Решение задач линейного программирования симплекс методом

36149
знаков
6
таблиц
0
изображений

Федеральное агентство по образованию РФ

Федеральное государственное образовательное учреждение

Среднего профессионального образования

Барнаульский строительный колледж


Курсовая работа.

По дисциплине: «Математические методы»

На тему: «Решение задач линейного программирования симплекс методом»


Выполнил: Нунгесер М.В.

Специальность: ПОВТ

Группа: 0881

Преподаватель: Клепикова Н.Н.

Барнаул 2010


 

Содержание:

Введение

Линейное программирование

Симплекс метод

Постановка задачи

Разработка алгоритма

Решение задачи

Программная реализация на языке Delphi

Приложение

Заключение

Список используемой литературы


Введение

В последние годы в прикладной математике большое внимание уделяется новому классу задач оптимизации, заключающихся в нахождении в заданной области точек наибольшего или наименьшего значения некоторой функции, зависящей от большого числа переменных. Это так называемые задачи математического программирования, возникающие в самых разнообразных областях человеческой деятельности и прежде всего в экономических исследованиях, в практике планирования и организации производства. Изучение этого круга задач и методов их решения привело к созданию новой научной дисциплины, получившей позднее название линейного программирования. В конце 40-х годов американским математиком Дж. Данцигом был разработан эффективный метод решения данного класса задач – симплекс-метод. К задачам, решаемых этим методом в рамках математического программирования относятся такие типичные экономические задачи как «Определение наилучшего состава смеси», «Задача об оптимальном плане выпуска продукции», «Оптимизация межотраслевых потоков», « Задача о выборе производственной программы», «Транспортная задача», «Задача размещения», «Модель Неймана расширяющейся экономики» и другие. Решение таких задач дает большие выгоды как народному хозяйству в целом, так и отдельным его отраслям.

Решение задач математического программирования при помощи симплекс-метода традиционными способами требует затрат большого количества времени. В связи с бурным развитием компьютерной техники в последние десятилетия естественно было ожидать, что вычислительная мощность современных ЭВМ будет применена для решения указанного круга задач.


Линейное программирование

Линейное программирование - математическая дисциплина, посвящённая теории и методам решения задач об экстремумах линейных функций на множествах n-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.

 

Математическая формулировка задачи линейного программирования

Нужно определить максимум линейной целевой функции (линейной формы)

Описание: f(x)=\sum_{j=1}^n c_jx_j=c_1x_1+c_2x_2+\ldots+c_nx_n

при условиях

Описание: i=1,\;2,\;\ldots,\;mОписание: \sum_{j=1}^n a_{ij}x_j\leqslant b_i

Иногда на xi также накладывается некоторый набор ограничений в виде равенств, но от них можно избавиться, последовательно выражая одну переменную через другие и подставляя её во всех остальных равенствах и неравенствах (а также в функции f).

Такую задачу называют «основной» или «стандартной» в линейном программировании. Наиболее известным и широко применяемым на практике для решения общей задачи линейного программирования (ЛП) является симплекс метод. Симплекс метод

Симплекс метод - метод линейного программирования, который реализует рациональный перебор базисных допустимых решений, в виде конечного итеративного процесса, необходимо улучшающего значение целевой функции на каждом шаге.

Применение симплекс-метода для задачи линейного программирования предполагает предварительное приведение ее формальной постановки к канонической форме с n неотрицательными переменными: (X1, ..., Xn), где требуется минимизация линейной целевой функции при m линейных ограничениях типа равенств. Среди переменных задачи выбирается начальный базис из m переменных, для определенности (X1, ..., Xm), которые должны иметь неотрицательные значения, когда остальные (n-m) свободные переменные равны 0. Целевая функция и ограничения равенства преобразуются к диагональной форме относительно базисных переменных, переменных, где каждая базисная переменная входит только в одно уравнение с коэффициентом 1.

Данная формальная модель задачи линейного программирования обычно задается в форме, так называемой симплекс-таблицы, удобной для выполнения операций симплекс-метода:


Симплекс-таблица

1

X1

X2

...

Xm

Xm+1

...

Xn

X0

A0,0

0 0 ... 0

A0,m+1

...

A0,n

X1

A1,0

1 0 ... 0

A1,m+1

...

A1,n

X2

A2,0

0 1 ... 0

A2,m+1

...

A2,n

... ... ... ... ... ... ... ... ...

Xm

Am,0

0 0 ... 1

Am,m+1

...

Am,n

Верхняя строка симплекс-таблицы представляет целевую функцию задачи. Каждая строка симплекс-таблицы, кроме первой, соответствует определенному ограничению-равенству задачи. Свободные члены ограничений составляют крайний левый столбец таблицы. Слева от таблицы записаны текущие базисные переменные (X1, ..., Xm). Сверху от таблицы приведен набор всех переменных задачи, где Xm+1, ..., Xn - свободные переменные задачи.

На начальном шаге алгоритма симплекс-метода должно быть выбрано базисное допустимое решение (X1, ..., Xm) >= 0 при Xj = 0 (j = m+1, ..., n), следовательно, все свободные члены ограничений Ai,0 >= 0 (i = 1, ..., m). Когда это условие выполнено, симплекс-таблица называется прямо-допустимой, так как в этом случае базисные переменные, равные Ai,0, определяют допустимое решение прямой задачи линейного программирования. Если все коэффициенты целевой функции A0,j >= 0 (j = 1, ..., m), то симплекс-таблица называется двойственно-допустимой, поскольку соответствующее решение является допустимым для двойственной задачи линейного программирования.

Если симплекс-таблица является одновременно прямо и двойственно допустимой, т.е. одновременно все Ai,0 >= 0 и A0,j >= 0, то решение оптимально.

Действительно, поскольку допустимыми являются лишь неотрицательные значения управляемых параметров, то изменение целевой функции за счет вариации свободных переменных, через которые она выражена, возможно только в сторону увеличения, т.e. будет ухудшаться. Если среди ее коэффициентов имеются A0,j < 0, то значение целевой функции еще можно уменьшить (т.e. улучшить), увеличивая значение любой свободной переменной Xj с отрицательным коэффициентом A0,j при побочном уменьшении базисных переменных, чтобы оставались справедливы ограничения задачи. Теоретически можно использовать любую свободную переменную Xj с A0,j < 0, но на практике обычно действуют в соответствии со стратегией наискорейшего спуска, выбирая минимальный элемент A0,p < 0 из всех отрицательных A0,j <&nbsp0:

A0,p = min A0,j < 0.

j

Столбец p симплекс-таблицы, соответствующий выбранному коэффициенту A0,p < 0, называется ведущим столбцом. Свободная переменная ведущего столбца должна быть введена в базис вместо одной из текущих базисных переменных. Очевидно, из базиса следует исключить такую переменную Xq, которая раньше других обращается в нуль при увеличении переменной Xp ведущего столбца.

Её индекс легко определить, если среди положительных элементов ведущего столбца p найти элемент, минимизирующий отношение (Ai,0 / Ai,p):

 

Aq,0 Ai,0

------ = min ------ , i = 1,...,m.

Aq,p i Ai,p

Элемент Aq,p называется ведущим элементом, cтрока q симплекс-таблицы, содержащая ведущий элемент, называется, соответственно, ведущей строкой. Переменная ведущей строки Xq заменяется в базисе переменной ведущего столбца Xp и становится свободной переменной с значением 0, в то время как новая базисная переменная Xp достигнет максимально возможного значения, равного: max Xp = ( Aq,0 / Aq,p).

После указанного взаимообразного обмена переменными Xp и Xq между наборами свободных и базисных переменных нужно модифицировать исходную каноническую модель задачи путем приведения ее к диагональной форме относительно нового множества базисных переменных. Для указанного преобразования можно формально использовать процедуру исключения Гаусса, которая, как известно, состоит из двух элементарных операций, применяемых к системе алгебраических уравнений ( в данном случае ограничений - равенств):

·           умножение уравнения E1(X) = 0 на константу K1 и замена уравнения E1(X) = 0 уравнением K1*E1(X) = 0;

·           сложение уравнений E1(X) = 0 и E2(X) = 0 c последующей заменой уравнения E2(X) = 0 уравнением E1(X) + E2(X) = 0.

Исключения Гаусса позволяют привести систему уравнений к диагональной форме относительно желаемого множества переменных. В данном случае исключение Гаусса применяется так, чтобы все элементы симплекс-таблицы в ведущем столбце, кроме ведущего элемента Aq,p, стали нулевыми, а ведущий элемент стал равным единице:

Ai,p = 0, если i не равно q

и

Ai,p = 1, если i = q.

Указанные шаги симплекс-метода повторяются, пока не будет получена симплекс-таблица, которая одновременно является прямо и двойственно допустимой. Если положит в такой симплекс-таблице текущие базисные переменные равными Ai,0, а свободные - нулю, то будет получено оптимальное решение.

Практика применения симплекс метода показала, что число итераций, требуемых для решения задачи линейного программирования обычно колеблется от 2m до 3m, хотя для некоторых специально построенных задач вычисления по правилам симплекс метода превращаются в прямой перебор базисных допустимых решений. Однако, трудные для симплекс метода задачи на практике встречаются крайне редко, что объясняет широкое распространение и большую популярность данного метода линейного программирования по сравнению с другими подходами.

  Постановка задачи

На звероферме могут выращиваться норки, выдры и нутрии. Для обеспечения нормальных условий их выращивания используется 3 вида кормов. Количество корма каждого вида, которое должны получать зверьки в среднем приведено в таблице:

 

Количество единиц корма, которое ежедневно должны получать

 

Вид корма

Норка

Выдра

Нутрия

Общее количество корма

I

4

2

5

190

II

5

3

4

320

III

7

9

5

454

Прибыль от реализации одной шкурки, руб.

150

320

350

 


 

В таблице указано общее количество корма каждого вида, которое может быть использовано зверофермой, и прибыль от реализации одной шкурки зверька.

Определить, сколько зверьков каждого вида следует выращивать на звероферме, чтобы прибыль от реализации шкурок была максимальной. Алгоритм решения задач симплекс – методом

1)         Поставленная описательная задача переводится в математическую форму (целевая функция и ограничения).

2)         Полученное математическое описание приводят к канонической форме.

3)         Каноническую форму приводят к матричному виду.

4)         Ищут первое допустимое решение. Для этого матрица должна быть правильной. Матрица в ЗЛП называется правильной, если она содержит минимум m правильных (базисных) столбцов, где m – число строк в матрице. Столбец в канонической ЗЛП называется правильным (базисным), если все его элементы равны нулю, кроме единственного равного единице.

5)         Если матрица не является правильной, то ее нужно сделать таковой с помощью искусственного базиса. Для этого в матрицу нужно дописать столько базисных столбцов, чтобы их общее количество вместе с уже имеющимися базисными столбцами составляло m. После этого переходят к пункту 6. Если искусственный столбец выходит из базиса, то его удаляют из матрицы. Если удалены все искусственные столбцы, то получено первое допустимое решение. Если искусственные элементы не удается вывести из базиса, то система не имеет решений.

6)         Строят последовательность матриц. Нужно определить ведущий столбец, ведущую строку и ведущий элемент. Элемент, соответствующий ведущей строке, удаляется из базиса, а на его место ставят элемент, соответствующий ведущему столбцу. Составляют уравнение пересчета матрицы, выполняют пересчет, а затем проверяют его результаты на оптимальность. Если решение не оптимально, то заново ограничивают ведущий элемент, ведущую строку и ведущий столбец.

Признаком оптимальности решения является наличие в векторе решений только отрицательных или нулевых коэффициентов при всех ограничениях.

Ответ записывается следующим образом:

- Каждому отрицательному коэффициенту в векторе решения ставится в соответствие нулевой коэффициент для соответствующей переменной в ответе.

- Для каждого нулевого коэффициента в векторе решения ставится в соответствие значение свободного члена из строки, содержащей единицу в столбце данной переменной.

- Фиктивные переменные в ответе не учитываются.

Ведущим может быть назначен любой столбец, удовлетворяющий одному из условий:

1) Первый столбец, содержащий положительный элемент в векторе решений.

2) Столбец, содержащий наибольший положительный элемент в строке решения.

3) Если столбец удовлетворяет условию max(Cj min bj/aij) при решении на max, и min(Cj min bj/aij) при решении задач на min.

Cj – коэффициент целевой функции в столбце j, aij – коэффициент в столбце j и строке i.

Решение задачи

Определим максимальное значение целевой функции F(X) = 3500 x1 +3200 x2  +1500 x3 при следующих условиях ограничений.

 

4 x1 + 2 x2 + 5 x3 <=190

5 x1 + 3 x2 + 4 x3 <=320

7 x1 + 9 x2 + 5 x3 <=454

 

Для построения первого опорного плана систему неравенств приведем к системе уравнений путем введения дополнительных переменных.

 

4x1 + 2x2 + 5x3 + 1x4 + 0x5 + 0x6 = 190

5x1 + 3x2 + 4x3 + 0x4 + 1x5 + 0x6 = 320

7x1 + 9x2 + 5x3 + 0x4 + 0x5 + 1x6 = 454

 

Матрица коэффициентов A = a(ij) этой системы уравнений имеет вид:

Базисные переменные это переменные, которые входят только в одно уравнение системы ограничений и притом с единичным коэффициентом.

Решим систему уравнений относительно базисных переменных:

x4 , x5 , x6

Полагая, что свободные переменные равны 0, получим первый опорный план: X1 = (0,0,0,190,320,454)

Поскольку задача решается на максимум, то ведущий столбец выбирают по максимальному отрицательному числу и индексной строке. Все преобразования проводят до тех пор, пока не получатся в индексной строке положительные элементы.

Переходим к основному алгоритму симплекс-метода.


X1

X2

X3

X4

X5

X6

св. чл.

4

2 5 1 0 0 190
5 3 4 0 1 0 320
7 9 5 0 0 1 454
-3500 -3200 -1500 0 0 0 0

Итерация №0

Текущий опорный план неоптимален, так как в индексной строке находятся отрицательные коэффициенты

В качестве ведущего выберем столбец, соответствующий переменной x1, так как наибольший коэффициент по модулю.

Вычислим значения D i по строкам как частное от деления

и из них выберем наименьшее:

Следовательно, 1-ая строка является ведущей

Разрешающий элемент равен 4 и находится на пересечении ведущего столбца и ведущей строки

Формируем следующую часть симплексной таблицы.

Вместо переменной x в план 1 войдет переменная x1

Строка, соответствующая переменной x1 в плане 1, получена в результате деления всех элементов строки x4 плана 0 на разрешающий элемент РЭ=4

На месте разрешающего элемента в плане 1 получаем 1.

В остальных клетках столбца x1 плана 1 записываем нули.

Таким образом, в новом плане 1 заполнены строка x1 и столбец x1 .

Все остальные элементы нового плана 1, включая элементы индексной строки, определяются по правилу прямоугольника.

Для этого выбираем из старого плана четыре числа, которые расположены в вершинах прямоугольника и всегда включают разрешающий элемент РЭ.

НЭ = СЭ - (А*В)/РЭ

СТЭ - элемент старого плана, РЭ - разрешающий элемент (4), А и В - элементы старого плана, образующие прямоугольник с элементами СТЭ и РЭ.

Представим расчет каждого элемента в виде таблицы:

X1

X2

X3

X4

X5

X6

св. чл.
1 1/2 5/4 1/4 0 0 190/4
5 3 4 0 1 0 320
7 9 5 0 0 1 454
3500 3200 1500 0 0 0

X1

X2

X3

X4

X5

X6

св. чл.
1 1/2 5/4 1/4 0 0 190/4
0 1/2 -9/4 -5/4 1 0 165/2
0

11/2

-15/4 -7/4 0 1 243/2
0 -1450 2875 875 0 0

Итерация №1

Текущий опорный план неоптимален, так как в индексной строке находятся отрицательные коэффициенты

В качестве ведущего выберем столбец, соответствующий переменной x2, так как наибольший коэффициент по модулю.

Вычислим значения D i по строкам как частное от деления и из них выберем наименьшее:

Следовательно, 3-ая строка является ведущей

Разрешающий элемент равен 5.5 и находится на пересечении ведущего столбца и ведущей строки

Формируем следующую часть симплексной таблицы.

Вместо переменной x в план 2 войдет переменная x2

Строка, соответствующая переменной x2 в плане 2, получена в результате деления всех элементов строки x6 плана 1 на разрешающий элемент РЭ=5.5

На месте разрешающего элемента в плане 2 получаем 1.

В остальных клетках столбца x2 плана 2 записываем нули.

Таким образом, в новом плане 2 заполнены строка x2 и столбец x2 .

Все остальные элементы нового плана 2, включая элементы индексной строки, определяются по правилу прямоугольника.

Для этого выбираем из старого плана четыре числа, которые расположены в вершинах прямоугольника и всегда включают разрешающий элемент РЭ.

НЭ = СЭ - (А*В)/РЭ

СТЭ - элемент старого плана, РЭ - разрешающий элемент (5.5), А и В - элементы старого плана, образующие прямоугольник с элементами СТЭ и РЭ.

Представим расчет каждого элемента в виде таблицы:

Конец итераций: найден оптимальный план


Окончательный вариант симплекс-таблицы:

X1

X2

X3

X4

X5

X6

св. чл.
1 0 159/100 41/100 0 -9/100 729/20
0 0 -191/100 -109/100 1 -9/100 1429/20
0 1 -15/22 -7/22 0 9/50 243/11
0 0 1886.36 413.64 0 263.64

Оптимальный план можно записать так:

x1 = 729/20=36.45

x5 =1429/20= 71.45

x2 =243/11= 22.09

F(X) = 3500*36.45 + 3200*22.09 = 198281.82

Программная реализация

unit Unit1;

interface

uses

Windows, Messages, SysUtils, Variants, Classes, Graphics, Controls, Forms,

Dialogs, StdCtrls, ExtCtrls;

type

TForm1 = class(TForm)

Label1: TLabel;

Label2: TLabel;

Edit2: TEdit;

Exit: TButton;

Button_Next: TButton;

Edit1: TEdit;

Button_Prev: TButton;

ScrollBox1: TScrollBox;

Conditions: TGroupBox;

Label3: TLabel;

Extrem: TComboBox;

Memo1: TMemo;

procedure ExitClick(Sender: TObject);

procedure Button_NextClick(Sender: TObject);

procedure Button_PrevClick(Sender: TObject);

procedure FormCreate(Sender: TObject);

private

{ Private declarations }

public

{ Public declarations }

end;

const

mm = 100; nn = 100;

var

Form1: TForm1;

table_changed,done,solve,is_ok,kanon,need_basis,need_i_basis,is_basis,written: boolean;

m,n,y,i_basis,i0,j0,step,iter: integer;{m - элементов , n - ограничений}

pole: array [1..nn, 1..mm] of TEdit; {поля для ввода}

podpis: array [0..nn, 0..mm] of TLabel; {подписи полей}

znak: array [1..nn] of TComboBox; {знаки сравнения ограничений}

matrix: array [1..nn, 1..mm] of double; {массив для рассчетов}

all_basis: array [1..nn] of integer;{номера базисных переменных}

f: text;{файловая переменная для отчета}

tochnost: double;

implementation

{$R *.dfm}

procedure Init;

{инициализация: ввод размеров системы}

Begin

form1.Button_Prev.Enabled:=false;

form1.Edit1.Enabled:=true;

form1.Edit2.Enabled:=true;

form1.Extrem.Enabled:=true;

form1.ScrollBox1.DestroyComponents;{расчищаем место под табличку}

table_changed:=true;

tochnost:=0.000000001;

assign(f, 'report.htm');

end;

procedure Step1;

{шаг первый: создание таблички и ввод значений}

var

i,j: integer;

nadpis: string;

begin

form1.Memo1.ReadOnly:=false;

form1.Memo1.Lines.Clear;

form1.Memo1.ReadOnly:=true;

form1.Extrem.Enabled:=true;

if table_changed=true then {если меняли количество эл-тов или ограничений,}

begin {то создаем новую табличку}

table_changed:=false;

m:=strtoint(form1.Edit1.Text);{считываем количество переменных}

n:=strtoi

nt(form1.Edit2.Text);{и ограничений}

form1.Edit1.Enabled:=false;{блокируем поля для их ввода}

form1.Edit2.Enabled:=false;

i:=0; {используем нулевую строку массива подписей для заголовков}

for j:=1 to 3 do {подписываем что is что}

 begin

 podpis[i,j]:=TLabel.Create(Form1.ScrollBox1);

 podpis[i,j].parent:=form1.ScrollBox1;

 podpis[i,j].Left:=5;

 podpis[i,j].Top:=32*(j-1); {расстояние между надписями}

 case j of

 1: nadpis:='Целевая функция:';

 2: nadpis:='F(x)=';

 3: nadpis:='Система ограничений:';

 end;

 podpis[i,j].Caption:=nadpis;

end;

i:=n+1; {используем последнюю строку массива полей для целевой ф-ции}

 for j:=1 to m+1 do

begin

pole[i,j]:=TEdit.Create(Form1.ScrollBox1);

pole[i,j].parent:=form1.ScrollBox1;

pole[i,j].Height:=20;

pole[i,j].Width:=40;

pole[i,j].Left:=80*(j-1)+30;

pole[i,j].Top:=30;

pole[i,j].Text:='0';

if j<=m then

begin

podpis[i,j]:=TLabel.Create(Form1.ScrollBox1);

podpis[i,j].parent:=form1.ScrollBox1;

podpis[i,j].Height:=20;

podpis[i,j].Width:=20;

podpis[i,j].Left:=pole[i,j].Left+pole[i,j].Width+2;

podpis[i,j].Top:=pole[i,j].Top+2;

podpis[i,j].Caption:='X['+inttostr(j)+']';

if j<>m+1 then podpis[i,j].Caption:=podpis[i,j].Caption+' +';

{если поле не последнее, то дописываем плюсик}

end;

end;

 for i:=1 to n do {поля для ввода ограничений}

for j:=1 to m+1 do

begin

pole[i,j]:=TEdit.Create(Form1.ScrollBox1);

pole[i,j].parent:=form1.ScrollBox1;

pole[i,j].Height:=20;

pole[i,j].Width:=40;

pole[i,j].Left:=80*(j-1)+5; {расстояние между соседними + отступ от края}

pole[i,j].Top:=40*(i-1)+100;

pole[i,j].Text:='0';

if j<=m then

begin

podpis[i,j]:=TLabel.Create(Form1.ScrollBox1);

podpis[i,j].parent:=form1.ScrollBox1;

podpis[i,j].Height:=20;

podpis[i,j].Width:=20;

podpis[i,j].Left:=pole[i,j].Left+pole[i,j].Width+2;

podpis[i,j].Top:=pole[i,j].Top+2;

podpis[i,j].Caption:='X['+inttostr(j)+']';

if j<>m then podpis[i,j].Caption:=podpis[i,j].Caption+' +'

{если поле не последнее, то дописываем плюсик; иначе пишем знак}

else begin

znak[i]:=TComboBox.Create(Form1.ScrollBox1);

znak[i].parent:=form1.ScrollBox1;

znak[i].Height:=20;

znak[i].Width:=40;

znak[i].Left:=podpis[i,j].Left+podpis[i,j].Width+25;

znak[i].Top:=pole[i,j].Top;

znak[i].Items.Insert( 0,'> ');

znak[i].Items.Insert( 1,'>=');

znak[i].Items.Insert( 2,' =');

znak[i].Items.Insert( 3,'<=');

znak[i].Items.Insert( 4,'< ');

znak[i].ItemIndex:=1;

end;

end else pole[i,j].Left:=pole[i,j].Left+70; //поля для правой части

//ограничений

end;

 end else {если табличку создавать не надо, то разблокируем поля}

begin

for i:=1 to n+1 do

for j:=1 to m+1 do

begin

pole[i,j].Enabled:=true;

if i<=n then znak[i].Enabled:=true;

end;

end;

 end;

{/////////////////}

procedure write_system(strok,stolb: integer);

{записывает массив в виде уравнений}

 var

 i,j: integer;

 begin

 write(f,'<P>F(x) = ');

 for j:=1 to stolb do

 begin

 write(f,matrix[strok,j]:0:3);

 if j<stolb then

begin

write(f,'x<sub>',j,'</sub>');

if (kanon=true) and (j=stolb-1) then write(f,' = ') else

if (matrix[strok,j+1]>=0) then write(f,' + ') else write(f,' ');

end;

 end;

writeln(f,'</P>');

 writeln(f,'<P>При ограничениях:</P><P>');

 for i:=1 to strok-1 do

 begin

 for j:=1 to stolb do

BEGIN

write(f,matrix[i,j]:0:3);

if j<stolb then write(f,'x<sub>',j,'</sub> ');

if j=stolb-1 then

if kanon=false then write(f,' ',znak[i].text,' ')

else write(f,' = ');

if (matrix[i,j+1]>=0) and (j<stolb-1) then write(f,'+');

end;

 writeln(f,'<br>');

 end;

 writeln(f,'</P>');

 end;

{/////////////////}

procedure zapisat(strok,stolb: integer; v_strok,v_stolb:integer);

{записывает массив в виде таблички}

 var

 i,j:integer;

 begin

 writeln(f,'<TABLE BORDER BORDERCOLOR=black CELLSPACING=0 CELLPADDING=5>');

 for i:=0 to strok do

 begin

 writeln(f,'<TR>');

 for j:=1 to stolb+1 do

begin

write(f,'<TD ');

if i=0 then

begin

if (i_basis<>0) and (j>m+y-i_basis) and (j<=m+y) then

write(f,'BGCOLOR=yellow ')

else

write(f,'BGCOLOR=green ');

end

else

 

 if (i=v_strok) or (j=v_stolb) then write(f,'BGCOLOR=silver ') else

if (i=strok) or (j=stolb) then

if (j<>stolb+1) then write(f,'BGCOLOR=olive ');

write(f,'align=');

if (i=0) and (j<stolb) then write(f,'center>X<sub>',j,'<sub>') else

if (i=0) and (j=stolb) then write(f,'center>св. чл.') else

if (i=0) and (j=stolb+1) then write(f,'center>базис') else

if (j=stolb+1) then

if i<>n+1 then write(f,'center>X<sub>',all_basis[i],'</sub>') else

write(f,'center>&nbsp')

else

write(f,'right>',matrix[i,j]:1:3);

writeln(f,'</TD>');

end;

 writeln(f,'</TR>');

 end;

 writeln(f,'</TABLE>');

 end;

{/////////////////}

procedure findved;

{ищет ведущий элемент}

 var

 i,j,k: integer;

 temp: double;

begin

 done:=false;

 solve:=false;

 is_ok:=true;

 temp:=100000;

 i0:=0;

 j0:=0;

 i:=n+1;

 for j:=1 to m+y do

if (i0=0) or (j0=0) then

if matrix[i,j]>0 then

begin

j0:=j;

for k:=1 to n do

if (matrix[k,j]>0) then

if (matrix[k,m+y+1]/matrix[k,j]<temp) then

begin

temp:=matrix[k,m+y+1]/matrix[k,j];

i0:=k;

end;

end;

 if (j0=0) and (i0=0) then

 for j:=1 to m do

if matrix[n+1,j]=0 then

for i:=1 to n do

if (matrix[i,j]<>0) and (matrix[i,j]<>1) then

begin

is_ok:=false;

j0:=j;

end;

 if is_ok=false then

 begin

 temp:=100000;

 for k:=1 to n do

if (matrix[k,j0]>0) then

if (matrix[k,m+y+1]/matrix[k,j0]<temp) then

begin

temp:=matrix[k,m+y+1]/matrix[k,j0];

i0:=k;

end;

 end;

if (j0=0) and (i0=0) then

 begin

 writeln(f, '<P>Конец вычислений</P>');

 done:=true;

 solve:=true;

 end

 else if (j0<>0) and (i0=0) then

begin

writeln(f, '<P>Не удается решить систему</P>');

done:=true;

solve:=false;

end

else

if iter<>0 then

begin

 writeln(f,'<P><b>Итерация ',iter,'</b></P>');

 writeln(f, '<P>Найдем ведущий элемент:</P>');

 zapisat(n+1,m+y+1,i0,j0);

 writeln(f,'<P>Ведущий столбец: ',j0,'<br>Ведущая строка: ',i0,'</P>');

 write(f,'<P>В строке ',i0,': базис ');

 writeln(f,'X<sub>',all_basis[i0],'</sub> заменяем на X<sub>',j0,'</sub></P>');

 all_basis[i0]:=j0;

end;

 end;

{/////////////////}

procedure okr;

{округляет мелкие погрешности}

 var

 i,j: integer;

 begin

 for i:=1 to n+1 do

 for j:=1 to m+y+1 do

if abs(matrix[i,j]-round(matrix[i,j]))< tochnost then

matrix[i,j]:=round(matrix[i,j]);

 end;

{/////////////////}

procedure preobr;

{преобразует массив относительно ведущего элемента}

 var

 i,j,k,l,t: integer;

 temp: double;

 begin

 if done=false then

 begin

 write(f, '<P>Пересчет:</P>');

 temp:=matrix[i0,j0];

 for j:=1 to m+y+1 do matrix[i0,j]:=matrix[i0,j]/temp;

 for i:=1 to n+1 do

begin

temp:=matrix[i,j0];

for j:=1 to m+y+1 do

if (i<>i0) then

matrix[i,j]:=matrix[i,j]-matrix[i0,j]*temp;

end;

 okr;

 zapisat(n+1,m+y+1,-1,-1);

 {/////////////////////////убираем искусственный базис/////////////////////}

 if i_basis>0 then {если он есть }

begin

t:=0;

for j:=m+y-i_basis+1 to m+y do {от первого исскусственного элемеента до конца}

begin

need_i_basis:=false;{предполагаем, что элемент не нужен (*)}

for i:=1 to n do {просматриваем столбец}

if all_basis[i]=j then{и если элемент в базисе}

need_i_basis:=true;{тогда он все-таки нужен}

if need_i_basis=false then t:=j;

{если наши предположения (*) подтвердились, то запомним этот элемент}

end;

 

if t<>0 then

begin

for k:=1 to n+1 do {во всех строках}

begin

for l:=t to m+y do {от текущего столбца до последнего}

matrix[k,l]:=matrix[k,l+1];{заменяем элемент на соседний}

matrix[k,m+y+1]:=0;{а последний убираем}

end;

{столбец удален! надо это запомнить}

y:=y-1;

i_basis:=i_basis-1;

if i_basis>0 then {если остались еще искусственные переменные,}

for l:=m+y-i_basis+1 to m+y do{то от первой из них до последней}

for i:=1 to n do {просматриваем строки в столбце}

if matrix[i,l]=1 then all_basis[i]:=l; {туда, где 1, заносим в базис}

writeln(f,'<P>Искусственная переменная исключена из базиса<br>');

writeln(f,'и может быть удалена из таблицы.');

writeln(f,'</P>');

zapisat(n+1,m+y+1,-1,-1);

end;

end;

{///////////////закончили убирать искусственный базис////////////////////}

 end;

 end;

{/////////////////}

procedure otvet;

{выводит ответ}

 var

 i,j: integer;

 begin

 writeln(f,'<P><b>ОТВЕТ:</b></P>');

 form1.Memo1.ReadOnly:=false;

 form1.Memo1.Lines.Clear;

 form1.Memo1.Lines.Add('ОТВЕТ:');

 form1.Memo1.Lines.Add('');

 if (solve=true) and (i_basis=0) then

 write(f,'F(');

 form1.Memo1.Lines.Text:=form1.Memo1.Lines.Text+'F(';

 if form1.Extrem.ItemIndex=0 then

 begin

 write(f,'max) = ',0-matrix[n+1,m+y+1]:0:3);

 form1.Memo1.Lines.Text:=form1.Memo1.Lines.Text+'max) = ';

 form1.Memo1.Lines.Text:=form1.Memo1.Lines.Text+floattostr(0-matrix[n+1,m+y+1]);

 end

 else

 begin

write(f,'min) = ',matrix[n+1,m+y+1]:0:3);

 form1.Memo1.Lines.Text:=form1.Memo1.Lines.Text+'min) = ';

form1.Memo1.Lines.Text:=form1.Memo1.Lines.Text+floattostr(matrix[n+1,m+y+1]);

 end;

 writeln(f,'<br>при значениях:<br>');

 form1.Memo1.Lines.Add('');

 form1.Memo1.Lines.Add('');

 form1.Memo1.Lines.Add('при значениях:');

 form1.Memo1.Lines.Add('');

 for j:=1 to m do

 begin

 writeln(f,'x<sub>',j,'</sub> = ');

 form1.Memo1.Lines.Text:=form1.Memo1.Lines.Text+'X[';

 form1.Memo1.Lines.Text:=form1.Memo1.Lines.Text+inttostr(j);

 form1.Memo1.Lines.Text:=form1.Memo1.Lines.Text+'] = ';

 written:=false;

 for i:=1 to n do

if all_basis[i]=j then

begin

writeln(f,matrix[i,m+y+1]:0:3,'<br>');

form1.Memo1.Lines.Text:=form1.Memo1.Lines.Text+floattostr(matrix[i,m+y+1]);

form1.Memo1.Lines.Add('');

form1.Memo1.Lines.Add('');

written:=true;

end;

 

 if written=false then

begin

writeln(f,'0.000 <br>');

form1.Memo1.Lines.Text:=form1.Memo1.Lines.Text+'0';

form1.Memo1.Lines.Add('');

form1.Memo1.Lines.Add('');

end;

 end;

 end else

begin

writeln(f,'<P>Решение не найдено.(</P>');

form1.Memo1.Lines.Text:=form1.Memo1.Lines.Text+'Решение не найдено.';

end;

 form1.Memo1.ReadOnly:=true;

 end;

{/////////////////}

procedure Step2;

{шаг второй: решение задачи и формирование отчета}

 var

 i,j: integer;

 k: integer;

 begin

 for i:=1 to n+1 do

for j:=1 to m+1 do

begin

matrix[i,j]:=strtofloat(pole[i,j].Text); {Вводим значения в массив}

pole[i,j].Enabled:=false; {Блокируем поля}

if i<=n then znak[i].Enabled:=false;{блокируем знаки}

end;

 form1.Extrem.Enabled:=false;

{////////////////////////////////////////////////////////////////////////////}

{ имеем матрицу [ n+1, m+1 ] }

 

rewrite(f);

writeln(f,'<HTML>');

writeln(f,'<HEAD>');

writeln(f,'<TITLE>Отчет</TITLE>');

writeln(f,'</HEAD>');

writeln(f,'<BODY>');

writeln(f,'<H1>Отчет</H1>');

write(f,'<P><b>Необходимо ');

if form1.Extrem.ItemIndex=0 then write(f,'макс') else write(f,'мин');

writeln(f,'имизировать целевую функцию:</b></P>');

kanon:=false;{еще не в канонической форме}

write_system(n+1,m+1);{Выведем ее в отчет}

{приведем ее к каноническому виду}

writeln(f,'<P><b>Приведем к каноническому виду:</b></P>');

y:=0;{количество дополнительных переменных}

need_basis:=false;

for i:=1 to n do

 if znak[i].ItemIndex<>2 then {если ограничение не является равенством}

 begin

 y:=y+1; {вводим дополнительную переменную, для этого:}

 for k:=1 to n+1 do begin {во всех ограничениях и в ЦФ}

{перед правой частью добавляем столбец}

matrix[k,m+y+1]:=matrix[k,m+y];

matrix[k,m+y]:=0;{состоящий из нулей}

end;

{а в текущем ограничении, если знак был > или >=}

 if (znak[i].ItemIndex=0) or (znak[i].ItemIndex=1) then

begin

matrix[i,m+y]:=-1;{записываем -1}

need_basis:=true;

end

 

else {иначе, т.е. в случае < или <=}

matrix[i,m+y]:=1; {записываем 1}

 end

 else need_basis:=true;

{ЦФ приравнивается к нулю, а свободный член переносится в правую часть:}

matrix[n+1,m+y+1]:=0-matrix[n+1,m+y+1];

{правые части ограничений должны быть неотрицательны, проверим это:}

for i:=1 to n do {для всех ограничений}

 if matrix[i,m+y+1]<0 then {если правая часть отрицательна,}

 {то отнимаем всю строку от нуля}

 for j:=1 to m+y+1 do matrix[i,j]:=(0-matrix[i,j]);

kanon:=true;{система приведена к каноническому виду}

{выведем ее в отчет}

write_system(n+1,m+y+1);

{если ф-ция на минимум, то нужно поменять знаки в последней строке}

if form1.Extrem.ItemIndex=1 then

 for j:=1 to m+y+1 do matrix[n+1,j]:=0-matrix[n+1,j];

{////////////////////////////////////////////////////////////////////////////}

{////////////////////////// Тут надо ввести базис ///////////////////////////}

i_basis:=0;

for i:=1 to n do {то во всех ограничениях}

 begin

 is_basis:=false;

 for j:=1 to m+y do

if (matrix[i,j]=1) then

if (is_basis=false) then

 begin

all_basis[i]:=j;

is_basis:=true;

for k:=1 to n do

if k<>i then

if (matrix[k,j]<>0) then

if (is_basis=true) then

begin

is_basis:=false;

all_basis[i]:=0;

end;

end;

 if is_basis=false then

begin

i_basis:=i_basis+1;

y:=y+1;

for k:=1 to n+1 do

begin {во всех ограничениях и в ЦФ}

{перед правой частью добавляем столбец}

matrix[k,m+y+1]:=matrix[k,m+y];

matrix[k,m+y]:=0;{состоящий из нулей}

end;

matrix[i,m+y]:=1;

all_basis[i]:=m+y;

end;

 end;

{//////////////// Закончили ввод искусственного базиса //////////////////////}

{////////////////////////////////////////////////////////////////////////////}

{////////////////////////////////////////////////////////////////////////////}

{//////////////// теперь надо от него избавиться ////////////////////////////}

if i_basis>0 then

 begin

 write(f, '<H2>Необходимо ввести искусственный базис</H2>');

 zapisat(n+1,m+y+1,-1,-1);

 writeln(f, '<P>Искусственный базис введен.<br>');

 writeln(f, 'Избавившись от него, получим первое допустимое решение</P>');

 iter:=0;

 

repeat

 inc(iter);

 findved;

 preobr;

 until (i_basis=0) or (iter=20) or (done=true);

 if i_basis=0 then

 begin

 writeln(f,'<P>Искусственный базис выведен полностью.<br>');

 writeln(f,'Получено первое допустимое решение!</P>');

 end

 else

 begin

 writeln(f,'<P>Не удалось вывести искусственный базис.<br>');

 writeln(f,'Решение не найдено.</P>');

 end;

 end;

{//////////////////////// попытки избавленя окончены ////////////////////////}

{////////////////////////////////////////////////////////////////////////////}

{/////////////////////////////// SIMPLEX START /////////////////////////////}

if i_basis=0 then

 begin

 iter:=0;

 findved;

 if done=false then

 begin

 writeln(f,'<H2>Применяем симплекс метод</H2>');

 repeat

inc(iter);

findved;

preobr;

until (done=true) or (iter=20);

 end;

 end;

otvet;

{/////////////////////////////// SIMPLEX END ///////////////////////////////}

writeln(f,'</BODY>');

writeln(f,'</HTML>');

CloseFile(f);

{////////////////////////////////////////////////////////////////////////////}

 end;

{////////////////////////////////////////////////////////////////////////////}

{///////// все, что ниже, относится к переходам между шагами ////////////////}

{////////////////////////////////////////////////////////////////////////////}

procedure TForm1.ExitClick(Sender: TObject);

 begin

 Close();

 end;

procedure TForm1.Button_NextClick(Sender: TObject);

 begin

 step:=step+1;

 Form1.Button_Prev.Enabled:=true;

 case step of

 1:Step1;

 2:begin

Step2;

Form1.Button_Next.Enabled:=false;

end;

else step:=step-1;

 end;

 form1.Caption:='Симплекс метод - шаг '+inttostr(step);

end;

procedure TForm1.Button_PrevClick(Sender: TObject);

 begin

 step:=step-1;

 Form1.Button_Next.Enabled:=true;

 case step of

 0:begin

Init;

Form1.Button_Prev.Enabled:=false;

end;

 1:Step1;

 else step:=step+1;

 end;

 form1.Caption:='Симплекс метод - шаг '+inttostr(step);

 end;

procedure TForm1.FormCreate(Sender: TObject);

begin

Init;

end;

Заключение

В данной курсовой работе было рассмотрено решение задач линейного программирования симплекс методом. Задача была решена симплекс методом, так же задача была решена графически (построен график). Для представленной задачи была составлена программа на языке Delphi, программа находит значения целевой функции при условии максимизации значения.

Таким образом, вычислительная техника в настоящее время находит широкое применение, как в общей математике, так и в одном из её разделов – математических методах.


Список используемой литературы

1. Зайченко Ю.П., Шумилова С.А. Исследование операций.

2. Лищенко «Линейное и нелинейное программирование», М. 2003

3. А.Н. Карасев, Н.Ш. Кремер, Т.Н. Савельева «Математические методы в экономике», М.2000

4. Орлов А.И. Теория принятия решений. Учебное пособие. - М.: Издательство "Март", 2004

5. Интернет


Информация о работе «Решение задач линейного программирования симплекс методом»
Раздел: Информатика, программирование
Количество знаков с пробелами: 36149
Количество таблиц: 6
Количество изображений: 0

Похожие работы

Скачать
25011
8
6

... . 1.3. Построение ограничений и градиента целевой функции : 1.4. Область допустимых решений – отрезок AB. 1.5. Точка А – оптимальная. Координаты т. А: ; ; . 2. Решение задачи линейного программирования симплекс-методом. Прямая задача. Задачу линейного программирования для любой вершины в компактной форме можно представить в виде: Для получения используем алгоритм, приведённый в ...

Скачать
15921
4
2

... и подставляя её во всех остальных равенствах и неравенствах (а также в функции f).Такую задачу называют «основной» или «стандартной» в линейном программировании.   1.2 Решение задач линейного программирования симплекс-методом   Задача ЛП в общем виде может быть записана так: (c, x) − max Ax = b, где c =(c1,c2,...,cn)T – мерный вектор-столбец коэффициентов; x =(x1,x2,...,xn)T – ...

Скачать
82416
8
19

... 0 505/103 0 792/103 669/103 500/103 Анализ Таблицы 6 позволяет сделать вывод о допустимости и оптимальности базиса XБ4=(x5, x7, x1, x2, x4)T. 3.4 Результат решения задачи планирования производства В результате решения поставленной задачи симплекс-методом получили набор производимой продукции x=(x1, x2, x3, x4, x5)=( 15145/103, 8910/103, 0, 1250/103, 3255/103), который удовлетворяет всем ...

Скачать
7936
3
0

...  - формула (1.2), ограничений не отрицательности переменных (есть, нет) - формула (1.3) (1.1)    i = 1,… m  (1.2) (1.3) Алгоритм решения задач линейного программирования требует приведения их постановки в канонический вид, когда целевая функция ...

0 комментариев


Наверх