[Список тем] [Вступление к этой теме] страницы темы: [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10]
Рассмотрим особые случаи, которые могут возникнуть при решении задачи
линейного программирования симплексным методом.
Неединственность оптимального решения (
альтернативный оптимум)
Задача 5.7. |
Решить симплексным методом задачу F = 3x1 + 3x2
![]() x1 + x2 <= 8, 2x1 - x2 >= 1, x1 - 2x2 <= 2, x1>= 0, x2 >= 0 Решение. Геометрическое решение задачи приведено в задаче, а (см. рис. 4.5, а): оптимум достигается в любой точке отрезка АВ, так как линия уровня параллельна этому отрезку. Покажем, как проявляется наличие альтернативного оптимума при решении задачи симплексным методом. На очередном шаге получаем: основные переменные: x1, x2, x5, неосновные переменные: x3, x4. Выражаем основные переменные через неосновные: x1 = 5 - (2/3)x3 - (1/3)x4, x2 = 3 - (1/3)x3 + (1/3)x4, x5 = 9 - x3 - x4, Х1 = (3; 5; 0; 0; 9) - допустимое базисное решение, соответствующее угловой точке А(3; 5). Линейная функция: F = 24 - x3. В этом выражении отсутствуют положительные коэффициенты при неосновных переменных, значит критерий оптимальности выполнен, X1 - оптимальное базисное решение, Fmax = F(X1) = 24. Однако в последнем выражении для F отсутствует неосновная переменная x4 (формально входит с нулевым коэффициентом), поэтому изменение этой переменной не повлечет за собой изменение линейной функции. Например, можно перевести в основную переменную x4; x4 = min{15; ![]() |
Замечание |
---|
В соответствии с теоремами 3.3 и 3.4 множество оптимальных решений можно
представить как выпуклую линейную комбинацию Х базисных решений X1 =
(3; 5; 0; 0; 9) и X2 = (6; 2; 0; 9; 0), т.е. в соответствии с
выражениями (3.5) и (3.4) имеем: Х = аx1 + (1- а)x2, где 0 <= а <= 1 |
[Список тем] [Вступление к этой теме] страницы темы: [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] [В начало страницы]