Линейное программирование: постановка задач и графическое решение

КУРСОВОЙ ПРОЕКТ ПО ДИСЦИПЛИНЕ

«ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ»

Тема. Линейное программирование: постановка задач и графическое решение.

Научный руководитель:

Чернов

Александр Степанович

Исполнитель:

Кудрявцева

Елена Александровна

Г. Мурманск

1998 год

 

ПЛАН.

Введение.

1.  Общая задача линейного программирования.

1.1.  Формулировка задачи.

1.2.  Геометрическая интерпретация задачи линейного программирования.

2.  Графический метод решения задачи линейного программирования.

2.1.  Область применения.

2.2.  Примеры задач, решаемых графическим методом.

2.3.  Обобщение графического метода решения задач линейного программирования.

Литература.

Введение.

Линейное программирование - это наука о методах исследования и отыскания наибольших и наименьших значений линейной функции, на неизвестные которой наложены линейные ограничения. Таким образом, задачи линейного программирования относятся к задачам на условный экстремум функции. Казалось бы, что для исследования линейной функции многих переменных на условный экстремум достаточно применить хорошо разработанные методы математического анализа, однако невозможность их использования можно довольно просто проиллюстрировать.

Действительно, путь необходимо исследовать на экстремум линейную функцию Z = С₁х₁+С₂х₂+... +С_Nx_N

при линейных ограничениях

a₁₁x₁ + a₂₂x₂ + ... + a_1NХ_N = b₁

a₂₁x₁ + a₂₂x₂ + ... + a_2NХ_N = b₂

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

a_М1x₁ + a_М2x₂ + ... + a_МNХ_N = b_М

Так как Z - линейная функция, то = С_j (j = 1, 2, ..., n), то все коэффициенты линейной функции не могут быть равны нулю, следовательно, внутри области, образованной системой ограничений, экстремальные точки не существуют. Они могут быть на границе области, но исследовать точки границы невозможно, поскольку частные производные являются константами.

Для решения задач линейного программирования потребовалось создание специальных методов. Особенно широкое распространение линейное программирование получило в экономике, так как исследование зависимостей между величинами, встречающимися во многих экономических задачах, приводит к линейной функции с линейными ограничениями, наложенными на неизвестные.

1.   Общая задача линейного программирования

1.1. Формулировка задачи.

Даны линейная функция

(1.1) Z = С₁х₁+С₂х₂+... +С_Nx_N

и система линейных ограничений

a₁₁x₁ + a₂₂x₂ + ... + a_1NХ_N = b₁

a₂₁x₁ + a₂₂x₂ + ... + a_2NХ_N = b₂

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

(1.2) a_i1x₁ + a_i2x₂ + ... + a_iNХ_N = b_i

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

a_M1x₁ + a_M2x₂ + ... + a_MNХ_N = b_M

(1.3) x_j 0 (j = 1, 2, ... ,n)

где а_ij, Ь_j и С_j - заданные постоянные величины.

Найти такие неотрицательные значения х₁, х₂, ..., х_n, которые удовлетворяют системе ограничений (1.2) и доставляют линейной функции (1.1)минимальное значение.

Общая задача имеет несколько форм записи.

Векторная форма записи. Минимизировать линейную функцию Z = СХ при ограничениях

(1.4) А₁х₁ + А₂x₂ + ... + А_Nx_N = А_о, X 0

где С = (с₁, с₂, ..., с_N); Х = (х₁, х₂, ..., х_N); СХ - скалярное произведение; векторы

A₁ = , A₂ = ,..., A_N = , A₀ =

состоят соответственно из коэффициентов при неизвестных и свободных членах.

Матричная форма записи. Минимизировать линейную функцию, Z = СХ при ограничениях АХ = А₀, Х 0, где С = (с₁, с₂, ..., с_N) - матрица-cтрока; А = (а_ij) - матрица системы;

 

Х = - матрица-столбец, А₀ = матрица-столбец

 

 

Запись с помощью знаков суммирования. Минимизировать линейную функцию Z =  С_jх_j при ограничениях

 

0пределение 1. Планом или допустимым решением задачи линейного программирования называется Х = (х₁, х₂, ..., х_N), удовлетворяющий условиям (1.2) и (1.3).

0пределение 2. План Х = (х₁, х₂, ..., х_N) называется опорным, если векторы А (i = 1, 2, ..., N), входящие в разложение (1.4) с положительными коэффициентами х , являются линейно независимыми.

Так как векторы А являются N-мерными, то из определения опорного плана следует, что число его положительных компонент не может превышать М.

0пределение 3. Опорный план называется невырожденным, если он содержит М положительных компонент, в противном случае опорный план называется вырожденным.

0пределение 4. Оптимальным планом или оптимальным решением задачи линейного программирования называется план, доставляющий наименьшее (наибольшее) значение линейной функции.

В дальнейшем рассмотрено решение задач линейного программирования, связанных с нахождением минимального значения линейной функции. Там, где необходимо найти максимальное значение линейной функции, достаточно заменить на противоположный знак линейной функции и найти минимальное значение последней функции. Заменяя на противоположный знак полученного минимального значения, определяем максимальное значение исходной линейной функции.