Данный метод является методом целенаправленного перебора опорных решений задачи линейного программирования. Он позволяет за конечное число шагов либо найти оптимальное решение, либо установить, что оптимальное решение отсутствует.
Основное содержание симплексного метода заключается в следующем:
1. Указать способ нахождения оптимального опорного решения
2. Указать способ перехода от одного опорного решения к другому, на котором значение целевой функции будет ближе к оптимальному, т.е. указать способ улучшения опорного решения
3. Задать критерии, которые позволяют своевременно прекратить перебор опорных решений на оптимальном решении или следать заключение об отсутствии оптимального решения.
Алгоритм симплексного метода решения задач линейного программирования
Для того, чтобы решить задачу симплексным методом необходимо выполнить следующее:
1. Привести задачу к каноническому виду
2. Найти начальное опорное решение с "единичным базисом" (если опорное решение отсутствует, то задача не имеет решение ввиду несовместимости системы ограничений)
3. Вычислить оценки разложений векторов по базису опорного решения и заполнить таблицу симплексного метода
4. Если выполняется признак единственности оптимального решения, то решение задачи заканчивается
5. Если выполняется условие существования множества оптимальных решений, то путем простого перебора находят все оптимальные решения
Пример решения задачи симплексным методом
Пример 26.1
Решить симплексным методом задачу:
Решение:
Приводим задачу к каноническому виду.
Для этого в левую часть первого ограничения-неравенства вводим дополнительную переменную x6 с коэффициентом +1. В целевую функцию переменная x6 входит с коэффицентом ноль (т.е. не входит).
Получаем:
Находим начальное опорное решение. Для этого свободные (неразрешенные) переменные приравниваем к нулю х1 = х2 = х3 = 0.
Получаем опорное решение Х1 = (0,0,0,24,30,6) с единичным базисом Б1 = (А4, А5, А6).
Вычисляем оценки разложений векторов условий по базису опорного решения по формуле:
Δk = CбXk — ck
Где:
§ Cб = (с1, с2, ... , сm ) — вектор коэффициентов целевой функции при базисных переменных
§ Xk = (x1k, x2k, ... , xmk ) — вектор разложения соответствующего вектора Ак по базису опорного решения
§ Ск — коэффициент целевой функции при переменной хк.
Оценки векторов входящих в базис всегда равны нулю. Опорное решение, коэффиценты разложений и оценки разложений векторов условий по базису опорного решения записываются в симплексную таблицу:
Сверху над таблицей для удобства вычислений оценок записываются коэффициенты целевой функции. В первом столбце "Б" записываются векторы, входящие в базис опорного решения. Порядок записи этих векторов соответствует номерам разрешенных неизвестных в уравнениях ограничениях. Во втором столбце таблицы "Сб" записываются коэффициенты целевой функции при базисных переменных в том же порядке. При правильном расположении коэффициентов целевой функции в столбце "Сб" оценки единичных векторов, входящих в базис, всегда равных нулю.
В последней строке таблицы с оценками Δk в столбце "А0" записываются значения целевой функции на опорном решении Z(X1).
Начальное опорное решение не является оптимальным, так как в задаче на максимум оценки Δ1 = -2, Δ3= -9 для векторов А1 и А3 отрицательные.
По теореме об улучшении опорного решения, если в задаче на максимум хотя бы один вектор имеет отрицательную оценку, то можно найти новое опорное решение, на котором значение целевой функции будет больше.
Определим, введение какого из двух векторов приведет к большему приращению целевой функции.
Приращение целевой функции находится по формуле: .
Вычисляем значения параметра θ01 для первого и третьего столбцов по формуле:
Получаем θ01 = 6 при l = 1, θ03 = 3 при l = 1 (таблица 26.1).
Находим приращение целевой функции при введении в базис первого вектора ΔZ1 = — 6*(- 2) = 12, и третьего вектора ΔZ3 = — 3*(- 9) = 27.
Следовательно, для более быстрого приближения к оптимальному решению необходимо ввести в базис опорного решения вектор А3 вместо первого вектора базиса А6, так как минимум параметра θ03 достигается в первой строке (l = 1).
Производим преобразование Жордана с элементом Х13 = 2, получаем второе опорное решение Х2 = (0,0,3,21,42,0) с базисом Б2 = (А3, А4, А5). (таблица 26.2)
Это решение не является оптимальным, так как вектор А2 имеет отрицательную оценку Δ2 = — 6. Для улучшение решения необходимо ввести вектор А2 в базис опорного решения.
Определяем номер вектора, выводимого из базиса. Для этого вычисляем параметр θ02 для второго столбца, он равен 7 при l = 2. Следовательно, из базиса выводим второй вектор базиса А4. Производим преобразование Жордана с элементом х22 = 3, получаем третье опорное решение Х3 = (0,7,10,0,63,0) Б2 = (А3, А2, А5) (таблица 26.3).
Это решение является единственным оптимальным, так как для всех векторов, не входящих в базис оценки положительные
.
