0
итерация: исходная
задача на max,
поэтому начальный опорный план
.
Он неоптимальный, так как Δ1
< 0, Δ5
< 0.
1) выбираем разрешающий элемент из условия: max {|Δ1|, |Δ5|} = max (4; 1) = 4 – это соответствует 1 столбцу, поэтому его выбираем за разрешающий то есть X1 будем вводить в базис. Для определения разрешающей строки находим минимальное симплексное отношение:
=
=
итак, 1 – строка разрешающая =>элемент а11 = 1 – разрешающий;
2) переменную х2 выведем из базиса, а х1 введем в базис;
3) разрешающую строку делим на разрешающий элемент;
4) элементы разрешающего столбца заполняем нулями;
5) остальные элементы пересчитываем по правилу прямоугольника и делим на разрешающий элемент.
Делаем контрольные проверки:
14
–
5
+ 216
–
1
40 = 62;
14
–
10 –
5 + 5 = 4;
14
+ 0 + 0 –
14 = 0;
0
+ 2 + 0 –
2 = 0;
0
+ 0 –
1 + 1 = 0;
–
14
+ 16 + 1 –
8 = –
5
< 0.
Так
как существует отрицательная оценка
∆5
= –
5,
план
= (5; 0; 16; 40; 0)
не оптимальный, Z(x1)
= 62 > Z
(
)
= 42.
2 итерация:
1) разрешающий столбец 5, переменную. х5 ,будем вводить в базис.
2)
определяем разрешающую строку: min
симплексное отношение
=
=
2 соответствует 2-ой строке, значит
переменную х3
выводим
из базиса. Разрешающий элемент а25
= 8;
3) разрешающую строку делим на 8;
4) в разрешающем столбце проставляем нули;
5) остальные элементы пересчитываем;
6) делаем контрольные проверки, так же как и в итерации 1, так как все j 0, опорный план – оптимален
Ответ:
= (7; 0; 0; 42; 2), Z(
)
= 72.
Пример 11. Решить М-задачу линейного программирования:
Найти:
min
Z
= 3x1
+ 2х2
+ 3х3,
если
Решение:
Сведем
задачу к каноническому виду и введем
искусственные переменные
и
:
Занесем условие М-задачи в симплексную таблицу (индексную строку записываем в две строки: в первой – слагаемые без М, во второй – слагаемые с М) (табл. 20).
Таблица 20
№ |
БП |
СБ |
В |
х1 |
х2 |
х3 |
х4 |
х5 |
х6 |
1 |
2 |
Q |
||
3 |
2 |
3 |
0 |
0 |
0 |
M |
M |
|||||||
0 |
х4 1 2 |
0 М М |
2 8 1 |
2 3 0 |
1 [8] 0 |
1 2 1 |
1 0 0 |
0 – 1 0 |
0 0 – 1 |
0 1 0 |
0 0 1 |
2/1 = 2 8/8 = [1]
|
||
|
0 |
– 3 |
– 2 |
– 3 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
|
||||
9M |
3M |
[8M] |
3M |
0 |
– M |
– M |
0 |
0 |
||||||
1 |
х4 х2 2 |
0 2 М |
1 1 1 |
13/8 3/8 0 |
0 1 0 |
3/4 1/4 [1] |
1 0 0 |
1/8 – 1/8 0 |
0 0 – 1 |
– – – |
0 0 1 |
1/
1/ 1/1=[1] |
||
|
2 |
– 9/4 |
0 |
– 7/2 |
0 |
– 1/4 |
0 |
– |
0 |
|
||||
М |
0 |
0 |
[M] |
0 |
0 |
-М |
– |
0 |
||||||
Окончание табл. 20
2 |
х4 х2 х3 |
0 2 3 |
1/4 3/4 1 |
13/8 3/8 0 |
0 1 0 |
0 0 1 |
1 0 0 |
1/8 – 1/8 0 |
3/4 1/4 – 1 |
– – – |
– – – |
|
|
9/2 |
– 9/4 |
0 |
0 |
0 |
– 1/4 |
– 5/2 |
|
|
|
||
Примечание: по мере вывода из базиса искусственных переменных соответствующие им столбцы можно опускать.
Так как все j ≤ 0, то план оптимален,
Ответ:
= (0; 3/4; 1; 1/4; 0; 0), Z(
)
= 9/2.
Замечания:
1. Если в индексной строке последней симплексной таблицы, содержащей оптимальный план, имеется хотя бы одна нулевая оценка, соответствующая свободной переменной, то задача линейного программирования имеет бесконечное множество оптимальных планов.
2. Если в индексной строке симплексной таблицы задачи линейного программирования на max содержится отрицательная оценка j < 0, а в соответствующем столбце переменной хj. нет ни одного положительного элемента, то целевая функция на множестве допустимых планов задачи не ограничена сверху.
Если же задача линейного программирования на min и в индексной строке содержится положительная оценка j > 0, а в столбце переменной хj нет ни одного положительного элемента, то на множестве допустимых планов целевая функция не ограничена снизу.
С экономической точки зрения неограниченность целевой функции задачи линейного программирования говорит только об одном; разработанная модель недостаточно точна (бессмысленно говорить о бесконечной прибыли). Типичными ошибками, приводящими к построению моделей такого рода, являются:
а) неполный учет ограничений, которые являются существенными в данной задаче;
б)
небрежные
оценки параметров, которые участвуют
в ограничениях.