Автор работы: Пользователь скрыл имя, 12 Марта 2014 в 15:16, курс лекций
Эйлеров цикл содержит не только все ребра (по одному разу), но и все вершины графа (возможно, по несколько раз). Ясно, что эйлеровым может быть только связный граф. С эйлеровым циклом как раз связана задача о кенигсбергских мостах, приведшей к исторически первой попытке развития теории графов как самостоятельного предмета. Чтобы решить данную задачу потребуется сначала сформулировать и доказать теорему. Эта теорема справедлива также и для мультиграфов, и для псевдографов, исключая тот случай, когда псевдограф имеет только одну вершину.
Лекция 17.
п.16. Линейное программирование.
16.3. Геометрическая интерпретация ЗЛП.
Геометрическая интерпретация оптимизационных задач дает возможность нагляд-но представлять их структуру, выявить особенности и открывает пути исследования более сложных свойств. Задача линейного программирования всегда можно решить графически. Однако уже в трехмерном пространстве такое решение усложняется, а в пространствах, размерность которого больше трех, графическое решение, вообще говоря, невозможно.
Случай двух переменных не имеет особого практического значения, однако его рассмотрение проясняет свойства ОЗЛП, приводит к идее решения, делает геометрически наглядными способы решения и пути их практической реализации.
Пусть дана задача: найти - план задачи, если
Дадим геометрическую интерпретацию элементов этой задачи. Каждое из ограни-чений (16.3.2.) и (16.3.3.) задает на плоскости некоторую полуплоскость. Полуплос-кость – выпуклое множество. Пересечение любого числа выпуклых множеств является выпуклым множеством. Отсюда следует, что область допустимых решений задачи (16.3.1.) - (16.3.3.) есть выпуклое множество.
На рисунке представлены возможные случаи области допустимых решений задачи линейного программирования.
Перейдем к геометрической интерпретации целевой функции. Пусть область допустимых решений ЗЛП – непустое множество, например, многоугольник .
Выберем произвольное значение целевой функции . Получаем . Это уравнение прямой линии. В точках прямой MN целевая функция сохраняет одно и то же постоянное значение . Считая в равенстве (16.3.1.) Z пара-метром, получим уравнение семейства параллельных прямых, называемых линиями уровня целевой функции (линиями постоянного значения).
Возникает вопрос: как установить направление возрастания (убывания) целевой функции?
Найдем частные производные целевой функции по и :
Частная производная (16.3.4.) [(16.3.5.)] функции показывает скорость ее возрас-тания вдоль данной оси. Следовательно, и – скорости возрастания Z соответственно вдоль осей и . Вектор называется градиентом функции. Он показывает направление наискорейшего возрастания целевой функции:
Вектор ( ) указывает направление наискорейшего убывания целевой функции. Его называют антиградиентом.
Вектор перпендикулярен к прямой семейства .
Графический метод решения ЗЛП.
Из геометрической интерпретации элементов задачи линейного программирования следует порядок ее графического решения.
1. С учетом системы
ограничений строим область
2. Строим вектор наискорейшего возрастания целевой функции – век-тор градиентного направления.
3. Проводим произвольную линию уровня (проще всего провести , перпендикулярную к вектору ).
4. При решении задачи на максимум перемещаем линию уровня в направ-лении вектора так, чтобы она касалась области допустимых решений в ее крайнем поло-жении (крайней точке). На рисунке выше – это точка . В случае решения задачи на минимум линию уровня перемещаем в антиградиентном направлении. На рисунке выше – это точка .
5. Определяем оптимальный план и экстремальное значение целевой функции .
В результате решения задачи линейного программирования возможны следующие случаи оптимального плана, которые представлены на рисунке.
(а) оптимальный план единственный: линия уровня и область допустимых решений W в разрешающем положении имеют одну общую точку;
(б) оптимальных планов
бесчисленное множество: в разрешающем
положении линия уровня
(в), (г) целевая функция не ограничена: линия уровня, сколько бы ее не перемещали, не может занять разрешающего положения; только в случае (в) возможно решение задачи на минимизацию целевой функции;
(д) область допустимых
решений состоит из
(е) задача не имеет
решения: область допустимых решений
– пустое множество, т.е. система
ограничений задачи
Пример 16.5. Решить ЗЛП
Решение. Для построения области допустимых решений строим в системе соответствующие данным ограничениям-неравенствам граничные прямые:
Находим полуплоскости, в которых выполняются данные неравенства. Для этого вследствие выпуклости любой полуплоскости достаточно взять произвольную точку, через которую не проходит соответствующая граничная прямая, и проверить, удовлетворяет ли эта пробная точка ограничению-неравенству. Если удовлетворяет, то данное неравенство выполняется в полуплоскости, содержащей пробную точку. В противном случае берется полуплоскость, не содержащая пробной точки. В качестве пробной точки часто удобно брать начало координат . Для нашего примера область допустимых решений – множество точек четырехугольника ABCD.
Координаты точки C можно найти из системы
откуда . Таким образом, .
,
Пример 16.6. При производстве продукции П1 и П2 используют четыре группы оборудования A, B, C и D. На выпуск единицы продукции П1 расходуется 1; 0,5; 2 и 0 ед. времени оборудования A, B, C и D соответственно, а на выпуск продукции П2 – 1; 1; 0 и 2 ед. времени оборудования. Фонд рабочего времени оборудования группы A – 18 ед. времени; B – 12 ед.; C – 24 ед. и D – 18 ед. Предприятие реализует единицу продукции П1 по цене 40 ден. ед., П2 – 60 ден. ед. Найти план выпуска продукции, при котором выручка предприятия будет максимальной.
Решение. 1) Запишем условие задачи в виде таблицы.
Вид оборудования |
Продукция |
Фонд рабочего времени, ед. | |
П1 |
П2 | ||
A B С D |
1 0,5 2 0 |
1 1 0 2 |
18 12 24 18 |
Цена единицы продукции, ден. ед. |
40 |
60 |
Пусть - объем выпускаемой продукции вида П1, - объем выпуска продукции П2, т.е. - план выпуска продукции предприятием. Прибыль, которую получает предприятие от реализации продукции, стремиться максимизировать, т.е. целевая функ-ция имеет вид
На производство двух видов продукции будет затрачено единиц времени оборудования группы A; - оборудования B; - оборудования С; - обору-дования D. При этом, учитывая фонд рабочего времени каждого вида оборудования, получаем системы ограничений:
По смыслу задачи все переменный .
Таким образом, получаем экономико-математическую модель, которая является задачей линейного программирования. Итак,
2) Так как план
выпуска продукции содержит
Для построения области допустимых решений строим в системе соответст-вующие данным ограничениям-неравенствам граничные прямые:
Область допустимых решений – множество точек многоугольника OABCD.
Строим вектор и линию уровня Z=0. Параллельным перемещением прямой Z=0 находим крайнюю точку C, в которой целевая функция достигает максимум. Координаты точки C определяются системой
откуда .
Следовательно, (ден. ед.).
,
Графическим методом можно решить ЗЛП с переменными, если в ее канонической записи число неизвестных n и число линейно независимых уравнений m связаны соотношением . В этом случае каноническую форму задачи преобразовывают в симметричную, которая будет содержать не более двух переменных. Решая эту задачу графически, находят два компонента оптимального плана. Подставляя их в ограничения задачи, определяют и остальные компоненты.
Информация о работе Лекции по "Развитию операционных систем"