Компьютерное моделирование задач оптимизации. Мироновский Л.А - 27 стр.

UptoLike

Рубрика: 

27
где x
3
³ 0 – новая переменная.
Любую переменную неопределенного знака можно заменить раз
ностью двух положительных переменных:
121 2
,0,0.
ii i i i
xx x x x1 2 33
Для обратного перехода от формы (2) к форме (1) ограничения
типа равенств нужно заменить неравенствами. Для этого можно вос
пользоваться формулой
() 0
() 0
() 0
Fx
Fx
Fx
1
2
3 4
5
6
7
.
Например, вместо x
1
+3x
2
= 0 можно записать пару неравенств:
12 12
30; 30.xx xx1 2 33 2
Существует много методов решения задач линейного программи
рования. Одним из самых наглядных является графический метод, а
среди численных наиболее известен симплексметод. Остановимся на
них подробнее.
1.2. Графический метод решения задач линейного
программирования
Этот метод применяется, когда число переменных невелико (обыч
но две), число ограничений может быть любым. На плоскости х, у
рисуют прямые, соответствующие ограничениям, и рассматривают
образованный ими многоугольник. Решение достигается в одной из
его вершин. Чтобы найти ее, берут прямую f(x, y) = 0 (где f(x, y) –
целевая функция) и перемещают ее параллельно вправо или влево до
тех пор, пока многоугольник ограничений не окажется по одну сто
рону от нее.
Пример 1. Найти максимум и минимум целевой функции f = 2x+y
при ограничениях 0 £ x £ 1, 0 £ y £ 1.
Приведем графическое решение (рис. 1).
Нарисуем на плоскости х,у единичный
квадрат (это область допустимых реше
ний) и семейство прямых 2x+y=с при
различных значениях с.
Ясно, что максимум целевой функ
ции достигается в верхнем правом углу
квадрата (точка А с координатами x = 1,
y = 1) и равен 3, а минимум – в противо
положном углу (точка x = 0, y = 0) и равен нулю.
1
1
1
2
3
2