Метод линейного программирования разработал. Теория линейного программирования

2. Понятие линейного программирования. Виды задач линейного программирования

Линейное программирование (ЛП) – один из первых и наиболее подробно изученных разделов математического программирования. Именно линейное программирование явилось тем разделом, с которого и начала развиваться сама дисциплина "математическое программирование". Термин "программирование" в названии дисциплины ничего общего с термином "программирование (т.е. составление программы) для ЭВМ" не имеет, т.к. дисциплина "линейное программирование" возникла еще до того времени, когда ЭВМ стали широко применяться для решения математических, инженерных, экономических и др. задач.

Термин "линейное программирование" возник в результате неточного перевода английского "linear programming". Одно из значений слова "programming" - составление планов, планирование. Следовательно, правильным переводом английского "linear programming" было бы не "линейное программирование", а "линейное планирование", что более точно отражает содержание дисциплины. Однако, термины линейное программирование, нелинейное программирование, математическое программирование и т.д. в нашей литературе стали общепринятыми и поэтому будут сохранены.

Итак, линейное программирование возникло после второй мировой войны и стало быстро развиваться, привлекая внимание математиков, экономистов и инженеров благодаря возможности широкого практического применения, а также математической стройности.

Можно сказать, что линейное программирование применимо для решения математических моделей тех процессов и систем, в основу которых может быть положена гипотеза линейного представления реального мира.

Линейное программирование применяется при решении экономических задач, в таких задачах как управление и планирование производства; в задачах определения оптимального размещения оборудования на морских судах, в цехах; в задачах определения оптимального плана перевозок груза (транспортная задача); в задачах оптимального распределения кадров и т.д.

Задача линейного программирования (ЛП), как уже ясно из сказанного выше, состоит в нахождении минимума (или максимума) линейной функции при линейных ограничениях.

Существует несколько методов решения задач ЛП. В данной работе будут рассмотрены некоторые из них, в частности:

Графический метод решения задачи ЛП;

Симплексный метод;

Решение задачи ЛП средствами табличного процессора Excel;

3. Понятие нелинейного программирования

В большинстве инженерных задач построение математической модели не удается свести к задаче линейного программирования.

Математические модели в задачах проектирования реальных объектов или технологических процессов должны отражать реальные протекающие в них физические и, как правило, нелинейные процессы. Переменные этих объектов или процессов связанны между собой физическими нелинейными законами, такими, как законы сохранения массы или энергии. Они ограничены предельными диапазонами, обеспечивающими физическую реализуемость данного объекта или процесса. В результате, большинство задач математического программирования, которые встречаются в научно-исследовательских проектах и в задачах проектирования – это задачи нелинейного программирования (НП).

В данной работе будет рассматриваться такой метод решения задач НП, как метод множителей Лагранжа.

Метод множителей Лагранжа позволяет отыскивать максимум (или минимум) функции при ограничениях-равенствах. Основная идея метода состоит в переходе от задачи на условный экстремум к задаче отыскания безусловного экстремума некоторой построенной функции Лагранжа.

4. Динамическое программирование

Динамическое программирование представляет собой математические аппарат, позволяющий быстро находить оптимальное решение в случаях, когда анализируемая ситуация не содержит факторов неопределенности, но имеется большое количество вариантов поведения, приносящих различные результаты, среди которых необходимо выбрать наилучший. Динамическое программирование подходит к решению некоторого класса задач путем разложения на части, небольшие и менее сложные задачи. В принципе, задачи такого рода могут быть решены путем перебора всех возможных вариантов и выбора среди них наилучшего, однако часто такой перебор весьма затруднен. В этих случаях процесс принятия оптимального решения может быть разбит на шаги (этапы) и исследован с помощью метода динамического программирования.

Решение задач методами динамического программирования проводится на основе сформулированного Р.Э.Беллманом принципа оптимальности: оптимальное поведение обладает тем свойством, что каким бы ни было первоначальное состояние системы и первоначальное решение, последующее решение должно определять оптимальное поведение относительно состояния, полученного в результате первоначального решения.

Таким образом, планирование каждого шага должно проводится с учетом общей выгоды, получаемой по завершении всего процесса, что и позволяет оптимизировать конечный результат по выбранному критерию.

Вместе с тем динамическое программирование не является универсальным методом решения. Практически каждая задача, решаемая этим методом, характеризуется своими особенностями и требует проведения поиска наиболее приемлемой совокупности методов для ее решения. Кроме того, большие объемы и трудоемкость решения многошаговых задач, имеющих множество состояний, приводят к необходимости отбора задач малой размерности либо использования сжатой информации.

Динамическое программирование применяется для решения таких задач, как: распределение дефицитных капитальных вложений между новыми направлениями их использования; разработка правил управления спросом и запасами; составление календарных планов текущего и капитального ремонтов оборудования и его замены; поиск кратчайших расстояний на транспортной сети и т.д.

Пусть процесс оптимизации разбит на n шагов. На каждом шаге необходимо определить два типа переменных – переменную состояния S и переменную управления X. Переменная S определяет, в каких состояниях может оказаться система на данном k-м шаге. В зависимости от S на этом шаге можно применить некоторые управления, которые характеризуются переменной X. Применение управления X на k-м шаге приносит некоторый результат Wk(S,Xk) и переводит систему в некоторое новое состояние S"(S,Xk). Для каждого возможного состояния на k-м шаге среди всех возможных управлений выбирается оптимальное управление X*k такое, чтобы результат, который достигается за шаги с k-го по n-й, оказался оптимальным. Числовая характеристика этого результата называется функцией Беллмана Fk(S) и зависит от номера шага k и состояния системы S.

Все решения задачи разбиваются на два этапа. На первом этапе, который называют условной оптимизацией, отыскиваются функция Беллмана и оптимальные управления для всех возможных состояний на каждом шаге, начиная с последнего.

После того, как функция Беллмана и соответствующие оптимальные управления найдены для всех шагов с n-го по первый, производится второй этап решения задачи, который называется безусловной оптимизацией.

В общем виде задача динамического программирования формулируется следующим образом: требуется определить такое управление X*, переводящее систему из начального состояния S0 в конечное состояние Sn, при котором целевая функция F(S0,X*) принимает наибольшее (наименьшее) значение.

Особенности математической модели динамического программирования заключаются в следующем:

задача оптимизации формулируется как конечный многошаговый процесс управления;

целевая функция является аддитивной и равна сумме целевых функций каждого шага

выбор управления Xk на каждом шаге зависит только от состояния системы к этому шагу Sk-1 и не влияет на предшествующие шаги (нет обратной связи);

состояние системы Sk после каждого шага управления зависит только от предшествующего состояния системы Sk-1 и этого управляющего воздействия Xk (отсутствие последействия) и может быть записано в виде уравнения состояния:

на каждом шаге управление Xk зависит от конечного числа управляющих переменных, а состояние системы Sk зависит от конечного числа переменных;

оптимальное управление X* представляет собой вектор, определяемый последовательностью оптимальных пошаговых управлений:

X*=(X*1, X*2, …, X*k, …, X*n),

число которых и определяет количество шагов задачи.

Условная оптимизация. Как уже отмечалось выше, на данном этапе отыскиваются функция Беллмана и оптимальные управления для всех возможных состояний на каждом шаге, начиная с последнего в соответствии с алгоритмом обратной прогонки. На последнем n-м шаге найти оптимальное управление X*n и значение функции Беллмана Fn(S) не сложно, так как

Fn(S)=max{Wn(S,Xn)},

где максимум ищется по всем возможным значениям Xn.

Дальнейшие вычисления производятся согласно рекуррентному соотношению, связывающему функцию Беллмана на каждом шаге с этой же функцией, но вычисленной на предыдущем шаге:

Fk(S)=max{Wk(S,Xk)+Fk+1(S"(S,Xk))}. (1)

Этот максимум (или минимум) определяется по всем возможным для k и S значениям переменной управления X.

Безусловная оптимизация. После того, как функция Беллмана и соответствующие оптимальные управления найдены для всех шагов с n-го по первый (на первом шаге k=1 состояние системы равно ее начальному состоянию S0), осуществляется второй этап решения задачи. Находится оптимальное управление на первом шаге X1, применение которого приведет систему в состояние S1(S,x1*), зная которое можно, пользуясь результатами условной оптимизации, найти оптимальное управление на втором шаге, и так далее до последнего n-го шага.

Лабораторная работа №1 (Задача линейного программирования)

Для заданной математической постановки задачи ЛП, приняв дополнительно условие неотрицательности переменных, выполнить следующие действия:

Решить задачу графическим методом;

Привести задачу к канонической форме записи;

Составить симплексную таблицу;

Произвести решение задачи симплексным методом ручным способом или с использование компьютера;

Осуществить постановку двойственной задачи ЛП;

Получить решение двойственной задачи из полученной ранее симплексной таблицы и произвести анализ полученных результатов;

Проверить результаты решения в табличном процессоре Excel;

Составить отчет с приведение результатов по каждому пункту.

Ресурсы	Запасы	Продукция
		Р1	Р2
S1	18	0.2	3
S2	13.1	0.7	2
МВ	23	2.3	2
Прибыль от единицы продукции в У.Е.		3	4

Графический метод. Для построения многоугольника решений преобразуем исходную систему

, получим

изобразим граничные прямые.

Линейная функция F=f(x) является уравнением прямой линии c1x1 + c2x2 = const. Построим график целевой функции при f(x)=0. для построения прямой 3x1 + 4x2 = 0 строим радиус-вектор N = (3; 4) и через точку 0 проводим прямую, перпендикулярную ему. Построенную прямую F=0 перемещаем параллельно самой себе в направлении вектора N.

Рисунок 1 – Графический метод

Из рисунка 1 следует, что опорной по отношению к построенному многоугольнику решений эта прямая становится в точке B, где функция F принимает максимальное значение. Точка В лежит на пересечении прямых 0,7x1 + 2x2 ≤ 13,1 и 2,3x1 + 2x2 =23/ Для определения ее координат решим систему уравнений:

Оптимальный план задачи: х1 = 6.187; х2 = 4.38, подставляя значения х1 и х2 в целевую функцию, получаем Fmax= 3*6.187+4*4.38=36.08.

Таким образом, для того, чтобы получить максимальную прибыль в размере 36.06 долларов, необходимо запланировать производство 6 ед. продукции P1 и 4 ед. продукции P2.

Канонический вид задачи ЛП. Запишем в канонической форме задачу распределения ресурсов. Добавив к исходной системе ограничений неотрицательные переменные х3 ≥ 0, х4 ≥ 0, х5 ≥ 0, имеем:

Симплексная таблица ЛП. В случае базисных переменных {x3, x4, x5} начальная симплекс таблица будет выглядеть:

Таблица 1.

	-х1	-х2
х3 =	0,2	3	18
х4 =	0,7	2	13,1
х5 =	2,3	2	23
f(x) =	3	4

Она уже соответствует опорному плану x(0) = Т (столбец свободных членов).

Среди оптимизационных задач в теории принятия решений наиболее известны задачи линейного программирования, в которых максимизируемая функция F(X) является линейной, а ограничения А задаются линейными неравенствами. Начнем с примера (см. ).

Производственная задача. Цех может производить стулья и столы. На производство стула идет 5 единиц материала, на производство стола - 20 единиц (футов красного дерева). Стул требует 10 человеко-часов, стол - 15. Имеется 400 единиц материала и 450 человеко-часов. Прибыль при производстве стула - 45 долларов США, при производстве стола - 80 долларов США. Сколько надо сделать стульев и столов, чтобы получить максимальную прибыль?

Обозначим: Х 1 - число изготовленных стульев, Х 2 - число сделанных столов. Задача оптимизации имеет вид:

45 Х 1 + 80 Х 2 → max ,

5 Х 1 + 20 Х 2 ≤ 400 ,

10 Х 1 + 15 Х 2 ≤ 450 ,

В первой строке выписана целевая функция - прибыль при выпуске Х 1 стульев и Х 2 столов. Ее требуется максимизировать, выбирая оптимальные значения переменных Х 1 и Х 2 . При этом должны быть выполнены ограничения по материалу (вторая строчка) - истрачено не более 400 футов красного дерева. А также и ограничения по труду (третья строчка) - затрачено не более 450 часов. Кроме того, нельзя забывать, что число столов и число стульев неотрицательны. Если Х 1 = 0, то это значит, что стулья не выпускаются. Если же хоть один стул сделан, то Х 1 положительно. Но невозможно представить себе отрицательный выпуск - Х 1 не может быть отрицательным с экономической точки зрения, хотя с математической точки зрения такого ограничения усмотреть нельзя. В четвертой и пятой строчках задачи и констатируется, что переменные неотрицательны.

Условия производственной задачи можно изобразить на координатной плоскости. Будем по горизонтальной оси абсцисс откладывать значения Х 1 , а по вертикальной оси ординат - значения Х 2 . Тогда ограничения по материалу и последние две строчки оптимизационной задачи выделяют возможные значения (Х 1 , Х 2) объемов выпуска в виде треугольника (рис.1).

Таким образом, ограничения по материалу изображаются в виде выпуклого многоугольника, конкретно, треугольника. Этот треугольник получается путем отсечения от первого квадранта примыкающей к началу координат зоны. Отсечение проводится прямой, соответствующей второй строке исходной задачи, с заменой неравенства на равенство. Прямая пересекает ось Х 1 , соответствующую стульям, в точке (80,0). Это означает, что если весь материал пустить на изготовление стульев, то будет изготовлено 80 стульев. Та же прямая пересекает ось Х 2 , соответствующую столам, в точке (0,20). Это означает, что если весь материал пустить на изготовление столов, то будет изготовлено 20 столов. Для всех точек внутри треугольника выполнено неравенство, а не равенство - материал останется.

Аналогичным образом можно изобразить и ограничения по труду (рис.2).

Таким образом, ограничения по труду также изображаются в виде треугольника. Этот треугольник также получается путем отсечения от первого квадранта примыкающей к началу координат зоны. Отсечение проводится прямой, соответствующей третьей строке исходной задачи, с заменой неравенства на равенство. Прямая пересекает ось Х 1 , соответствующую стульям, в точке (45,0). Это означает, что если все трудовые ресурсы пустить на изготовление стульев, то будет сделано 45 стульев. Та же прямая пересекает ось Х 2 , соответствующую столам, в точке (0,30). Это означает, что если всех рабочих поставить на изготовление столов, то будет сделано 30 столов. Для всех точек внутри треугольника выполнено неравенство, а не равенство - часть рабочих будет простаивать.

Мы видим, что очевидного решения нет - для изготовления 80 стульев есть материал, но не хватает рабочих рук, а для производства 30 столов есть рабочая сила, но нет материала, Значит, надо изготавливать и то, и другое. Но в каком соотношении?

Чтобы ответить на этот вопрос, надо "совместить" рис.1 и рис.2, получив область возможных решений, а затем проследить, какие значения принимает целевая функция на этом множестве (рис.3).

Таким образом, множество возможных значений объемов выпуска стульев и столов (Х 1 , Х 2), или, в других терминах, множество А, задающее ограничения на параметр управления в общей оптимизационной задаче, представляет собой пересечение двух треугольников, т.е. выпуклый четырехугольник, показанный на рис.3. Три его вершины очевидны - это (0,0), (45,0) и (0,20). Четвертая - это пересечение двух прямых - границ треугольников на рис.1 и рис.2, т.е. решение системы уравнений

5 Х 1 + 20 Х 2 = 400 ,

10 Х 1 + 15 Х 2 = 450 .

Из первого уравнения: 5 Х 1 = 400 - 20 Х 2 , Х 1 = 80 - 4 Х 2 . Подставляем во второе уравнение: 10 (80 - 4 Х 2) + 15 Х 2 = 800 - 40Х 2 + 15 Х 2 = 800 - 25 Х 2 = 450, следовательно, 25 Х 2 = 350, Х 2 = 14, откуда Х 1 = 80 - 4 х 14 = 80 -56 = 24. Итак, четвертая вершина четырехугольника - это (24, 14).

Надо найти максимум линейной функции на выпуклом многоугольнике. (В общем случае линейного программирования - максимум линейной функции на выпуклом многограннике, лежащем в конечномерном линейном пространстве.) Основная идея линейного программирования состоит в том, что максимум достигается в вершинах многоугольника. В общем случае - в одной вершине, и это - единственная точка максимума. В частном - в двух, и тогда отрезок, их соединяющий, тоже состоит из точек максимума.

Целевая функция 45 Х 1 + 80 Х 2 принимает минимальное значение, равное 0, в вершине (0,0). При увеличении аргументов эта функция увеличивается. В вершине (24,14) она принимает значение 2200. При этом прямая 45 Х 1 + 80 Х 2 = 2200 проходит между прямыми ограничений 5 Х 1 + 20 Х 2 = 400 и 10 Х 1 + 15 Х 2 = 450, пересекающимися в той же точке. Отсюда, как и из непосредственной проверки двух оставшихся вершин, вытекает, что максимум целевой функции, равный 2200, достигается в вершине (24,14).

Таким образом, оптимальный выпуск таков: 24 стула и 14 столов. При этом используется весь материал и все трудовые ресурсы, а прибыль равна 2200 долларам США.

Двойственная задача . Каждой задаче линейного программирования соответствует так называемая двойственная задача. В ней по сравнению с исходной задачей строки переходят в столбцы, неравенства меняют знак, вместо максимума ищется минимум (или наоборот, вместо минимума - максимум). Задача, двойственная к двойственной - эта сама исходная задача. Сравним исходную задачу (слева) и двойственную к ней (справа):

45 Х 1 + 80 Х 2 → max , 400 W 1 + 450 W 2 → min ,

5 Х 1 + 20 Х 2 ≤ 400 , 5 W 1 + 10 W 2 ≥ 45,

10 Х 1 + 15 Х 2 ≤ 450 , 20 W 1 + 15 W 2 ≥ 80,

Х 1 ≥ 0 , W 1 ≥ 0,

Х 2 ≥ 0 . W 2 ≥ 0.

Почему двойственная задача столь важна? Можно доказать, что оптимальные значения целевых функций в исходной и двойственной задачах совпадают (т.е. максимум в исходной задаче совпадает с минимумом в двойственной). При этом оптимальные значения W 1 и W 2 показывают стоимость материала и труда соответственно, если их оценивать по вкладу в целевую функцию. Чтобы не путать с рыночными ценами этих факторов производства, W 1 и W 2 называют "объективно обусловленными оценками" сырья и рабочей силы.

Линейное программирование как научно-практическая дисциплина. Из всех задач оптимизации задачи линейного программирования выделяются тем, что в них ограничения - системы линейных неравенств или равенств. Ограничения задают выпуклые линейные многогранники в конечном линейном пространстве. Целевые функции также линейны.

Впервые такие задачи решались советским математиком Л.В. Канторовичем (1912-1986) в 1930-х годах как задачи производственного менеджмента с целью оптимизации организации производства и производственных процессов, например, процессов загрузки станков и раскройки листов материалов. После второй мировой войны аналогичными задачами занялись в США. В 1975 г. Т. Купманс (1910-1985, родился в Нидерландах, работал в основном в США) и академик АН СССР Л.В. Канторович были награждены Нобелевскими премиями по экономике.

Рассмотрим несколько задач линейного программирования.

Задача об оптимизации смеси (упрощенный вариант). На химическом комбинате для оптимизации технологического процесса надо составить самую дешевую смесь, содержащую необходимое количество определенных веществ (обозначим их Т и Н). Энергетическая ценность смеси (в калориях) должна быть не менее заданной. Пусть для простоты смесь составляется из двух компонентов - К и С. Сколько каждого из них взять для включения в смесь? Исходные данные для расчетов приведены в табл.3.

Табл.3. Исходные данные в задаче об оптимизации смеси.

3,8 К + 4,2 С → min ,

0,10 К + 0,25 С ≥ 1,00 ,

1,00 К + 0,25 С ≥ 5,00 ,

110,00 К + 120,00 С ≥ 400,00 ,

Ее графическое решение представлено на рис.4.

Рис.4. Графическое решение задачи об оптимизации смеси.

На рис.4 ради облегчения восприятия четыре прямые обозначены номерами (1) - (4). Прямая (1) - это прямая 1,00К + 0,25С = 5,00 (ограничение по веществу Н). Она проходит, как и показано на рисунке, через точки (5,0) на оси абсцисс и (0,20) на оси ординат. Обратите внимание, что допустимые значения параметров (К, С) лежат выше прямой (1), в отличие от ранее рассмотренных случаев в предыдущей производственной задаче.

Прямая (2) - это прямая 110,00 К + 120,00 С = 400,00 (ограничение по калориям). Обратим внимание, что в области неотрицательных С она расположена всюду ниже прямой (1). Действительно, это верно при К=0, прямая (1) проходит через точку (0,20), а прямая (2) - через точку (0, 400/120). Точка пересечения двух прямых находится при решении системы уравнений

1,00 К + 0,25 С = 5,00 ,

110,00 К + 120,00 С = 400,00 .

Из первого уравнения К = 5 - 0,25 С. Подставим во второе: 110 (5- 0,25 С) + 120 С = 400, откуда 550 - 27,5 С + 120 С = 400. Следовательно, 150 = - 92,5 С, т.е. решение достигается при отрицательном С. Это и означает, что при всех положительных С прямая (2) лежит ниже прямой (1). Значит, если выполнено ограничения по Н, то обязательно выполнено и ограничение по калориям. Мы столкнулись с новым явлением - некоторые ограничения с математической точки зрения могут оказаться лишними. С экономической точки зрения они необходимы, отражают существенные черты постановки задачи, но в данном случае внутренняя структура задачи оказалась такова, что ограничение по калориям не участвует в формировании допустимой области параметров и нахождении решения.

Прямая (4) - это прямая 0,1 К + 0,25 С = 1 (ограничение по веществу Т). Она проходит, как и показано на рисунке, через точки (10,0) на оси абсцисс и (0,4) на оси ординат. Обратите внимание, что допустимые значения параметров (К,С) лежат выше прямой (4), как и для прямой (1).

Следовательно, область допустимых значений параметров (К, С) является неограниченной сверху. Из всей плоскости она выделяется осями координат (лежит в первом квадранте) и прямыми (1) и (4) (лежит выше этих прямых). Область допустимых значений параметров (К, С) можно назвать "неограниченным многоугольником". Минимум целевой функции 3,8 К + 4,2 С может достигаться только в вершинах этого "многоугольника". Вершин всего три. Это пересечения с осями абсцисс (10,0) и ординат (0,20) прямых (1) и (4) (в каждом случае из двух пересечений берется то, которое удовлетворяет обоим ограничениям). Третья вершина - это точка пересечения прямых (1) и (4), координаты которой находятся при решении системы уравнений

0,10 К + 0,25 С = 1,00 ,

1,00 К + 0,25 С = 5,00 .

Из второго уравнения К = 5 - 0,25 С, из первого 0,10 (5 - 0,25 С) + 0,25 С = 0,5 - 0,025 С + 0,25 С = 0,5 + 0,225 С = 1, откуда С = 0,5/0,225 = 20/9 и К = 5 - 5/9 = 40/9. Итак, А = (40/9; 20/9).

Прямая (3) на рис.4 - это прямая, соответствующая целевой функции 3,8 К + 4,2 С. Она проходит между прямыми (1) и (4), задающими ограничения, и минимум достигается в точке А, через которую и проходит прямая (3). Следовательно, минимум равен 3,8х40/9 + 4,2х20/9 = 236/9. Задача об оптимизации смеси полностью решена.

Двойственная задача, построенная по описанным выше правилам, имеет приведенный ниже вид (мы повторяем здесь и исходную задачу об оптимизации смеси, чтобы наглядно продемонстрировать технологию построения двойственной задачи):

3,8 К + 4,2 С → min , W 1 + 5 W 2 + 400 W 3 → max ,

0,10 К + 0,25 С ≥ 1,00 , 0,1 W 1 + 1,10 W 2 + 110 W 3 ≤ 3,8 ,

1,00 К + 0,25 С ≥ 5,00 , 0,25W 1 + 0,25 W 2 + 120 W 3 ≤ 4,2 ,

110,00 К + 120,00 С ≥ 400,00 , W 1 ≥ 0 ,

К ≥ 0 , W 2 ≥ 0 ,

С ≥ 0 . W 3 ≥ 0 .

Минимальное значение в прямой задаче, как и должно быть, равно максимальному значению в двойственной задаче, т.е. оба числа равны 236/9. Интерпретация двойственных переменных: W 1 - "стоимость" единицы вещества Т, а W 2 - "стоимость" единицы вещества Н, измеренные "по их вкладу" в целевую функцию. При этом W 3 = 0, поскольку ограничение на число калорий никак не участвует в формировании оптимального решения. Итак, W 1 , W 2 , W 3 - это т.н. объективно обусловленные оценки (по Л.В. Канторовичу) ресурсов (веществ Т и Н, калорий).

Планирование номенклатуры и объемов выпуска. Вернемся к организации производства. Предприятие может выпускать автоматические кухни (вид кастрюль), кофеварки и самовары. В табл.4 приведены данные о производственных мощностях, имеющихся на предприятии (в штуках изделий).

Табл.4. Производственные мощности (в шт.)

		Кофеварки	Самовары
Штамповка
Объем выпуска
Удельная прибыль (на одно изделие)

При этом штамповка и отделка проводятся на одном и том же оборудовании. Оно позволяет штамповать за заданное время или 20000 кухонь, либо 30000 кофеварок, либо и то, и другое, не в меньшем количестве. А вот сборка проводится на отдельных участках.

Задача линейного программирования имеет вид:

Х 1 ≥ 0 , Х 2 ≥ 0 , Х 3 ≥ 0 , (0)

Х 1 / 200 + Х 2 / 300 + Х 3 / 120 ≤ 100 , (1)

Х 1 / 300 + Х 2 / 100 + Х 3 / 100 ≤ 100 , (2)

Х 1 / 200 ≤ 100 , (3)

Х 2 / 120 ≤ 100 , (4)

Х 3 / 80 ≤ 100 , (5)

F = 15 Х 1 + 12 Х 2 + 14 Х 3 → max .

Здесь:
(0) - обычное в экономике условие неотрицательности переменных,
(1) - ограничение по возможностям штамповки (выраженное для облегчения восприятия в процентах),
(2) - ограничение по возможностям отделки,
(3) - ограничение по сборке для кухонь,
(4) - то же для кофемолок,
(5) - то же для самоваров (как уже говорилось, все три вида изделий собираются на отдельных линиях).

Наконец, целевая функция F - общая прибыль предприятия.

Заметим, что неравенство (3) вытекает из неравенства (1), а неравенство (4) - из (2). Поэтому неравенства (3) и (4) можно сразу отбросить.

Отметим сразу любопытный факт. Как будет установлено, в оптимальном плане Х 3 = 0, т.е. самовары выпускать невыгодно.

Предыдущая

В связи с развитием техники, ростом промышленного производства все большую роль играют задачи отыскания оптимальных решений в различных сферах человеческой деятельности. Основным инструментом при решении этих задач стало математическое моделирование -- формальное описание изучаемого явления и исследование с помощью математического аппарата.

Всякая модель реального процесса предполагает идеализацию и абстракцию, но они не должны уходить слишком далеко от содержания задачи, чтобы построенная модель не утратила существенных черт моделируемого объекта, т. е. была ему адекватна. С другой стороны, если построить сложную модель, учитывающую все тончайшие особенности изучаемого процесса, то это может нарушить смысл моделирования, одна из целей которого -- упростить постановку задачи, чтобы легче было ее исследовать (слишком сложная модель, как правило, не поддается анализу).

В большом числе случаев первой степенью приближения к реальности является модель, в которой все зависимости между переменными, характеризующими состояние объекта, предполагаются линейными. Здесь имеется полная аналогия с тем, как весьма важная и зачастую исчерпывающая информация о поведении произвольной функции получается на основе изучения ее производной -- происходит замена этой функции в окрестности каждой точки линейной зависимостью. Значительное количество экономических, технических и других процессов достаточно хорошо и полно описывается линейными моделями. Сказанным определяется важность той роли, которую играет линейное программирование -- метод отыскания условного экстремума линейной функции на множестве, заданном при помощи линейных соотношений типа равенств и неравенств (линейных ограничений) .

Условия применимости линейной модели

Делимость. Если способ применяется с интенсивностями a и b (a < b), то его можно применять с любой интенсивностью x .

Это условие не тривиально. Если, например, интенсивность выполнения работы измерять числом назначенных на нее работников, то допустимы только целые значения интенсивности. Если же интенсивность измеряется числом человеко-часов в сутки, то принцип делимости, по-видимому, выполнен.

Пропорциональность. Затраты, выпуски и полезность, производимые каждым способом, пропорциональны его интенсивности.

Это условие постоянной отдачи (во всех смыслах), отсутствия эффекта масштаба. Особое внимание следует уделять выявлению диапазона интенсивности технологического способа, в котором этот способ удовлетворяет условию пропорциональности. Например, если сварщик проваривает контейнер за 6 часов, то двое сварщиков, пожалуй, справятся с этой работой за 3 часа. Но шестеро - за час - не сварят контейнер.

Аддитивность. Полезности и -- для каждого ингредиента -- затраты и выпуски, производимые всеми способами, суммируются.

Принцип аддитивности требует аккуратного и согласованного описания входящей в модель номенклатуры: технологических способов, ингредиентов, полезностей.

Формы записи задач линейного программирования

В самом общем виде задача ЛП записывается следующим образом:

• 2 (2)
• 3 (3)

• 4 (4)
• 5 (5)

Определение 1. Матрица называется матрицей задачи (1) - (5). ?

Более унифицированное представление задачи ЛП -- стандартная форма:

для i {1,…, m}, x 0.

Особенности стандартной формы: все переменные неотрицательны (n1 = n), ограничения-равенства отсутствуют (m1 = 0). Если ЦФ максимизируется, то m2 = 0 и нет ограничений вида (3); в противном случае m2 = m и нет ограничений вида (4). Полагая и, стандартную форму можно записать следующим образом:

6c x max (min) при Ax () b, x 0. (6)

Но самый простой вид имеет каноническая форма записи задач ЛП.

Определение 2. Задача (1) - (4) представлена в канонической форме, если все ограничения, кроме условий неотрицательности переменных, являются равенствами (m1 = m) и все переменные неотрицательны (n1 = n). ?

Задача ЛП в канонической форме имеет, следовательно, вид

• 7c x max (min) при Ax = b, x 0. (7)
• 1.2 Основы симплекс-метода

Рассмотрим задачу ЛП в канонической форме:

• 9 (9)
• 10х 0 (10)

Пусть и -- соответственно строка i и столбец j матрицы А0. Будем считать, что строки матрицы линейно независимы.

Любую задачу ЛП можно привести к канонической форме; если задача в канонической форме разрешима, то среди ее решений есть хотя бы одна крайняя точка множества допустимых решений; крайние точки множества допустимых решений задачи ЛП в канонической форме совпадают с БДР.

Опираясь на перечисленные факты, можно представить себе следующую процедуру решения задачи. Проверим каким-либо образом, имеет ли задача решение и, если имеет, приведем ее к канонической форме. Пусть матрица А0 канонической формы имеет размерность m Ч n и ранг m. Построим все m Ч m-подматрицы матрицы А0, отбрасывая вырожденные, оставшиеся подматрицы соответствуют базисам матрицы А0. Выберем из них допустимые базисы, построим соответствующие БДР. Выберем БДР, которое доставляет максимум целевой функции.

Но такой алгоритм на практике не может быть реализован, так как число БДР экспоненциально растет с ростом размерности задачи (числа переменных и/или ограничений). Процедуру можно ускорить, если организовать ее так, чтобы в процессе перебора БДР значение ЦФ не убывало (последовательное улучшение плана). Эта исходная идея симплекс-метода, которая реализуется следующим образом.

1. 3 Симплекс-таблицы

линейный программирование симплекс оптимизация

Преобразования задачи ЛП в канонической форме, осуществляемые симплекс-методом, удобно представлять как преобразования симплекс-таблиц. Общий вид симплекс-таблицы, которая соответствует текущей итерации симплекс-метода, представляет таблица 1.

В верхней строке записаны: заголовок первого столбца, идентификаторы всех (основных, дополнительных, вспомогательных и др.) переменных задачи и заголовок последнего столбца. Следующие m строк описывают уравнения задачи в виде:

который они имеют к началу итерации. Сначала указан идентификатор базисной переменной (в текущем базисе) для соответствующего уравнения. Затем следуют коэффициенты при переменных (в том порядке, в котором переменные записаны в первой строке). Последний элемент строки -- правая часть ограничения.

Нижняя строка соответствует уравнению

12, где и. (12)

представляющему ЦФ. Переменная z играет в нем роль базисной (имеет коэффициент 1 и не входит в другие уравнения); число F -- это правая часть уравнения (12), значение ЦФ на текущем базисном решении.

Таблица 1. Общий вид симплекс-таблицы

Замечание. Таблица описывает систему уравнений (11), поэтому текущее БДР можно получить, полагая базисные переменные равными соответствующим элементам последнего столбца, а небазисные -- равными нулю. ?

На рассматриваемой итерации происходит следующее.

Если в z-строке, в столбцах, соответствующих переменным, нет отрицательных элементов, то текущее БДР оптимально и в первом столбце таблицы записаны переменные оптимального базиса. В противном случае столбец переменной xs, для которого s < 0, становится направляющим.

Если все элементы направляющего столбца неположительны, то задача неограниченна. В противном случае вычисляем отношение элементов последнего и направляющего столбцов для всех строк, имеющих положительный элемент в направляющем столбце. Строка r, для которой это отношение минимально, становится направляющей. В первом столбце следующей симплекс-таблицы переменная xs займет место переменной xj(r).

Теперь ars -- разрешающий элемент. Элементы следующей симплекс-таблицы вычисляем по формулам:

13 при при i r (13)

• 14 (14)
• 15 (15)

Рассмотрим j = j(k). Из (11) и (12) следует, что столбец j (базисный) имеет единицу в строке k и нули в остальных строках: j = 0, aij = 1 при i = k, иначе aij = 0. Пусть k r (столбец j сохраняется в новом базисе). Тогда ari = 0 и из (13), (14), (16) следует, что для всех i и. Учитывая это, сформулируем правила преобразования симплекс-таблицы при переходе к новому базису:

• · в заголовок направляющей строки ставим заголовок направляющего столбца;
• · все числа направляющей строки делим на разрешающий элемент;
• · направляющий столбец становится единичным, с единицей в направляющей строке;
• · столбцы текущего базиса с номерами, отличными от j(r), не изменяются;
• · все остальные числа таблицы (включая элементы нижней строки и последнего столбца) пересчитываем по формулам (13) - (15), (16).

Линейное программирование

Линейное программирование - математическая дисциплина, посвящённая теории и методам решения экстремальных задач на множествах -мерного векторного пространства , задаваемых системами линейных уравнений и неравенств.

Линейное программирование является частным случаем выпуклого программирования, которое в свою очередь является частным случаем математического программирования . Одновременно оно - основа нескольких методов решения задач целочисленного и нелинейного программирования . Одним из обобщений линейного программирования является дробно-линейное программирование .

Многие свойства задач линейного программирования можно интерпретировать также как свойства многогранников и таким образом геометрически формулировать и доказывать их.

История

Метод внутренних точек был впервые упомянут И. И. Дикиным в 1967 году .

Задачи

Основной (стандартной) задачей линейного программирования называется задача нахождения минимума линейной целевой функции (линейной формы) вида :

при условиях

, .

Задача линейного программирования будет иметь канонический вид , если в основной задаче вместо первой системы неравенств имеет место система уравнений :

,

Основную задачу можно свести к канонической путём введения дополнительных переменных.

Задачи линейного программирования наиболее общего вида (задачи со смешанными ограничениями: равенствами и неравенствами, наличием переменных, свободных от ограничений) могут быть приведены к эквивалентным (имеющим то же множество решений) заменами переменных и заменой равенств на пару неравенств .

Легко заметить, что задачу нахождения максимума можно заменить задачей нахождения минимума, взяв коэффициенты с обратным знаком.

Примеры задач

Максимальное паросочетание

Рассмотрим задачу о максимальном паросочетании в двудольном графе : есть несколько юношей и девушек, причём для каждых юноши и девушки известно, симпатичны ли они друг другу. Нужно поженить максимальное число пар со взаимной симпатией.

Введём переменные , которые соответствуют паре из -того юноши и -той девушки и удовлетворяют ограничениям:

с целевой функцией . Можно показать, что среди оптимальных решений этой задачи найдётся целочисленное. Переменные, равные 1, будут соответствовать парам, которые следует поженить.

Максимальный поток

Пусть имеется граф (с ориентированными рёбрами), в котором для каждого ребра указана его пропускная способность. И заданы две вершины: сток и исток. Нужно указать для каждого ребра, сколько через него будет протекать жидкости (не больше его пропускной способности) так, чтобы максимизировать суммарный поток из истока в сток (жидкость не может появляться или исчезать во всех вершинах, кроме стока и истока).

Возьмём в качестве переменных - количество жидкости, протекающих через -тое ребро. Тогда

,

где - пропускная способность -того ребра. Эти неравенства надо дополнить равенством количества втекающей и вытекающей жидкости для каждой вершины, кроме стока и истока. В качестве функции естественно взять разность между количеством вытекающей и втекающей жидкости в истоке.

Обобщение предыдущей задачи - максимальный поток минимальной стоимости. В этой задаче даны стоимости для каждого ребра и нужно среди максимальных потоков выбрать поток с минимальной стоимостью. Эта задача сводится к двум задачам линейного программирования: сначала нужно решить задачу о максимальном потоке, а потом добавить к этой задаче ограничение , где - величина максимального потока, и решить задачу с новой функцией - стоимостью потока.

Эти задачи могут быть решены быстрее, чем общими алгоритмами решения задач линейного программирования, за счёт особой структуры уравнений и неравенств.

Транспортная задача

Имеется некий однородный груз, который нужно перевести с складов на заводов. Для каждого склада известно, сколько в нём находится груза , а для каждого завода известна его потребность в грузе. Стоимость перевозки пропорциональна расстоянию от склада до завода (все расстояния от -го склада до -го завода известны). Требуется составить наиболее дешёвый план перевозки.

Решающими переменными в данном случае являются - количества груза, перевезённого из -го склада на -й завод. Они удовлетворяют ограничениям:

Целевая функция имеет вид: , которую надо минимизировать.

Игра с нулевой суммой

Есть матрица размера . Первый игрок выбирает число от 1 до , второй - от 1 до . Затем они сверяют числа и первый игрок получает очков, а второй очков ( - число, выбранное первым игроком, - вторым). Нужно найти оптимальную стратегию первого игрока.

Пусть в оптимальной стратегии, например, первого игрока число нужно выбирать с вероятностью . Тогда оптимальная стратегия является решением следующей задачи линейного программирования:

, , (),

в которой нужно максимизировать функцию . Значение в оптимальном решении будет математическим ожиданием выигрыша первого игрока в наихудшем случае.

Алгоритмы решения

Наиболее известным и широко применяемым на практике для решения общей задачи линейного программирования (ЛП) является симплекс-метод . Несмотря на то, что симплекс-метод является достаточно эффективным алгоритмом, показавшим хорошие результаты при решении прикладных задач ЛП, он является алгоритмом с экспоненциальной сложностью . Причина этого состоит в комбинаторном характере симплекс-метода, последовательно перебирающего вершины многогранника допустимых решений при поиске оптимального решения.

Первый полиномиальный алгоритм , метод эллипсоидов , был предложен в 1979 году советским математиком Л. Хачияном , разрешив таким образом проблему, долгое время остававшуюся нерешённой. Метод эллипсоидов имеет совершенно другую, некомбинаторную, природу, нежели симплекс-метод. Однако в вычислительном плане этот метод оказался неперспективным. Тем не менее, сам факт полиномиальной сложности задач привёл к созданию целого класса эффективных алгоритмов ЛП - методов внутренней точки , первым из которых был алгоритм Н. Кармаркара, предложенный в 1984 году . Алгоритмы этого типа используют непрерывную трактовку задачи ЛП, когда вместо перебора вершин многогранника решений задачи ЛП осуществляется поиск вдоль траекторий в пространстве переменных задачи, не проходящих через вершины многогранника. Метод внутренних точек, который, в отличие от симплекс-метода, обходит точки из внутренней части области допустимых значений, использует методы логарифмических барьерных функций нелинейного программирования , разработанные в 1960-х годах Фиако (Fiacco) и МакКормиком (McCormick).

См. также

• Графический метод решения задачи линейного программирования

Примечания

Литература

• Томас Х. Кормен и др. Глава 29. Линейное программирование // Алгоритмы: построение и анализ = INTRODUCTION TO ALGORITHMS. - 2-е изд. - М .: «Вильямс», 2006. - С. 1296. - ISBN 5-8459-0857-4
• Акулич И.Л. Глава 1. Задачи линейного программирования, Глава 2. Специальные задачи линейного программирования // Математическое программирование в примерах и задачах. - М .: Высшая школа, 1986. - 319 с. - ISBN 5-06-002663-9
• Карманов В. Г. Математическое программирование. - 3-е издание. - М .: Наука, 1986. - 288 с.
• Данциг Джордж Бернард «Воспоминания о начале линейного программирования»

Ссылки

• - Бесплатный оптимизационный пакет, предназначенный для решения задач линейного, целочисленного и целевого программирования.
• Вершик А. М. «O Л. В. Канторовиче и линейном программировании »
• Большакова И. В., Кураленко М. В. «Линейное программирование. Учебно-методическое пособие к контрольной работе ».
• Барсов А. С. «Что такое линейное программирование », Популярные лекции по математике , Гостехиздат, 1959.
• М. Н. Вялый Линейные неравенства и комбинаторика . - МЦНМО , 2003.

Wikimedia Foundation . 2010 .

• Зальтен, Феликс
• Глагов, Мартина

Смотреть что такое "Линейное программирование" в других словарях:

линейное программирование - — линейное программирование Область математического программирования, посвященная теории и методам решения экстремальных задач, характеризующихся линейной зависимостью между… … Справочник технического переводчика

Линейное программирование

Линейное программирование - область математического программирования, посвященная теории и методам решения экстремальных задач, характеризующихся линейной зависимостью между переменными. В самом общем виде задачу Л.п. можно записать так. Даны… … Экономико-математический словарь

Линейное программирование - один из важнейших разделов математики, изучающий теории и методы решения определенных задач. Эта математическая дисциплина стала в последние годы широко применяться в различных областях экономики, техники и военного дела, где в их развитии не последнюю роль играет математическое планирование и использование автоматических цифровых вычислительных машин. Данный раздел науки изучает линейные оптимизационные модели. Иначе говоря, линейное программирование посвящено чис

Впервые термин "линейное программирование" предложил американский экономист Т.Купманс в 1951 году. В 1975 году. русский математик Л.В.Канторович и Т.Купманс были удостоены Нобелевской премии по экономическим наукам за свой вклад в теорию оптимального распределения ресурсов. Т.Купманс пропагандировал методы линейного программирования и защищал приоритеты Л.В.Канторовича, открывшего эти методы.

История линейного программирования в США уходит корнями в 1947 год, когда Дж.Данциг написал об этом в своей работе. Л.В.Канторович изучал возможность применения математики к вопросам планирования, на основе чего в 1939 году была опубликована его монография "Математические методы организации и планирования производства". Важнейшей находкой (открытием) Л.В.Канторовича явилась возможность четко математически сформулировать важнейшие производственные задачи, что позволяет найти количественный подход к данным задачам, а также их решение численными методами.

Если бы первые работы Л.В.Канторовича получили в свое время должную оценку, то была бы велика вероятность еще большего продвижения линейного программирования в настоящее время. К сожалению, его работа оставалась в тени как в Советском Союзе, так и за его пределами, и, как отмечает Данциг: " ...и за это время линейное программирование стало настоящим искусством."

Оптимальный план любой линейной программы следует автоматически связывать с оптимальными ценами или, согласно Л.В.Канторовичу, с "объективно обусловленными оценками". Это нагромождение слов имело целью повысить "критикоустойчивость" термина. Суть экономического открытия Л.В.Канторовича заключается во взаимосвязи оптимальных решений и оптимальных цен.

Методы линейного программирования

С помощью методов линейного программирования решается большое количество экстремальных задач, связанных с экономикой. В этих случаях находят крайние значения (максимум и минимум) некоторых функций переменных величин.

Основой линейного программирования служит решение системы линейных уравнений, которые преобразуются в уравнения и неравенства. Оно характеризуется математическим выражением переменных величин, определенным порядком, последовательностью расчетов, логическим анализом. Оно применимо:

• при наличии математической определенности и количественной ограниченности между изучаемыми переменными величинами и факторами;
• при взаимозаменяемости факторов из-за последовательности расчетов;
• в случае совмещения математической логики с пониманием сущности изучаемых явлений.

В промышленном производстве этот метод помогает исчислению оптимальной общей производительности машин, агрегатов, поточных линий (в случае, если задан ассортимент продукции и соответствующие величины), а также решению задачи рационального использования материалов (с наиболее выгодным количеством заготовок).

В сельском хозяйстве с помощью этого метода определяют минимальную стоимость кормовых рационов с учетом заданного количества кормов (исходя из видов и содержащихся в них полезных веществ).

В литейном производстве данный метод помогает решить задачу о смесях, входящих в состав металлургической шихты. Этот же метод позволяет решить транспортную задачу, задачу наиболее оптимального прикрепления потребляющих предприятий к предприятиям, производящим продукцию.

Отличительной особенностью всех экономических задач, которые можно решить, применяя методы линейного программирования, является выбор вариантов решения, а также определенные ограничивающие условия. Решение подобной задачи означает выбор наиболее оптимального из всех альтернативных вариантов.

Существенной ценностью применения методов линейного программирования в экономике является выбор наиболее оптимального варианта из огромного количества всех допустимо возможных вариантов. Иными способами почти невозможно решать подобные задачи, чтобы найти степень рациональности использования ресурсов в производстве.

Одной из основных задач, решаемых с помощью линейного программирования, является транспортная задача, которая имеет целью минимизировать грузооборот товаров широкого потребления при их доставке от производителя к потребителю.