Реферат: Построение экономической модели c использованием симплекс-метода

Целевая функция

      Целевая функция линейной оптимизационной модели , представлена в стандартной форме , может подлежать как максимизации , так и минимизации . В некоторых случаях оказывается полезным изменить исходную целевую функцию .

      Максимизация некоторой функции эквивалентна минимизации той же функции , взятой с противоположным знаком , и наоборот . Например максимизация функции

Z = X1 + 25X2

эквивалентна минимизации функции

( -Z ) = -X1 - 25X2

Эквивалентность означает , что при одной и той же совокупности ограничений оптимальные значения X1 , X2 , в обоих случаях будут одинаковы . Отличие заключается только в том , что при одинаковых числовых значениях целевых функций их знаки будут противоположны .

Симплекс-метод .

              В вычислительной схеме симплекс-метода реализуется упорядоченный процесс , при котором , начиная с некоторой  исходной допустимой угловой точки ( обычно начало координат ) , осуществляются последовательные переходы от одной допустимой экстремальной точки к другой до тех пор , пока не будет найдена точка , соответствующая оптимальному решению .

               Общую идею симплекс-метода можно проиллюстрировать на примере модели , посроенной для нашей задачи . Пространство решений  этой задачи представим на рис. 1 . Исходной точкой алгоритма является начало координат ( точка А на рис. 1 ) . Решение , соответствующее этой точке , обычно называют начальным решением . От исходной точки осуществляется переход к некоторой смежной угловой точке .

     Выбор каждой последующей экстремальной точки при использовании симплекс-метода определяется следующими двумя правилами .

1.   Каждая последующая угловая точка должна быть смежной с предыдущей . Этот переход осуществляется по границам ( ребрам ) пространства решений .

2.   Обратный переход к предшествующей экстремальной точке не может производиться .

Таким образом , отыскание  оптимального решения начинается с некоторой допустимой угловой точки , и все переходы осуществляются только к смежным точкам , причем перед новым переходом каждая из полученных точек проверяется на оптимальность .

Определим пространство решений и угловые точки агебраически . Требуемые соотнощшения устанавливаются из указанного в таблице соответствия геометрических и алгебраических определений

.

Геометрическое определение	Алгебраическое определение              ( симплекс метод )
Пространство решений	Ограничения модели стандартной формы
Угловые точки	Базисное решение задачи в стандартной форме

 

Представление пространства решений стандартной задачи линейного программирования .

Линейная модель , построенная для нашей задачи и приведенная к стандартной форме , имеет следующий вид :

Максимизировать

                              Z = X1  +  25X2 +  0S1 + 0S2

При ограничениях

            5X1 + 100X2 +    S1              = 1000

      - X1   +     2X2                   + S2 = 0

X1=>0 , X2=>0 , S1=>0 , S2=>0

Каждую точку пространства решений данной задачи , представленную на рис.1 , можно определить с помощью переменных X1 , X2 , S1 и S2 , фигурирующими в модели стандартной формы. При S1 = 0 и S2 = 0 ограничения модели эквивалентны равенствам , которые представляются соответствующими ребрами пространства решений . Увеличение переменных S1 и S2 будет соответствовать смещению допустимых точек с границ пространства решений в его внутреннюю область. Переменные X1 , X2 , S1 и S2 , ассоциированные с экстремальными точками А , В ,  и С можно упорядочить , исходя из того , какое значение ( нулевое или ненулевое ) имеет данная переменная в экстремальной точке .

Экстремальная точка	Нулевые переменные	Ненулевые переменные
А	S2 , X2	S1 , X1
В	S1 , X2	S2 , X1
С	S1 , S2	X1 , X2

 Анализируя таблицу , легко заметить две закономерности:

1. Стандартная модель содержит два уравнения и четыре
неизвестных , поэтому в каждой из экстремальных точек две ( = 4 - 2 ) переменные должны иметь нулевые значения .

2. Смежные экстремальные точки отличаются только одной пе-
ременной в каждой группе ( нулевых и ненулевых переменных ) ,

Первая закономерность свидетельствует о возможности опре-
деления экстремальных точек алгебраическим способом путем при-
равнивания нулю такого количества переменных , которое равно
разности между количеством неизвестных и числом уравнений .
В этом состоит сущность свойства однозначности экстремальных
точе на рис 1 каждой неэкстремальной точке соответствует
не более одной нулевой переменной . Так , любая точка внутренней
области пространства решений вообще не имеет ни одной нулевой
переменной, а любая неэкстремальная точка , лежащая на границе ,
всегда имеет лишь одну нулевую переменную .

Свойство однозначности экстремальных точек позволяет опре-
делить их алгебраическим методом. Будем считать , что линейная
модель стандартной формы содержит т уравнений и п ( т <= п ) не-
известных ( правые части ограничений — неотрицательные ) . Тогда
все допустимые экстремальные точки определяются как все одно-
значные неотрицательные решения системы m уравнений , в ко-
торых п — m  переменных равны нулю.

Однозначные решения такой системы уравнений, получаемые
путем приравнивания к нулю ( п — т ) переменных , называются
базисными решениями . Если базисное решение удовлетворяет
требованию неотрицательности правых частей , оно называется
допустимым базисным решением. Переменные , имеющие нулевое
значение , называются небазисными переменными , остальные —
базисными переменными.

Из вышеизложенного следует , что при реализации симплекс-
метода алгебраическое определение базисных решений соответст-
вует идентификации экстремальных точек , осуществляемой при
геометрическом представлении пространства решений . Таким об-
разом , максимальное число итераций при использовании симплекс-
метода равно максимальному числу базисных решений задачи ЛП ,
представленной в стандартной форме . Это означает , что количество
итерационных процедур симплекс-метода не превышает

Cпт= n! / [ ( n - m )!m! ]     

Вторая из ранее отмеченных закономерностей оказывается
весьма полезной для построения вычислительных процедур симп-
лекс-метода , при реализации которого осуществляется последова-
тельный переход от одной экстремальной точки к другой, смежной с ней . Так как смежные экстремальные точки отличаются только
одной переменной, можно определить каждую последующую ( смеж-
ную) экстремальную точку путем замены одной из текущих не-
базисных ( нулевых ) переменных текущей базисной переменной.
В нашем случае получено решение , соответствующее точке А , откуда следует осуществить переход в точку В . Для этого нужно увеличивать небазисную переменную X2 от исходного нулевого значения до значе-
ния , соответствующего точке В ( см. рис. 1 ). В точке B переменная
S1 ( которая в точке А была базисной ) автоматически обращается в
нуль и , следовательно , становится небазисной переменной . Таким
образом , между множеством небазисных и множеством базисных
переменных происходит взаимообмен переменными X2 и S1 . Этот
процесс можно наглядно представить в виде следующей таблицы.

Экстремальная точка	Нулевые переменные	Ненулевые переменные
А	S2 , X2	S1 , X1
В	S1 , X2	S2 , X1

Применяя аналогичную процедуру ко всем экстремальным точкам
рис. 1 , можно убедиться в том , что любую последующую экстре-
мальную точку всегда можно определить путем взаимной замены
по одной переменной в составе базисных и небазисных переменных
( предыдущей смежной точки ) . Этот фактор существенно упрощает
реализацию вычислительных процедур симплекс-метода.

Рассмотренный процесс взаимной замены переменных приводит
к необходимости введения двух новых терминов . Включаемой пе-
ременной называется небазисная в данный момент переменная ,
которая будет включена в множество базисных переменных на сле-
дующей итерации ( при переходе к смежной экстремальной точке ) .
Исключаемая переменная — это та базисная переменная , которая
на следующей итерации подлежит исключению из множества ба-
зисных переменных .

Вычислительные процедуры симплекс-метода .

 симплекс-алгоритм состоит из следующих шагов.

Шаг 0. Используя линейную модель стандартной формы , опреде-
ляют начальное допустимое базисное решение путем приравнива-
ния к нулю п — т ( небазисных ) переменных.

Шаг 1. Из числа текущих небазисных ( равных нулю ) перемен-
ных выбирается включаемая в новый базис переменная , увеличение
которой обеспечивает улучшение значения целевой функции. Если
такой переменной нет , вычисления прекращаются , так как текущее
базисное решение оптимально . В противном случае осуществляется
переход к шагу 2.

Шаг 2. Из числа переменных текущего базиса выбирается исклю-
чаемая переменная , которая должна принять нулевое значение ( стать
небазисной ) при введении в состав базисных новой переменной .

Шаг 3. Находится новое базисное решение , соответствующее
новым составам небазисных и базисных переменных . Осуществляется переход к шагу 1.

Поясним процедуры симплекс-метода на примере решения нашей зада-
чи . Сначала необходимо представить целевую функцию и ограничения модели в стандартной форме:

                        Z -    X1    -    25X2 +0S1 -0S2 =   0 ( Целевая функция )

          5X1  +  100X2 +  S1           = 1000 ( Ограничение )

           -X1    +     2X2          + S2 = 0 ( Ограничение )   

Как отмечалось ранее , в качестве начального пробного решения
используется решение системы уравнений , в которой две переменные принимаются равными нулю . Это обеспечивает единст-
венность и допустимость получаемого решения . В рассматриваемом
случае очевидно, что подстановка X1 = X2 = 0 сразу же приводит к следующему результату: S1 = 1000 , S2 = 0 ( т. е. решению , соответствующему точке А на рис. 1 ) . Поэтому точку А можно использовать как начальное допустимое решение . Величина Z в этой точке равна нулю , так как и X1 и X2  имеют нулевое значение . Поэтому , преобразовав уравнение целевой функции так , чтобы его правая часть стала равной нулю , можно убедиться в том , что правые части уравнений целевой функции и ограничений полностью характеризуют начальное решение . Это имеет место во всех случаях , когда начальный базис состоит из остаточных переменных.            

Полученные результаты удобно представить в виде таблицы :

Базисные переменные	Z	X1	X2	S1	S2	Решение
Z	1	-1	- 25	0	0	0	Z – уравнение
S1	0	5	100	1	0	1000	S1 –уравнение
S2	0	-1	2	0	1	0	S2 – уравнение

Эта таблица интерпретируется следующим образом. Столбец
« Базисные переменные » содержит переменные пробного базиса S1 ,
S2 ,  значения которых приведены в столбце « Решение » . При
этом подразумевается , что небазисные переменные X1 и X2 ( не пред-
ставленные в первом столбце ) равны нулю . Значение целевой функ-
ции Z = 1*0 + 25*0 + 0*1000 + 0*1  равно нулю , что и показано в последнем столбце таблицы .

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6