Ответ: minZ(X*) =3,5.
2. Двойственная задача
Двойственная задача имеет вид.
при условиях
3. Прямая задача имеет оптимальное решение, вычислим оптимальное решение двойственной задачи, используя условия дополняющей нежесткости
Откуда следует:
4. Оптимальный план двойственной задачи найдем, используя окончательную симплекс-таблицу прямой задачи (Табл.1)
Максимальное значение функции двойственной задачи совпадает с минимальным значением функции прямой задачи, что подтверждает первую теорему двойственности.
Проанализируем решение задачи, используя условия дополняющей нежесткости (вторую теорему двойственности). Подставляем координаты оптимального решения двойственной задачи Y* = (0;0;-0,35;-0,068), в систему ограничений.
Ответ: Z(X) =3,5 при Х* = (0;0;-0,35;-0,068).
Задача № 2
Каноническая задача
В каждом варианте приведены таблицы, в которых записаны условия канонической задачи линейного программирования на минимум, т. е.
В первой строке помещены коэффициенты целевой функции. В остальных строках, в первых пяти столбцах, находятся векторы условий, а в последнем столбце записан вектор ограничений. В правом верхнем углу таблицы указана цель задачи.
Необходимо последовательно выполнить следующие задания.
1. Задачу решить графическим методом.
2. Применяя симплекс-метод, решить задачу, т.е. найти ее оптимальный план
3. Построить двойственную задачу. Если вектор
4. Провести анализ полученного решения, применяя условия дополняющей нежесткости.
Если
Если
14 | |||||
1 | -5 | 6 | 8 | -2 | min |
11 | 7 | 1 | 12 | 5 | 16 |
14 | 10 | 0 | 3 | 8 | 17 |
13 | 2 | 9 | 4 | 6 | 15 |
Решение задачи 2
Представим исходные данные задачи в виде:
Проверяем, применим ли графический метод при решении данной задачи.
линейно независимы, так как их координаты непропорциональны. Поэтому ранг системы векторов-условий r = 3. Находим n-r =5 - 3 = 2 £ 2. Следовательно, метод применим.
1. Приведём систему уравнений-ограничений к равносильной, разрешённой методом Жордана–Гаусса. Преобразуем систему уравнений методом Жордана-Гаусса до получения общего решения (табл. 2.1).
Таблица 2.1.
№ итерац. | x1 | x2 | x3 | x4 | x5 | bi |
(1) | 11 | 7 | 1 | 12 | 5 | 16 |
14 | 10 | 0 | 3 | 8 | 17 | |
13 | 2 | 9 | 4 | 6 | 15 | |
(2) | -45,00 | -33,00 | 1,00 | 0,00 | -27,00 | -52,00 |
4,67 | 3,33 | 0,00 | 1,00 | 2,67 | 5,67 | |
-5,67 | -11,33 | 9,00 | 0,00 | -4,67 | -7,67 | |
(3) | 2,25 | 0,75 | 1,00 | 10,13 | 0,00 | 5,38 |
1,75 | 1,25 | 0,00 | 0,38 | 1,00 | 2,13 | |
2,50 | -5,50 | 9,00 | 1,75 | 0,00 | 2,25 | |
(4) | -12,21 | 32,57 | -51,07 | 0,00 | 0,00 | -7,64 |
1,21 | 2,43 | -1,93 | 0,00 | 1,00 | 1,64 | |
1,43 | -3,14 | 5,14 | 1,00 | 0,00 | 1,29 | |
(5) | 0,24 | -0,64 | 1,00 | 0,00 | 0,00 | 0,15 |
1,68 | 1,20 | 0,00 | 0,00 | 1,00 | 1,93 | |
0,20 | 0,14 | 0,00 | 1,00 | 0,00 | 0,52 |
Общее решение системы уравнений имеет вид
Учитывая, что все переменные неотрицательны, перейдем от уравнений к неравенствам из общего решения системы.
откуда получим систему неравенств с двумя переменными
Целевую функцию выразим через свободные переменные
Окончательно получим стандартную задачу линейного программирования с двумя переменными
Строим область допустимых решений (график 2). Любая точка многоугольника
В свою очередь,
Решая систему уравнений получаем х1 =2,2, х2 =0,6. Это и будет оптимальным решением данной задачи, которому соответствует минимальное значение целевой функции Zmin
|
| ||
1 | -5 | 6 | 8 | -2 | М | M | M | ||||
Б | Сб | А0 | А1 | А2 | А3 | А4 | А5 | А6 | A7 | A8 | |
А6 | М | 16 | 11 | 7 | 1 | 12 | 5 | 1 | 0 | 0 | |
A7 | M | 17 | 14 | 10 | 0 | 3 | 8 | 0 | 1 | 0 | |
← | А8 | М | 15 | 13 | 2 | 9 | 4 | 6 | 0 | 0 | 1 |
| 0 | -1 | 5 | -6 | -8 | 2 | 0 | 0 | 0 | ||
| 48 | 28 | 19 | 10 | 19 | 19 | 0 | 0 | 0 |
Начальное опорное решение не является оптимальным, так как в задаче на минимум имеются положительные оценки. Выбираем номер вектора Аk, вводимого в базис опорного решения, и вектора Аl, выводимого из базиса. В столбце «А3» (см. табл. 2.1) за разрешающий элемент выбираем коэффициент 9 в третьей строке и выполняем преобразование Жордана.