Реализация целочисленных моделей принятия решений

Автор: Пользователь скрыл имя, 26 Апреля 2012 в 09:33, курсовая работа

Краткое описание

Существует ряд задач оптимального планирования, в которых переменные могут принимать лишь целочисленные значения. Такие задачи связаны с определением количества единиц неделимой продукции, числа станков при загрузке оборудования, численности работников в структурных подразделениях предприятия и т.д. Достаточно часто возникают задачи с так называемыми булевыми переменными, решениями которых являются суждения типа “да-нет”. Если функция и ограничения в таких задачах линейны, то мы говорим о задаче линейного целочисленного программирования.

Оглавление

Введение
1. Метод отсекающих плоскостей
2. Применение метода отсекающихплоскостей
3. Геометрическая интерпретация метода Гомори
4. Компьютерная реализация
Литература
Приложение

Файлы: 1 файл

Реализация.doc

— 345.50 Кб (Скачать)








Получен оптимальный нецелочисленный план Хопт= (61/18;22/9).  Lmax = 376/9.

Т.к. у компоненты плана х2 максимальная дробная часть:
max(4/9;7/18) = 4/9, то дополнительное ограничение записываем по первой строке.

22/9 - [22/9] = (2/9 - [2/9])x3 + (-1/9 - [-1/9])x4 - S1, S1  0
22/9 - 2 = (2/9 - 0)x3 + (-1/9 - (-1))x4 - S1, S1  0
4/9 = 2/9x3 + 8/9x4 - S1, S1   0  -  первое ограничение Гомори.

Составленное ограничение дописываем к имеющимся в симплексной таблице.

После построения дополнительного ограничения имеем новую задачу линейного программирования, в которой 3 ограничения. Для получения опорного плана этой задачи необходимо найти третий базисный вектор. Для этого определяем:

min = в базис вводим вектор х4.

Рассчитываем величину = . Минимальное значение  получено по дополнительной строке, значит, не прибегая к искусственной переменной, получаем опорный план расширенной задачи.

C3

Б3

Х3

8

6

.

.

.

.

x1

x2

x3

x4

S1

S2

6
8
.

x2
x1
x4

5/2
13/4
1/2

.
1
.

1
.
.

1/4
-1/8
1/4

.
.
1

-1/8
5/16
-9/8

.
.
.

zj
j

 
41

8

6

1/2

.

7/4

.

.

.

1/2

.

7/4

.

 

1/2

.

.

1/4

.

7/8

-1











 

Найденный план оптимален, но нецелочисленный. Строим новое ограничение Гомори.

Т.к. максимальная дробная часть среди компонент плана равна 1/2, записываем дополнительное ограничение по первой строке (можно и по третьей).

5/2 - [5/2] = (1/4 - [1/4])x3 + (-1/8 - [-1/8])S1 - S2, S2  0
1/2 = 1/4x3 + 7/8S1 - S2, S2  0 -   второе ограничение Гомори

Это ограничение добавляем в последнюю симплексную таблицу.

Получили задачу, в которой 4 ограничения, следовательно, в базисе должно быть 4 единичных вектора.

Определяем вектор, вводимый в базис: . Можно ввести либо x3, либо S1. Введем вектор S1.

соответствует дополнительному ограничению.

C4

Б4

Х4

8

6

.

.

.

.

.

x1

x2

x3

x4

S1

S2

S3

6
8
.

x2
x1
x4

18/7
43/14
8/7

.
1
.

1
.
.

2/7
-3/14
4/7

.
.
1

.
.
.

-1/7
5/14
-9/7

.
.
.

.

S1

4/7

.

.

2/7

.

1

-8/7

.

zj
j

 
40

8

6

.

.

.

2

.

.

.

.

.

.

2

.

 

4/7

.

.

2/7

.

.

6/7

-1










Получаем новый оптимальный нецелочисленный план. Учитывая замечание 1, вычеркиваем строку и столбец, соответствующие переменной S1.

В полученном плане максимальную дробную часть имеет компо-нента х2, поэтому записываем дополнительное ограничение по первой строке.

4/7 = 2/7х3 + 6/7S2 - S3,    S3  0    - третье ограничение Гомори.

Определяем вектор, вводимый в базис: . Это вектор х3. Минимальное значение  = 2, что соответствует дополнительной строке.

После проведения очередных симплексных преобразований получили:

C5

Б5

Х5

8

6

.

.

.

.

.

x1

x2

x3

x4

S2

S3

S4

6
8
.
.

x2
x1
x4
x3

2
7/2
.
2

.
1
.
.

1
.
.
.

.
.
.
1

.
.
1
.

-1
1
-3
3

1
-3/4
2
-7/2

.
.
.
.

zj
j

 
40

8

6

.

.

.

2

.

.

.

.

.

.

2

.

 

4/7

.

.

.

.

.

1/4

-1









 

План Х5 - оптимальный нецелочисленный.

Дополнительное ограничение запишем по второй строке:

1/2 = 1/4S3 - S4,  S4  0   - четвертое ограничение Гомори.

Т.к. базисной компонентой может быть S3, определяем величину . Минимальное значение получилось по 3 строке, а не по строке Гомори, следовательно, переходим к М-задаче: введем дополнительную переменную х5 в ограничение Гомори.

C5

Б5

Х5

8

6

.

.

.

.

.

-M

x1

x2

x3

x4

S2

S3

S4

x5

6
8
.
.
-M

x2
x1
x4
x3
x5

2
7/2
.
2
1/2

.
1
.
.
.

1
.
.
.
.

.
.
.
1
.

.
.
1
.
.

-1
1
-3
3
.

1
-3/4
2
-7/2
1/4

.
.
.
.
-1

.
.
.
.
1

zj
j

40-
-M/2

8

6

.

.

2

-M/4

M

-M

.

.

.

.

2

-M/4

M

.








 

C6

Б6

Х6

8

6

.

.

.

.

.

-M

x1

x2

x3

x4

S2

S3

S4

x5

6
8

x2
x1

2
7/2

.
1

1
.

.
.

-1/2
3/8

1/2
-1/8

.
.

.
.

.
.

.

S3

.

.

.

.

1/2

-3/2

1

.

.

.
-M

x3
x5

2
1/2

.
.

.
.

1
.

7/4
-1/8

-9/4
3/8

.
.

.
-1

.
1

zj
j

40-
-M/2

8

6

.

M/8

2-3M/8

.

M

-M

.

.

.

M/8

2-3M/8

.

M

.

Информация о работе Реализация целочисленных моделей принятия решений