1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342 343 344 345 346 347 348 349 350 351 352 353 354 355 356 357 358 359 360 361 362 363 364 365 366 367 368 369 370 371 372 373 374 375 376 377 378 379 380 381 382 383 384 385 386 387 388 389 390 391 392 393 394 395 396 397 398 399 400 401 402 403 404 405 406 407 408 409 410 411 412 413 414 415 416 417 418 419 420 421 422 423 424 425 426 427 428 429 430 431 432 433 434 435 436 437 438 439 440 441 442 443 444 445 446 447 448 449 450 451 452 453 454 455 456 457 458 459 460 461 462 463 464 465 466 467 468 469 470 471 472 473 474 475 476 477 478 479 480 481 482 483 484 485 486 487 488 489 490 491 492 493 494 495 496 497 498 499 500 501 502 503 504 505 506 507 508 509 510 511 512 513 514 515 516 517 518 519 520 521 522 523 524 525 526 527 528 529 530 531 532 533 534 535 536 537 538 539 540 541
Макеты страниц
2. ОСНОВНАЯ ЗАДАЧА ЛИНЕЙНОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯВыше мы рассмотрели различные практические задачи, сводящиеся к схеме линейного программирования. В одних из этих задач линейные ограничения имели вид неравенства, в других — равенств, в третьих — тех и других. Здесь мы рассмотрим задачу линейного программирования с ограничениями-равенствами — так называемую основную задачу линейного программирования (0ЗЛП). В дальнейшем мы покажем, как от задачи с ограничениями-неравенствами можно перейти к ОЗЛП, и обратно. Основная задача линейного программирования ставится следующим образом. Имеется ряд переменных Требуется найти такие неотрицательные значения этих переменных, которые удовлетворяли бы системе линейных уравнений: и, кроме того, обращали бы в минимум линейную функцию Очевидно, случай, когда линейную функцию нужно обратить не в минимум, а в максимум, легко сводится к предыдущему, если изменить знак функции и рассмотреть вместо нее функцию Условимся называть допустимым решением ОЗЛП любую совокупность переменных удовлетворяющую уравнениям (2.1). Оптимальным решением будем называть то из допустимых решений, при котором линейная функция (2.2) обращается в минимум. Основная задача линейного программирования необязательно должна иметь решение. Может оказаться, что уравнения (2.1) противоречат друг другу; может оказаться, что они имеют решение, но не в области неотрицательных значений С примерами таких особенностей ОЗЛП мы познакомимся в дальнейшем. Рассмотрим, прежде всего, вопрос о существовании допустимых решений ОЗЛП. При решении этого вопроса мы можем исключить из рассмотрения линейную функцию L, которую требуется минимизировать — наличие допустимых решений определяется только уравнениями (2.1). Итак, пусть имеется система уравнений (2.1). Существуют ли неотрицательные значения Приведем вкратце некоторые положения линейной алгебры, не останавливаясь на доказательствах соответствующих теорем Матрицей системы линейных уравнений называется таблица, составленная из коэффициентов при Расширенной матрицей системы линейных уравнений называется та же матрица, дополненная столбцом свободных членов: Рангом матрицы называется наибольший порядок отличного от нуля определителя, который можно получить, вычеркивая из матрицы какие-то строки и какие-то столбцы. В линейной алгебре доказывается, что для совместности системы линейных уравнений (2.1) необходимо и достаточно, чтобы ранг матрицы системы был равен ранги ее расширенной матрицы. Пример 1. Дана система трех уравнений с четырьмя неизвестными: Определить, является ли эта система совместной? Решение. Матрица системы: Расширенная матрица: Определим ранг первой матрицы. Он не может быть больше, чем 3 (так как число строк равно 3). Составим какой-нибудь определитель, вычеркивая из матрицы какой-нибудь столбец, например, последний. Получим Вычисляя этот определитель по известному правилу, получим: Этот определитель не равен нулю, значит, ранг матрицы системы равен 3. Очевидно, ранг расширенной матрицы тоже равен 3, так как из элементов расширенной матрицы можно составить тот же определитель. Из равенства рангов матриц следует, что система уравнений совместна. Пример 2. Исследовать на совместность систему двух уравнений с тремя неизвестными Решение. Расширенная матрица системы: (левая ее часть — матрица системы). Найдем ранг матрицы системы, составляя все возможные определители второго порядка: Итак, все возможные определители второго порядка, составленные из элементов матрицы системы равны нулю; значит, ранг этой матрицы системы Найдем ранг расширенной матрицы. Определитель Отсюда ранг расширенной матрицы Пример 3. Исследовать на совместность систему трех уравнений с четырьмя неизвестными: Решение Расширенная матрица системы (вместе с матрицей системы): Найдем ранг матрицы системы. Возьмем определитель третьего порядка, составленный из ее элементов, например: Известно, что если какая-либо строка определителя является линейной комбинацией двух других его строк, то определитель равен нулю. В нашем случае третья строка является линейной Комбинацией двух первых: чтобы ее получить, достаточно сложить первую строку с удвоенной второй Поэтому Нетрудно убедиться, что тем же свойством обладает и любой определитель третьего порядка, составленный из элементов матрицы системы Следовательно, ранг матрицы системы Так как имеется неравный нулю определитель второго порядка, например, то ранг матрицы системы равен С помощью таких же рассуждений убедимся, что и ранг расширенной матрицы равен двум: Заметим, что три уравнения данного примера не являются независимыми: третье можно получить из двух первых, если умножить второе на два и прибавить к первому. Значит, третье уравнение есть простое следствие двух первых. Независимых уравнений в системе только два: это и отражено тем фактом, что ранг матрицы системы Итак, если система уравнений-ограничений ОЗЛП совместна, то матрица системы и ее расширенная матрица имеют один и тот же ранг. Этот общий ранг Очевидно, ранг системы Очевидно, также, что ранг системы не может быть больше общего числа переменных Действительно, ранг матрицы системы определяется как наибольший порядок определителя, составленного из элементов матрицы; так как число ее строк равно Структура задачи линейного программирования существенно зависит от ранга системы ограничений (2.1). Рассмотрим, прежде всего, случай, когда Так как не равен нулю. Из алгебры известно, что в этом случае система (2.4) имеет единственное решение. Чтобы найти величину Итак, при Если в этом решении хотя бы одна из величин Если все величины Очевидно, этот тривиальный случай не может нас интересовать. Поэтому в дальнейшем мы будем рассматривать только случай, когда Пример 4. Рассматривается система двух уравнений с четырьмя неизвестными: Ранг этой системы равен Складывая эти уравнения, получим Умножая второе уравнение на 2 и складывая с первым, получим Таким образом, базисные переменные Вообще, если ранг системы уравнений ОЗЛП (т. е. число линейно независимых уравнений, входящих в систему ограничений) равен В дальнейшем для простоты, записывая уравнения ОЗЛП, мы будем считать их линейно независимыми; при этом ранг системы Итак, если число уравнений ОЗЛП Если же существуют какие-то решения системы (2.1), для которых все для которого линейная функция обращается в минимум. Для того чтобы отчетливее представить себе особенности решения ОЗЛП и различные случаи, которые могут при этом встретиться, удобно воспользоваться геометрической интерпретацией.
|
Оглавление
|