11, 12 Основная теорема линейного программирования. Построение первого опорного плана, его содержательный смысл. Алгоритм симплекс метода.
Алгоритм симплекс метода базируется:
Если задача л.п. имеет решение, то целевая функция принимает экстремальное значение в одной из вершин многогранника допустимых планов.
Задача линейного программирования может быть решена отыскиванием всех верных многогранников допустимых планов и сопоставлением значений целевой функции в этих вершинах .
На практике перебор вершин происходит квалифицировано, т.е. находясь в некоторой вершине переходит в соседнюю вершину по тому направлению в направлении которого целевая функция растет быстрее всего.
Алгоритм симплекс метода начинается с построения 1-го дополнительного плана, который соответствует одной из вершин, такой дополнительный план называется опорным. Эта задача решается наиболее просто, если среди векторов ограничений aj имеется m векторов образующих единый базис в пространстве ограничений.
Переменные дополненные базисным вектором называются базисными переменными, остальные объявлены свободными
Базисные переменные имеют положительные значения, совпадающие с правыми частями ограничений, значения свободных переменных = 0.
, , - базис
Х4, Х5, Х6 – базисные переменные
Х1,Х2,Х3 – свободные переменные
Х1=Х2=Х3=0
Первый опорный план соотв. Бездействию, ни какая п…. не производится, резервы ресурсов равны запасам.
В верхнюю строчку записываются коэффициенты целевой функции, в столбец Хбаз – значение базисных переменных, в столбец Сбаз – коэффициенты целевой функции при базисных переменных, записываются названия векторов и их координаты.
нач. целевой функции на рассматриваемом опорном плане
Fj=
Проверка опорного плана на оптимальность:
Если все оценки Aj ≤0, то записаны в таблице опорный план является оптимальным, значения его базисных переменных беруться из столбца Хбаз, остальные являются свободными, их значения = 0.
Проверка целевой функции на неограниченность:
Если хотя бы один столбец отвечающий Aj>0 целиком состоит из неположительных элементов, то целевая функция неограниченна на множестве допустимых планов, задача не имеет решения.
Построение нового базиса:
Среди положительных оценок выбираю наибольше отвечающий ей столбец, называю ключевым, вектор, записанный в этом столбце, должен быть включен в базис. Определяю вектор для исключения из базиса. Заполняем столбец отношениями , которые получаются делением столбца Хбаз на элементы ключевого столбца.
Из этих отношений выбираю наименьшее, называю ключевой строкой. Вектор, записанный в ключевой строке, исключается из базиса.
- 1. Постановка задачи принятия решений, ее структура.
- 2. Постановка задачи принятия решений и ее модельное представление.
- 3. Процедура последовательного сужения множества альтернатив.
- 4. Классификация задач принятия решений.
- 5. Понятие экономико-математической модели. Этапы экономико-математического моделирования.
- 6. Задача о составлении производственной программы и ее экономическая модель.
- 8. Графический метод решения двухмерной задачи линейного программирования.
- 9. Основы постоптимизационного анализа: определение статуса ресурсов, пределов изменения запасов ресурсов.
- 11, 12 Основная теорема линейного программирования. Построение первого опорного плана, его содержательный смысл. Алгоритм симплекс метода.
- 13. Формулировка транспортной задачи и ее математическая модель. Условия разрешимости транспортной задачи.
- 16. Методы сужения Парето-оптимального множества: задание пороговых значений, выбор главного критерия лексикографическая оптимизация, свертка критериев.
- Метод линейной свертки частных критериев
- 17.Метод анализа иерархий (метод Саати)
- 18.Понятие игры с природой. Принятие решений в условиях неопределенности.
- 19.Понятние экономического риска. Меры риска.
- 20.Критерии принятия рискованных решений
- 21.Постановка задачи управления рисками.Основные приемы снижения экономического риска.
- 22. Планирование эксперимента или принятия рисковых решений.
- 23. Функции полезности
- 24. Постановка задачи коллективного выбора.