Шаг 0: Используя линейную модель стандартной формы, определяют НДБР путём приравнивания к нулю n-m (небазисных) переменных.
Шаг 1: Из числа текущих небазисных переменных выбирается включаемая в новый базис переменная, увеличение которой обеспечивает улучшение значения целевой функции. Если её нет -- текущее базисное решение оптимально, иначе переход к Шагу 2.
Шаг 2: Из числа переменных текущего базиса выбирается исключаемая переменная, которая должна стать небазисной при введении в состав базиса новой переменной.
Шаг 3: Находится новое базисное решение, соответствующее новым составам базисных и небазисных переменных. Переход к Шагу 1.
Если xE=xI=0, то
(соответствует точке A Ha ) – начальное допустимое решение.
Решение
-3
-2
-1
Если в задаче максимизации все небазисные переменные в -уравнении имеют неотрицательные коэффициенты, полученное пробное решение является оптимальным. Иначе в качестве новой базисной переменной следует выбрать ту, которая имеет наибольший по абсолютной величине отрицательный коэффициент. Применяя это условие к исходной таблице – переменная, включаемая в базис.
Процедура выбора подключаемой переменной предполагает проверку условия допустимости, требующего, чтобы в качестве исключаемой переменной выбиралась та (из текущего базиса), которая первой обращается в нуль при увеличении включаемой переменной вплоть до значения, соответствующего смежной экстремальной точке.
Отношение, идентифицирующее исключаемую переменную, можно определить из симплекс-таблице. Для этого в столбце вводимой переменной вычёркиваются отрицательные и нулевые элементы ограничений. Затем вычисляются отношения постоянных из правых частей ограничений к оставшимся элементам столбца. Исключаемая переменная – та, для которой это отношение минимально.
Решение
Отношение
-3
-2
-
-1
-
-
Столбец, ассоциированный с вводимой переменной – ведущий столбец; строка, соответствующая исключаемой переменной – ведущая строка; на их пересечении – ведущий элемент.
Поиск нового базисного решения осуществляется методом исключения переменных (метод Жордана-Гаусса). Этот процесс включает в себя вычислительные процедуры двух типов.
Тип 1. Формирование ведущего уравнения
Новая ведущая строка = предыдущая ведущая строка/ведущий элемент
Новая симплекс-таблица, полученная после проведения рассмотренных операций:
Решение
Отношение
-
-
-
-
-
-
xI – вводимая переменная (т.к. коэффициент в -уравнении -1/2). Исключаемая переменная s1, (отношение 4/3 – минимальное). Снова проведём вычисления двух типов. Последняя симплекс-таблица соответствует оптимальному решению задачи, т.к. в -уравнении ни одна из небазисных переменных не фигурирует с отрицательными коэффициентами.
В случае минимизации целевой функции в этом алгоритме необходимо изменить только условие оптимальности: в качестве новой базисной переменной следует выбирать переменную, которая в -уравнении имеет наибольший положительный коэффициент. Условия допустимости в обоих случаях одинаковы.