Об аналитическом применении метода идеальной точки для решения многоцелевой задачи линейного программирования

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 02 Февраля 2015 в 14:21, курсовая работа

Краткое описание

Цель работы - исследование метода идеальной точки при решении многоцелевых задач линейного программирования.
Исходя из цели работы, можно поставить следующие задачи:
Изучить теоретические сведения, необходимые для решения задач линейного программирования методом идеальной точки.
2) Решить поставленные задачи, используя рассмотренный метод решения задач линейного программирования.

Содержание

Введение 3
1 Общая постановка многоцелевой задачи линейного программирования 5
2 Метод идеальной точки решения многоцелевых задач линейного программирования 7
3 ЕЩЕ ОДИН АНАЛИТИЧЕСКИЙ МЕТОД РЕШЕНИЯ МНОГОЦЕЛЕВОЙ ЗАДАЧИ ЛИНЕЙНОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ …………………...16
Заключение 25
Список использованных источников 26

Прикрепленные файлы: 1 файл

курсач.doc

— 3.01 Мб (Скачать документ)

 

Так как в столбце свободных членов нет отрицательных элементов, то найдено допустимое решение. Так как в строке F есть отрицательные элементы, то полученное решение не оптимально. Для определения ведущего столбца найдем максимальный по модулю отрицательный элемент в строке F (-2). А ведущая строка та, у которой наименьшее положительное отношение свободного члена к соответствующему элементу ведущего столбца. 
Пересчитаем таблицу

 

 

Базисные 
переменные

Свободные 
члены

X6

X2

X1

3

1

-2

X4

20

-4

16

X5

1

-1

3

X3

2

1

-3

F

6

2

-5


 

Так как в столбце свободных членов нет отрицательных элементов, то найдено допустимое решение. Так как в строке F есть отрицательные элементы, то полученное решение не оптимально. Для определения ведущего столбца найдем максимальный по модулю отрицательный элемент в строке F (-5). А ведущая строка та, у которой наименьшее положительное отношение свободного члена к соответствующему элементу ведущего столбца. 
Пересчитаем таблицу

Базисные 
переменные

Свободные 
члены

X6

X5

X1

3.7

0.3

0.7

X4

14.7

1.3

-5.3

X2

0.3

-0.3

0.3

X3

3

0

1

F

7.7

0.3

1.7


 
Найдено оптимальное решение.

Решим симплекс - методом для второй целевой функции.

Помножим 1-e неравенство на -1. Введем дополнительные переменные X3, X4, X5, X6. 

F(X)=2X1+2X2 (max) 
Ограничения:

-1

X1

-

1

X2

+

X3

=

-1

4

X1

+

8

X2

+

X4

=

32

1

X1

+

1

X2

+

X5

=

4

1

X1

-

2

X2

+

X6

=

3


Xi≥0 

Составим симплекс таблицу:

Базисные 
переменные

Свободные 
члены

X1

X2

X3

-1

-1

-1

X4

32

4

8

X5

4

1

1

X6

3

1

-2

F

0

-2

-2


 
Для нахождения ведущей строки найдем максимальный по модулю отрицательный свободный член (-1). Ведущая строка - X3. В строке X3 так же найдем максимальный по модулю отрицательный свободный член (-1). Столбец X1- ведущий.

Пересчитаем таблицу

 

 

 

 

Базисные 
переменные

Свободные 
члены

X3

X2

X1

1

-1

1

X4

28

4

4

X5

3

1

0

X6

2

1

-3

F

2

-2

0


 

Так как в столбце свободных членов нет отрицательных элементов, то найдено допустимое решение. Так как в строке F есть отрицательные элементы, то полученное решение не оптимально. Для определения ведущего столбца найдем максимальный по модулю отрицательный элемент в строке F (-2). А ведущая строка та, у которой наименьшее положительное отношение свободного члена к соответствующему элементу ведущего столбца.

Пересчитаем таблицу

Базисные 
переменные

Свободные 
члены

X6

X2

X1

3

1

-2

X4

20

-4

16

X5

1

-1

3

X3

2

1

-3

F

6

2

-6


 

Так как в столбце свободных членов нет отрицательных элементов, то найдено допустимое решение. Так как в строке F есть отрицательные элементы, то полученное решение не оптимально. Для определения ведущего столбца найдем максимальный по модулю отрицательный элемент в строке F (-6). А ведущая строка та, у которой наименьшее положительное отношение свободного члена к соответствующему элементу ведущего столбца.

Пересчитаем таблицу

Базисные 
переменные

Свободные 
члены

X6

X5

X1

3.7

0.3

0.7

X4

14.7

1.3

-5.3

X2

0.3

-0.3

0.3

X3

3

0

1

F

8

0

2


 

Найдено оптимальное решение.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3 ЕЩЕ ОДИН АНАЛИТИЧЕСКИЙ МЕТОД РЕШЕНИЯ МНОГОЦЕЛЕВОЙ ЗАДАЧИ ЛИНЕЙНОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ

На основе полученных решений в предыдущей главе, для нашего примера составим новую задачу: . Применим также симплекс - метод.

                                                             

Помножим 1-e, 2-e, 3-e неравенства на -1. Введем дополнительные переменные X4, X5, X6, X7, X8, X9.  
F(X)=+1X3 (min)

Ограничения:

-2X1

-

1X2

-

7.7X3

+X4

=

-7.7

-2X1

-

2X2

-

8X3

+X5

=

-8

-1X1

-

1X2

+

0X3

+X6

=

-1

4X1

+

8X2

+

0X3

+X7

=

32

1X1

+

1X2

+

0X3

+X8

=

4

1X1

-

2X2

+

0X3

+X9

=

3


Xi≥0

Составим симплекс таблицу:

Базисные 
переменные

Свободные 
члены

X1

X2

X3

X4

-7.7

-2

-1

-7.7

X5

-8

-2

-2

-8

X6

-1

-1

-1

0

X7

32

4

8

0

X8

4

1

1

0

X9

3

1

-2

0

F

0

0

0

1


Для нахождения ведущей строки найдем максимальный по модулю отрицательный свободный член (-8). Ведущая строка - X5. В строке X5 так же найдем максимальный по модулю отрицательный свободный член (-8). Столбец X3- ведущий.

Пересчитаем таблицу

Базисные 
переменные

Свободные 
члены

X1

X2

X5

X4

0

-0.08

0.93

-0.96

X3

1

0.25

0.25

-0.13

X6

-1

-1

-1

0

X7

32

4

8

0

X8

4

1

1

0

X9

3

1

-2

0

F

-1

-0.25

-0.25

0.13


Для нахождения ведущей строки найдем максимальный по модулю отрицательный свободный член (-1). Ведущая строка - X6. В строке X6 так же найдем максимальный по модулю отрицательный свободный член (-1). Столбец X1- ведущий.

Пересчитаем таблицу

Базисные 
переменные

Свободные 
члены

X6

X2

X5

X4

0.08

-0.08

1

-0.96

X3

0.75

0.25

0

-0.13

X1

1

-1

1

0

X7

28

4

4

0

X8

3

1

0

0

X9

2

1

-3

0

F

-0.75

-0.25

0

0.13

Информация о работе Об аналитическом применении метода идеальной точки для решения многоцелевой задачи линейного программирования