русс | укр

Языки программирования

ПаскальСиАссемблерJavaMatlabPhpHtmlJavaScriptCSSC#DelphiТурбо Пролог

Компьютерные сетиСистемное программное обеспечениеИнформационные технологииПрограммирование

Все о программировании


Linux Unix Алгоритмические языки Аналоговые и гибридные вычислительные устройства Архитектура микроконтроллеров Введение в разработку распределенных информационных систем Введение в численные методы Дискретная математика Информационное обслуживание пользователей Информация и моделирование в управлении производством Компьютерная графика Математическое и компьютерное моделирование Моделирование Нейрокомпьютеры Проектирование программ диагностики компьютерных систем и сетей Проектирование системных программ Системы счисления Теория статистики Теория оптимизации Уроки AutoCAD 3D Уроки базы данных Access Уроки Orcad Цифровые автоматы Шпаргалки по компьютеру Шпаргалки по программированию Экспертные системы Элементы теории информации

Программирования


Дата добавления: 2014-11-27; просмотров: 914; Нарушение авторских прав


 

Графический метод решения ЗЛП основан на утверждениях, приведенных в пункте 2.1. Согласно теореме 2, оптимальное решение находится в вершине области допустимых решений и поэтому решить ЗЛП – найти вершину области допустимых решений, координаты которой дают оптимальное значение целевой функции.

Графический метод используют для решения ограниченного класса задач с двумя переменными, иногда с тремя переменными. Надо заметить, что для трех переменных эта область является недостаточно наглядной.

 

Алгоритм графического метода решения ЗЛП

 

1. Построить прямые линии, уравнения которых получаем заменой в системе ограничений (2.1.2) знаков неравенств на знаки равенств.

2. Определить полуплоскости, соответствующие каждому неравенстве задачи.

3. Найти многоугольник решений ЗЛП, учитывая, что .

4. Построить вектор направлений =(с12), который указывает направление наибольшего возрастания целевой функции ЗЛП (2.1.1).

5. Построить прямую z, которая проходит через область допустимых решений, перпендикулярно к вектору : . Это линия уровня.

6. Переместить прямую в направлении вектора в случае максимизации целевой функции (или в противоположном направлении в случае минимизации целевой функции), найти вершину многоугольника решений ЗЛП, в которой целевая функция достигает экстремального значения.

7. Определить координаты точки, в которой целевая функция достигает оптимальное значения, и вычислить экстремальное значение целевой функции в этой точке.

Реализацию графического метода решения ЗЛП рассмотрим на примерах.

Пример 2.2.1. Решить ЗЛП графическим методом:

(2.2.1)

max z = x1 + 4x2 (2.2.2)

 

Решение.Для построения области допустимых решений, которая состоит из пересечения полуплоскостей, соответствующих каждому неравенству системы ограничений (2.2.1), запишем уравнения граничных прямых:



l1: x1 + 5x2 = 5; l2: x1 + x2 = 6; l3: 7x1 + x2 = 7.

Замечание. Для удобства построения прямой линии, ее уравнение можно привести к виду в отрезках на осях , (2.2.3) где параметры а, b – длины отрезков, отсекаемых прямой на соответствующих осях Ох1, Ох2 .
Замечание. Если уравнение прямой линии имеет вид: , то она проходит через точку с координатами (0;0). Для ее построения следует выразить x2 через x1, и найти еще одну точку.

Для приведения уравнения прямой l1 к виду (2.2.3.) разделим обе его части на 5: . Таким образом, прямая l1 отсекает на оси Ох1 5 единиц, на оси Ох2 1 единицу. Аналогично имеем для l2: и l3: .

Для определения полуплоскостей, которые отвечают ограничениям системы (2.2.1), в ограничения нужно подставить координаты какой-либо точки, не лежащей на граничной прямой. Если получим верное неравенство, то все точки из этой полуплоскости являются решениями данного неравенства. В противном случае выбирают другую полуплоскость.

Замечание. В качестве точки сравнения целесообразно выбирать, если это возможно, точку О(0,0).

Таким образом, первая и вторая искомые полуплоскости расположены в противоположную сторону от начала координат (0 – 5·0 – 5; 7·0 + 0 7), а вторая – в сторону начала координат (0 + 0 6). Область допустимых решений на рисунке 2.2.1 заштрихована.

Замечание. В силу ограничений х1 0, х2 0, область допустимых решений ЗЛП всегда лежит в первой четверти координатной плоскости.

Рисунок 2.2.1 – Область допустимых решений

 

Для нахождения оптимального плана, который будет находиться в вершине многоугольника решений, нужно построить вектор направлений =(с1,с2), который указывает направление наибольшего возрастания целевой функции z = с1х1 + с2х2.

В данной задаче вектор направлений = (1, 4): он начинается в точке О(0,0) и заканчивается в точке N(1, 4).

Далее строим прямую, которая проходит через область допустимых решений, перпендикулярно к вектору , и называется линией уровня целевойфункции. Передвигаем линию уровня в направлении вектора в случае максимизации целевой функции z и в направлении противоположном , в случае минимизации z, до последнего пересечения с областью допустимых решений. В результате определяется точка или точки, где целевая функция достигает экстремального значения, или устанавливается неограниченность целевой функции z на множестве решений задачи.

Таким образом, точкой максимума целевой функции z является точка А пересечения прямых l2 и l3.

Для вычисления оптимального значения целевой функции z найдем координаты точки А. Поскольку точка А – это точка пересечения прямых l2 и l3, то ее координаты удовлетворяют системе уравнений, составленной из уравнений соответствующих граничных прямых:

Таким образом, точка А имеет координаты x1 =1/6, x2 = 35/6.

Для вычисления оптимального значения целевой функции нужно подставить в нее координаты точки А.

Подставив координаты точки А в целевую функцию (2.4), получим

max z = 1/6 + 4·(35/6) = 47/2.

Пример 2.2.2. Построить на плоскости область допустимых решений системы линейных неравенств (2.2.4) и найти наибольшее и наименьшее значения целевой функции (2.2.5):

(2.2.4)

z = –2x1x2 (2.2.5)

Решение.Для построения области допустимых решений, которая состоит из пересечения полуплоскостей, соответствующих каждому неравенству системы ограничений (2.2.4), запишем уравнения граничных прямых:

l1: 4x1x2 = 0; l2: x1 + 3x2 = 6; l3: x1 – 3x2 = 6; l4: x2 = 1.

Прямая l1 проходит через точку с координатами (0;0). Для ее построения выразим x2 через x1: x2 = 4x1. Найдем еще одну точку, через которую проходит прямая l1 , например (1;4). Через точку с координатами (0;0) и точку с координатами (1;4) проведем прямую l1 .

Для приведения уравнения прямой l2 к виду в отрезках на осях (2.2.3) разделим обе его части на 6: . Таким образом, прямая l2 отсекает на оси Ох1 6 единиц, на оси Ох2 - 2 единицы. Аналогично имеем для l3: и Прямая l4 параллельна оси Ох1 и проходит через точку с координатами (0;1) .

Для определения полуплоскостей, которые отвечают ограничениям системы (2.2.4) в ограничения нужно подставить координаты какой-либо точки, не лежащей на граничной прямой. В силу ограничений х1 0, х2 0, область допустимых решений ЗЛП лежит в первой четверти координатной плоскости.

 
 

Область допустимых решений на рисунке 2.2.2 заштрихована.

 

 

Рисунок 2.2.2 – Область допустимых решений

 

Построим вектор направлений = (–2,–1). Далее строим линию уровня, перпендикулярно к вектору .

Для нахождения наибольшего значения целевой функции передвигаем линию уровня в направлении вектора до последнего пересечения с областью допустимых решений. Таким образом, точкой максимума целевой функции z является точка А (пересечение прямых l1 и l2).

Для вычисления оптимального значения целевой функции z найдем координаты точки А. Поскольку точка А – это точка пересечения прямых l1 и l2, то ее координаты удовлетворяют системе уравнений, составленной из уравнений соответствующих граничных прямых:

Таким образом, точка А имеет координаты x1 =6/13, x2 = 24/13.

Подставив координаты точки А в целевую функцию (2.2.5), получим оптимальное значение целевой функции

max z = – 2·(6/13) – (24/13) = – 36/13.

Для нахождения наименьшего значения целевой функции передвигаем линию уровня в направлении, противоположном вектору до последнего пересечения с областью допустимых решений. В этом случае целевая функция неограниченна в области допустимых решений, т.е. ЗЛП минимума не имеет.

 

В результате решения ЗЛП возможны следующие случаи:

· Целевая функция достигает оптимального значения в единственной вершине многоугольника решений;

· Целевая функция достигает оптимальное значение в любой точке ребра многоугольника решений (ЗЛП имеет альтернативные опорные планы с одинаковыми значениями z);

· ЗЛП не имеет оптимальных планов;

· ЗЛП имеет оптимальный план в случае неограниченной области допустимых решений.



<== предыдущая лекция | следующая лекция ==>
Транспортная задача | Универсальный метод решения линейных


Карта сайта Карта сайта укр


Уроки php mysql Программирование

Онлайн система счисления Калькулятор онлайн обычный Инженерный калькулятор онлайн Замена русских букв на английские для вебмастеров Замена русских букв на английские

Аппаратное и программное обеспечение Графика и компьютерная сфера Интегрированная геоинформационная система Интернет Компьютер Комплектующие компьютера Лекции Методы и средства измерений неэлектрических величин Обслуживание компьютерных и периферийных устройств Операционные системы Параллельное программирование Проектирование электронных средств Периферийные устройства Полезные ресурсы для программистов Программы для программистов Статьи для программистов Cтруктура и организация данных


 


Не нашли то, что искали? Google вам в помощь!

 
 

© life-prog.ru При использовании материалов прямая ссылка на сайт обязательна.

Генерация страницы за: 1.488 сек.