0000001111

Св

Б.П.

X1

X2

X3

X4

X5

X6

X7

X8

X9

X10

в
1

X8

000-10,35-0,401-0,350,40,205
0

X1

1000-0,10,4000,1-0,40,17
0

X2

01000-100010,7
0

X3

0010-0,2-1,2-100,21,20,24

F000-10,35-0,4-10-1,35-0,60,205


0000001111

Св

Б.П.

X1

X2

X3

X4

X5

X6

X7

X8

X9

X10

в
0

X5

000-2,851-1,1402,857-1-1,1420,585
0

X1

100-0,28500,28500,2850-0,2850,228
0

X2

01000-100010,7
0

X3

001-0,5710-1,42-1-1,57101,4280,357

F000000-1-1-1-10

– оптимальное решение вспомогательной задачи. Искусственные переменные являются свободными и равны нулю. Т.о. это решение является опорным планом исходной задачи.

Решим исходную задачу:


16100000

Св

Б.П.

X1

X2

X3

X4

X5

X6

в
0

X5

000-2,851-1,140,585
16

X1

100-0,28500,2850,228
10

X2

01000-10,7
0

X3

001-0,5710-1,420,357

F000-4,5760-5,4243,648

Критерий можно улучшить, т.к. , , но нельзя найти такое , при котором базисные переменные обращаются в 0. Значит задача неразрешима из-за неограниченности критерия.


5 вариант.

После отмеченного таким образом праздника обязательно наступает похмелье. Решим задачу из предыдущего варианта, минимизируя этот неприятный фактор, т.е. функция цели: .

Приводим ограничения к каноническому виду:

=>

Эта задача решается методом искусственного базиса, т.к. в ней нет единичной подматрицы. Вспомогательная задача получается точно такой же, как и в предыдущем варианте, поэтому просто возьмем опорный план из предыдущей задачи.

;


16100000

Св

Б.П.

X1

X2

X3

X4

X5

X6

в
0

X5

000-2,851-1,140,585
16

X1

100-0,28500,2850,228
10

X2

01000-10,7
0

X3

001-0,5710-1,420,357

F000-4,5760-5,4243,648

Видим, что оценки свободных переменных меньше нуля, значит решение оптимальное.

; F = 3,648.

Делаем вывод: оптимальное решение может существовать и при неограниченности области.


Область не ограничена, но существует оптимальное решение , причем единственное, которое достигается в угловой точке.

11