Как найти максимум функции симплекс методом

Шаг
0. Подготовительный этап.

Приводим
задачу ЛП к специальной форме (15).

Шаг
1.
Составляем
симплекс-таблицу,
соответствующую специальной форме:

B

L

..

..

…………

..

..

…………

Заметим,
что этой таблице соответствует допустимое
базисное решение
задачи (15). Значение целевой функции на
этом решении

Шаг
2.
Проверка
на оптимальность

Если
среди элементов индексной строки
симплекс – таблицы
нет ни одного положительного элемента
то,
оптимальное решение задачи ЛП найдено:.
Алгоритм завершает работу.

Шаг
3.
Проверка
на неразрешимость

Если
среди
есть положительный элемент,
а в соответствующем столбценет ни одного положительного элемента,
то целевая функцияL
является неограниченной снизу на
допустимом множестве. В этом случае
оптимального решения не существует.
Алгоритм завершает работу.

Шаг
4.
Выбор
ведущего столбца q

Среди
элементов
выбираем максимальный положительный
элемент.Этот
столбец объявляем ведущим (разрешающим).

Шаг
5.
Выбор
ведущей строки
p

Среди
положительных элементов столбца
находим элемент,
для которого выполняется равенство

.

Строку
p
объявляем ведущей (разрешающей). Элемент
объявляем ведущим (разрешающим).

Шаг
6.
Преобразование
симплексной таблицы

Составляем
новую симплекс-таблицу, в которой:

а)
вместо базисной переменной
записываем,
вместо небазисной пере меннойзаписываем;

б)
ведущий элемент заменяем обратной
величиной
;

в)
все элементы ведущего столбца (кроме
)
умножаем на
;

г)
все элементы ведущей строки (кроме
)
умножаем на;

д)
оставшиеся элементы симплексной таблицы
преобразуются по следующей схеме
«прямоугольника».

Из
элемента вычитается произведение трех
сомножителей:

первый
– соответствующий элемент ведущего
столбца;

второй
– соответствующий элемент ведущей
строки;

третий
– обратная величина ведущего элемента
.

Преобразуемый
элемент и соответствующие ему три
сомножителя как раз и являются вершинами
«прямоугольника».

Шаг
7.
Переход к
следующей итерации осуществляется
возвратом к шагу 2.

2.3. Алгоритм симплекс-метода для задачи на максимум

Алгоритм
симплекс-метода для задачи на максимум
отличается от алгоритма для задачи на
минимум только знаками индексной строки
коэффициентов в целевой функции
,
а именно:

На
шаге 2:

:

На
шаге 3

.
Целевая функция является неограниченной
сверху на допустимом множестве.

На
шаге 4
:
.

2.4. Пример решения задачи симплекс-методом

Решить
задачу, записанную в виде (15).

Составим
симплексную таблицу:

L

0

1

2

3

1

1

1

1

Так
как коэффициенты строки целевой функции
неотрицательны, то начальное базисное
решение
не является оптимальным. Значение
целевой функции для этого базисаL=0.

Выбираем
ведущий столбец – это столбец,
соответствующий переменной
.

Выбираем
ведущую строку. Для этого находим
.
Следовательно, ведущая строка соответствует
переменной.

Проводим
преобразование симплексной таблицы,
вводя переменную
в базис и выводя переменнуюиз базиса. Получим таблицу:

L

-2

2

-2

2

-1

1

1

Одна
итерация метода завершена. Переходим
к новой итерации. Полученная таблица
неоптимальная. Базисное решение,
соответствующее таблице, имеет вид
.
Значение целевой функции на этом базисеL= -2.

Ведущий
столбец здесь – столбец, соответствующий
переменной
.
Ведущая строка – строка, соответствующая
переменной.
После проведения преобразований получим
симплексную таблицу:

L

Еще
одна итерация завершена. Переходим к
новой итерации.

Строка
целевой функции не содержит положительных
значений, значит, соответствующее
базисное решение
является оптимальным, и алгоритм
завершает работу.

Калькулятор симплекс-метода

Количество переменных:

Количество ограничений:

Очистить

Решить

В двойственную

Выполнено действий:

Как пользоваться калькулятором

  • Задайте количество переменных и ограничений
  • Введите коэффициенты целевой функции
  • Введите коэффициенты ограничений и выберите условия (≤, = или ≥)
  • Выберите тип решения
  • Нажмите кнопку “Решить”

Что умеет калькулятор симплекс-метода

  • Решает основную задачу линейного программирования
  • Позволяет получить решение с помощью основного симплекс-метода и метода искусственного базиса
  • Работает с произвольным количеством переменных и ограничений

Что такое симплекс-метод

Задача линейного программирования — это задача поиска неотрицательных значений параметров, на которых заданная линейная функция достигает своего максимума или минимума при заданных линейных ограничениях.

Симплекс-метод — алгоритм решения оптимизационной задачи линейного программирования путём перебора вершин выпуклого многогранника в многомерном пространстве. Алгоритм является универсальным методом, которым можно решить любую задачу линейного программирования.

Если вам тоже ничего не понятно из этого определения, то вы на верном пути. Чаще всего статьи про симплекс-метод очень сильно углубляются в дебри теории задачи линейного программирования, из-за чего очень легко потерять суть и так ничего и не понять. Мы постараемся описать алгоритм симплекс-метода так, чтобы показать, что в нём нет ничего страшного и на самом деле он весьма простой. Но сначала нам всё-таки потребуется ввести несколько определений.

Целевая функция — функция, максимум (или минимум) которой нужно найти. Представляет собой сумму произведений коэффициентов на значения переменных: F = c1·x1 + c2·x2 + … + cn·xn

Ограничение — условие вида a1·x1 + a2·x2 + … + an·xn v b, где вместо v ставится один из знаков: ≤, = или ≥

План — произвольный набор значений переменных x1 … xn.

Алгоритм решения основной задачи ЛП симплекс-методом

Пусть в задаче есть m ограничений, а целевая функция заивисит от n основных переменных. Первым делом необходимо привести все ограничения к каноническому виду — виду, в котором все условия задаются равенствами. Для этого предварительно все неравенства с ≥ умножаются на -1, для получения неравенств с ≤.

Чтобы привести ограничения с неравенствами к каноническому виду, для каждого ограничения вводят переменную, называемую дополнительной с коэффициентом 1. В ответе эти переменные учитываться не будут, однако сильно упростят начальные вычисления. При этом дополнительные переменные являются базисными, а потому могут быть использованы для формирования начального опорного решения.

Пример 1


Привести к каноническому виду ограничения:
2·x1 + 3·x2 + 6·x3 ≤ 240
4·x1 + 2·x2 + 4·x3 = 200
4·x1 + 6·x2 + 8·x3 ≥ 160
Меняем знаки у ограничений с ≥, путём умножения на -1 и добавляем дополнительные переменные к ограничениям с неравенством:
2·x1 + 3·x2 + 6·x3 + x4 = 240
4·x1 + 2·x2 + 4·x3 = 200
-4·x1 – 6·x2 – 8·x3 + x5 = -160


Формирование начального базиса

После того как задача приведена к каноническому виду, необходимо найти начальный базис для формирования первого опорного решения. Если в процессе приведения были добавлены дополнительные переменные, то они становятся базисными.

Иначе необходимо выделить среди коэффициентов ограничений столбец, который участвует в формировании единичной матрицы в заданной строке (например, если требуется определить вторую базисную переменную, то необходимо искать столбец, в котором второе число равно 1, а остальные равны нулю). Если такой столбец найден, то переменная, соответствующая этому столбцу, становится базисной.

В противном случае можно поискать столбец, в котором все значения кроме числа в заданной строке равны нулю, и, если он будет найден, то разделить все значения строки на число, стоящее на пересечении этих строки и столбца, тем самым образовав столбец, участвующий в формировании единичной матрицы.

Пример 2


9·x1 + 5·x2 + 4·x3 + 3·x4 + 2·x5 → max
x1 – 2·x2 + 2·x3 ≤ 6
x1 + 2·x2 + x3 + x4 = 24
2·x1 + x2 – 4·x3 + 2·x5 = 30
Для ограничения с неравенством добавляем дополнительную переменную x6.
Перепишем ограничения в каноническом виде:
x1 – 2·x2 + 2·x3 + x6 = 6
x1 + 2·x2 + x3 + x4 = 24
2·x1 + x2 – 4·x3 + 2·x5 = 30

Ищем начальное базисное решение:
Ограничение 1 содержит неравенство, базисной будет добавленная дополнительная переменная x6
Столбец 4 является частью единичной матрицы. Переменная x4 входит в начальный базис
В пятом столбце все значения кроме третьего равны нулю. Поэтому в качестве третьей базисной переменной берём x5, предварительно разделив третью строку на 2.
Симплекс-таблица

базис x1 x2 x3 x4 x5 x6 b
x6 1 -2 2 0 0 1 6
x4 1 2 1 1 0 0 24
? 2 1 -4 0 2 0 30

После преобразования получаем следующую таблицу:

базис x1 x2 x3 x4 x5 x6 b
x6 1 -2 2 0 0 1 6
x4 1 2 1 1 0 0 24
x5 1

1

2

-2 0 1 0 15

Если такой столбец отсутствует, то для формирования базиса необходимо применить исключение Гаусса для первого ненулевого столбца, который ещё не является базисным. Для этого вся строка делится на элемент в найденном столбце, а из остальных строк вычитается полученная строка, разделённая на значение, стоящее в этом же столбце. После этой операции все значения вне данной строки будут обнулены, и столбец можно будет считать базисным.

Пример 3


4·x1 + 5·x2 + 4·x3 → max
2·x1 + 3·x2 + 6·x3 ≤ 240
4·x1 + 2·x2 + 4·x3 = 160
4·x1 + 6·x2 + 8·x3 ≤ 200
Для каждого ограничения с неравенством добавляем дополнительные переменные x4 и x5.
Перепишем ограничения в каноническом виде:
2·x1 + 3·x2 + 6·x3 + x4 = 240
4·x1 + 2·x2 + 4·x3 = 160
4·x1 + 6·x2 + 8·x3 + x5 = 200

Ищем начальное базисное решение:
Ограничение 1 содержит неравенство, базисной будет добавленная дополнительная переменная x4
Ограничение 3 содержит неравенство, базисной будет добавленная дополнительная переменная x5

Начальная симплекс-таблица

базис x1 x2 x3 x4 x5 b
x4 2 3 6 1 0 240
? 4 2 4 0 0 160
x5 4 6 8 0 1 200

Для определения второй базисной переменной ищем первый ненулевой столбец, который ещё не является базисным. Первый столбец не нулевой и не является базисным. Выполняем исключение Гаусса: делим строку 2 на 4, а из первой и третьей строк вычитаем вторую, умноженную на соответствующий элемент в первом столбце.

базис x1 x2 x3 x4 x5 b
x4 2 3 6 1 0 240
x1 4 2 4 0 0 160
x5 4 6 8 0 1 200

После исключения получаем следующую таблицу:

базис x1 x2 x3 x4 x5 b
x4 0 2 4 1 0 160
x1 1

1

2

1 0 0 40
x5 0 4 4 0 1 40

После того как базис сформирован, нужно построить начальную симплекс-таблицу. Она строится следующим образом:

  • Для удобства в первой строке можно записать коэффициенты Ci целевой функции (для дополнительных переменных эти коэффициенты равны нулю)
  • Вторая строка формирует шапку таблицы. В ней первый столбец называется базис, а остальные перечисляют основные переменные x1..xn и дополнительные xn+1..xn+k
  • Затем построчно перечисляются базисные переменные и коэффициенты ограничений

Схематично начальная таблица будет выглядеть примерно так:

C с1 c2 cn 0 0 0 0
базис x1 x2 xn xn+1 xn+2 xn+k b
xe1 a11 a12 a1n a1n+1 a1n+2 a1n+k b1
xe2 a21 a22 a2n a2n+1 a2n+2 a2n+k b2
xem am1 am2 amn amn+1 amn+2 amn+k bm

Избавляемся от отрицательных свободных коэффициентов

После приведения к каноническому виду или после алгебраических преобразований при формировании базиса некоторые из свободных коэффициентов (bi) могли стать отрицательными, что не позволяет перейти к дальнейшим вычислениям. Чтобы избавиться от отрицательных значений b необходимо:

  • Найти строку, в которой находится максимальное по модулю значение b. Пусть это будет строка i;
  • Найти максимальный по модулю элемент в этой строке. Пусть он находится в столбце j;
  • Строку i разделить на элемент, стоящий на пересечении i-ой строки и j-го столбца;
  • Из каждой оставшейся строки k вычесть строку i, умноженную на элемент строки k и столбца j;
  • Переменную, соответствующую найденному столбцу j, сделать базисной (добавить в базис вместо переменной, находящейся в строке i).

Этот шаг необходимо повторять до тех пор, пока все отрицательные b не станут положительными или в строке не останется отрицательных элементов. Если строка с максимальным по модулю bi не содержит отрицательных элементов, то такая задача не имеет решений и на этом алгоритм заканчивает свою работу. В противном случае все bi положительны и алгоритм переходит к следующему этапу — расчёту дельт.

Пример 4


20·x1 + 20·x2 + 10·x3 → min
4·x1 + 3·x2 + 2·x3 ≥ 33
3·x1 + 2·x2 + x3 ≥ 23
x1 + x2 + 2·x3 ≥ 12

Меняем знаки у ограничений с ≥, путём умножения на -1:
-4·x1 – 3·x2 – 2·x3 ≤ -33
– 3·x1 – 2·x2 – x3 ≤ -23
– x1 – x2 – 2·x3 ≤ -12

Для каждого ограничения с неравенством добавляем дополнительные переменные x4..x6.
Перепишем ограничения в каноническом виде:
– 4·x1 – 3·x2 – 2·x3 + x4 = -33
– 3·x1 – 2·x2 – x3 + x5 = -23
– x1 – x2 – 2·x3 + x6 = -12

Ищем начальное базисное решение:
Ограничение 1 содержит неравенство, базисной будет добавленная дополнительная переменная x4
Ограничение 2 содержит неравенство, базисной будет добавленная дополнительная переменная x5
Ограничение 3 содержит неравенство, базисной будет добавленная дополнительная переменная x6

Начальная симплекс-таблица

C 20 20 10 0 0 0 0
базис x1 x2 x3 x4 x5 x6 b
x4 -4 -3 -2 1 0 0 -33
x5 -3 -2 -1 0 1 0 -23
x6 -1 -1 -2 0 0 1 -12

В столбце b присутствуют отрицательные значения.
Максимальное по модулю |b|max = |-33| находится в первой строке.
Максимальный по модулю элемент в первой строке = -4 находится в первом столбце.
В качестве базисной переменной x4 берём x1.
Делим первую строку на -4. Из второй и третьей строк вычитаем первую, умноженную на соответствующий элемент в первом столбце.

Обновлённая таблица:

C 20 20 10 0 0 0 0
базис x1 x2 x3 x4 x5 x6 b
x1 1

3

4

1

2

1

4

0 0

33

4

x5 0

1

4

1

2

3

4

1 0

7

4

x6 0

1

4

3

2

1

4

0 1

15

4

В столбце b присутствуют отрицательные значения.
Максимальное по модулю |b|max = |-

| находится в третьей строке.
Максимальный по модулю элемент в третьей строке = –

находится в третьем столбце.
В качестве базисной переменной x6 берём x3.
Делим третью строку на –

. Из первой и второй строк вычитаем третью, умноженную на соответствующий элемент в третьем столбце.

Обновлённая таблица:

C 20 20 10 0 0 0 0
базис x1 x2 x3 x4 x5 x6 b
x1 1

2

3

0

1

3

0

1

3

7
x5 0

1

6

0

5

6

1

1

3

1

2

x3 0

1

6

1

1

6

0

2

3

5

2


Расчёт дельт

Дельты — это параметры, на основании которых проверяется оптимальность текущего решения и улучшается функция. Они рассчитываются для каждой из переменных ограничений и записываются последней строкой таблицы.

Для расчёта дельт используется следующая формула: Δi = ce1·a1i + ce2·a2i + … + cem·ami – ci. Проще говоря, чтобы вычислить дельту по заданной i-ой переменной, нужно перемножить коэффициенты условий в i-ом столбце на коэффициенты целевой функции при соответствующих базисных переменных, сложить эти произведения и вычесть из полученной суммы коэффициент целевой функции столбца i.

Пример 5


Таблица:

C 3 0 2 0 0 -6 0
базис x1 x2 x3 x4 x5 x6 b
x2 2 1 -3 0 0 6 18
x4 -3 0 2 1 0 -2 24
x5

1

5

0

3

5

0 1

4

5

36

5

Вычисляем дельты: Δi = C2·a1i + C4·a2i + C5·a3i – Ci

Симплекс-таблица с дельтами

C 3 0 2 0 0 -6 0
базис x1 x2 x3 x4 x5 x6 b
x2 2 1 -3 0 0 6 18
x4 -3 0 2 1 0 -2 24
x5

1

5

0

3

5

0 1

4

5

36

5

Δ -3 0 -2 0 0 6 0

Проверка плана на оптимальность

После того как дельты рассчитаны, необходимо проверить оптимальность текущего плана. Критерий оптимальности формулируется следующим образом:
При максимизации функции: текущее решение считается оптимальным, если в таблице отсутствуют отрицательные дельты.
При минимизации функции: текущее решение считается оптимальным, если в таблице отсутствуют положительные дельты.

Пример 6


9·x1 + 5·x2 + 4·x3 + 3·x4 + 2·x5 → max
x1 – 2·x2 + 2·x3 ≤ 6
x1 + 2·x2 + x3 + x4 = 24
2·x1 + x2 – 4·x3 + x5 = 30
Симплекс-таблица с дельтами

C 9 5 4 3 2 0 0
базис x1 x2 x3 x4 x5 x6 b
x6 1 -2 2 0 0 1 6
x4 1 2 1 1 0 0 24
x5 2 1 -4 0 1 0 30
Δ -2 3 -9 0 0 0 132

Критерий оптимальности: план оптимален, если в таблице отсутствуют отрицательные дельты.
План не оптимален, так как ищется максимум функции, а Δ1 = -2 отрицательна.


Если текущий план оптимален, то алгоритм завершает свою работу. Значениям переменных соответствуют значения столбца свободных коэффициентов b. Если свободной переменной нет в базисе, то её значение считается нулевым. Значение целевой функции, принимаемой на данном наборе, находится в строке с дельтами в том же столбце. Если какое-либо из значений столбца b отрицательно, то решения задачи не существует.

Переход к более оптимальному решению

Если текущий план оказался не оптимальным, то алгоритм ищет столбец с наименьшей (с наибольшей, если ищется минимум) дельтой. После чего вычисляются симплекс-отношения Q. Для этого значения свободных коэффициентов делятся на ненулевые коэффициенты из найденного столбца. Если результат деления получается отрицательным, то такие отношение игнорируются.

Среди найденных симплекс-отношений ищется строка, в которой находится симплекс-отношение с наименьшим значением. Если таких отношений нет, то алгоритм останавливает свою работу, так как целевая функция не ограничена и решения не существует.

Пример 7


Симплекс-таблица с дельтами

C 2 1 -2 0 0 0 0
базис x1 x2 x3 x4 x5 x6 b
x1 1 -5 0 -3 0 -1 25
x5 0 -16 0 -7 1 -3 57
x3 0 -6 1 -2 0 -1 17
Δ 0 1 0 -2 0 0 16

Проверяем план на оптимальность: план не оптимален, так как ищется минимум функции, а Δ2 = 1 положительна.
Определяем разрешающий столбец – столбец, в котором находится максимальная дельта: 2, Δ2: 1
Находим симплекс-отношения Q, путём деления коэффициентов b на соответствующие значения второго столбца

C 2 1 -2 0 0 0 0
базис x1 x2 x3 x4 x5 x6 b Q
x1 1 -5 0 -3 0 -1 25
x5 0 -16 0 -7 1 -3 57
x3 0 -6 1 -2 0 -1 17
Δ 0 1 0 -2 0 0 16

Все значения второго столбца отрицательны. Функция не ограничена. Оптимальное решение отсутствует.


В противном случае строка с наименьшим отношением считается разрешающей и, аналогично избавлению от отрицательных свободных коэффициентов, делится на разрешающий элемент, расположенный в найденных столбце и строке, и из остальных строк вычитается найденная строка, разделённая на значения, стоящие в этом же столбце соответствующей строки. Переменная, стоящая в разрешающем столбце заменяет базисную переменную, находящуюся в найденной строке.

После этого вычисляются новые дельты и проверяется новый план. Так продолжается до тех пор пока не будет выполнен критерий оптимальности плана или не будет установлено, что решение не существует.

Пример 8


Симплекс-таблица с дельтами

C 9 5 4 3 2 0 0
базис x1 x2 x3 x4 x5 x6 b
x6 1 -2 2 0 0 1 6
x4 1 2 1 1 0 0 24
x5 2 1 -4 0 1 0 30
Δ -2 3 -9 0 0 0 132

Проверяем план на оптимальность: план не оптимален, так как Δ1 = -2 отрицательна.

Итерация 1

Определяем разрешающий столбец – столбец, в котором находится минимальная дельта: 3, Δ3: -9
Находим симплекс-отношения Q, путём деления коэффициентов b на соответствующие значения третьего столбца
В найденном столбце ищем строку с наименьшим значением Q: Qmin = 3, строка 1.
На пересечении найденных строки и столбца находится разрешающий элемент: 2
В качестве базисной переменной x6 берём x3.

C 9 5 4 3 2 0 0
базис x1 x2 x3 x4 x5 x6 b Q
x3 1 -2 2 0 0 1 6 6 / 2 = 3
x4 1 2 1 1 0 0 24 24 / 1 = 24
x5 2 1 -4 0 1 0 30
Δ -2 3 -9 0 0 0 132

Делим первую строку на 2. Из второй и третьей строк вычитаем первую, умноженную на соответствующий элемент в третьем столбце.
Вычисляем новые дельты: Δi = C3·a1i + C4·a2i + C5·a3i – Ci

C 9 5 4 3 2 0 0
базис x1 x2 x3 x4 x5 x6 b Q
x3

1

2

-1 1 0 0

1

2

3 3
x4

1

2

3 0 1 0

1

2

21 24
x5 4 -3 0 0 1 2 42
Δ

5

2

-6 0 0 0

9

2

159

Текущий план X: [ 0, 0, 3, 21, 42, 0 ]
Целевая функция F: 9·0 + 5·0 + 4·3 + 3·21 + 2·42 + 0·0 = 159
Проверяем план на оптимальность: план не оптимален, так как Δ2 = -6 отрицательна.

Итерация 2

Определяем разрешающий столбец – столбец, в котором находится минимальная дельта: 2, Δ2: -6
Находим симплекс-отношения Q, путём деления коэффициентов b на соответствующие значения второго столбца
В найденном столбце ищем строку с наименьшим значением Q: Qmin = 7, строка 2.
На пересечении найденных строки и столбца находится разрешающий элемент: 3
В качестве базисной переменной x4 берём x2.

C 9 5 4 3 2 0 0
базис x1 x2 x3 x4 x5 x6 b Q
x3

1

2

-1 1 0 0

1

2

3
x2

1

2

3 0 1 0

1

2

21 21 / 3 = 7
x5 4 -3 0 0 1 2 42
Δ

5

2

-6 0 0 0

9

2

159

Делим вторую строку на 3. Из первой и третьей строк вычитаем вторую, умноженную на соответствующий элемент во втором столбце.
Вычисляем новые дельты: Δi = C3·a1i + C2·a2i + C5·a3i – Ci

C 9 5 4 3 2 0 0
базис x1 x2 x3 x4 x5 x6 b Q
x3

2

3

0 1

1

3

0

1

3

10
x2

1

6

1 0

1

3

0

1

6

7 7
x5

9

2

0 0 1 1

3

2

63
Δ

7

2

0 0 2 0

7

2

201

Текущий план X: [ 0, 7, 10, 0, 63, 0 ]
Целевая функция F: 9·0 + 5·7 + 4·10 + 3·0 + 2·63 + 0·0 = 201
Проверяем план на оптимальность: отрицательные дельты отсутствуют, следовательно план оптимален.
Ответ: x1 = 0, x2 = 7, x3 = 10, x4 = 0, x5 = 63, F = 201


Метод искусственного базиса

Очень часто при решении задачи линейной оптимизации бывает довольно сложно выполнять алгебраические преобразования над коэффициентами ограничений для поиска начального базиса. Для упрощения вычислений существует альтернативный метод решения, называемый методом искусственного базиса. Его суть заключается в том, что вместо того, чтобы искать базис среди имеющихся основных и дополнительных переменных, ввести так называемые искусственные переменные, которые сформируют начальный базис. Возможно, звучит сложно и непонятно, но сейчас мы всё объясним.

Подготовительный этап

Аналогично базовому симплекс-методу для всех ограничений с неравентством вводятся дополнительные переменные, причём для ограничений с ≥ они берутся с коэффициентом -1, а для ограничений с ≤ с коэффициентом 1. Ограничения с равенством остаются без изменений. Если свободный коэффициент какого-либо из ограничений меньше нуля, то такое ограничение умножается на -1 (знак неравенства при этом меняется на противоположный). После этого приступают к поиску базиса.

Пример 9


3·x1 + 2·x2 + 3·x3 → min
-2·x1 – x2 – x3 ≥ -2
3·x1 + 8·x2 + 2·x3 ≥ 8
2·x1 + x3 = 1
Меняем знаки у ограничений с отрицательными свободными коэффициентами, путём умножения на -1:
2·x1 + x2 + x3 ≤ 2
3·x1 + 8·x2 + 2·x3 ≥ 8
2·x1 + x3 = 1

Для каждого ограничения с неравенством добавляем дополнительные переменные x4 и x5.
Ограничение 1 содержит неравенство, базисной будет добавленная дополнительная переменная x4
Ограничение 2 содержит неравенство с ≥. Базисная переменная для этого ограничения будет определена позднее.
Ограничение 3 содержит равенство. Базисная переменная для этого ограничения будет определена позднее.

Начальная симплекс-таблица

C 3 2 3 0 0 0
базис x1 x2 x3 x4 x5 b
x4 2 1 1 1 0 2
?1 3 8 2 0 -1 8
?2 2 0 1 0 0 1


Формирование начального базиса

Для того, чтобы сформировать начальный базис в первую очередь можно поискать столбец, у которого одно значение равно единице, а все значения остальные значения равны нулю, и сделать соответствующую переменную базисной для этой строки. Однако такое случается довольно редко, поэтому проще сразу перейти к следующему пункту. Для всех ограничений, не имеющих базисной переменной, добавляем искусственную переменную с коэффициентом 1. В целевую функцию добавляем эту же переменную с коэффициентов -M, если ищется максимум или с коэффициентом M, если ищется минимум. M всего лишь является очень большим числом.

Пример 10


x1 – x2 → min
2·x1 + x2 = 1
x1 – 3·x2 + x3 = 3
x1 + 11·x2 = 11
Ограничение 1 содержит равенство. Базисная переменная для этого ограничения будет определена позднее.
Столбец 3 является частью единичной матрицы. Переменная x3 входит в начальный базис
Ограничение 3 содержит равенство. Базисная переменная для этого ограничения будет определена позднее.

Начальная симплекс-таблица

C 1 -1 0 0
базис x1 x2 x3 b
?1 2 1 0 1
x3 1 -3 1 3
?3 1 11 0 11

Для ограничения 1 добавляем искусственную переменную u1 и делаем её базисной.
Для ограничения 3 добавляем искусственную переменную u2 и делаем её базисной.
В целевую функцию добавляем искусственные пременные с коэффициентом M, где M — очень большое число.

Таблица с искусственными переменными

C 1 -1 0 M M 0
базис x1 x2 x3 u1 u2 b
u1 2 1 0 1 0 1
x3 1 -3 1 0 0 3
u2 1 11 0 0 1 11

Перепишем условие задачи с учётом добавленных искусственных переменных:
F = 1x1 -1x2 + Mu1 + Mu2 → min
2·x1 + x2 + u1 = 1
x1 – 3·x2 + x3 = 3
x1 + 11·x2 + u2 = 11


Расчёт дельт и проверка плана на оптимальность

После того, как начальный базис сформирован необходимо вычислить дельты. Дельты вычисляются полностью аналогично базовому методу: Δi = ce1·a1i + ce2·a2i + … + cem·ami – ci. Единственным отличием будет тот факт, что результат может содержать значения с M. Когда дельты будут получены необходимо проверить текущий опорный план на оптимальность (см. проверку плана на оптимальность в базовом симплекс-методе). Если план оптимален, то алгоритм завершает свою работу, иначе формирует более оптимальное решение и повторяет процесс.

Пример 11


Таблица с искусственными переменными

C 3 2 3 0 0 0 M M 0
базис x1 x2 x3 x4 x5 x6 u1 u2 b
x4 2 1 1 1 0 0 0 0 2
u1 3 0 2 0 -1 0 1 0 3
u2 0 0 1 0 0 -1 0 1 1

Вычисляем дельты: Δi = C4·a1i + C7·a2i + C8·a3i – Ci

Δ1 = C4·a11 + C7·a21 + C8·a31 – C1 = 0·2 + M·3 + M·0 – 3 = -3 + 3M
Δ2 = C4·a12 + C7·a22 + C8·a32 – C2 = 0·1 + M·0 + M·0 – 2 = -2
Δ3 = C4·a13 + C7·a23 + C8·a33 – C3 = 0·1 + M·2 + M·1 – 3 = -3 + 3M
Δ4 = C4·a14 + C7·a24 + C8·a34 – C4 = 0·1 + M·0 + M·0 – 0 = 0
Δ5 = C4·a15 + C7·a25 + C8·a35 – C5 = 0·0 + M·(-1) + M·0 – 0 = -M
Δ6 = C4·a16 + C7·a26 + C8·a36 – C6 = 0·0 + M·0 + M·(-1) – 0 = -M
Δ7 = C4·a17 + C7·a27 + C8·a37 – C7 = 0·0 + M·1 + M·0 – M = 0
Δ8 = C4·a18 + C7·a28 + C8·a38 – C8 = 0·0 + M·0 + M·1 – M = 0
Δb = C4·b1 + C7·b2 + C8·b3 – C9 = 0·2 + M·3 + M·1 – 0 = 4M

Симплекс-таблица с дельтами

C 3 2 3 0 0 0 M M 0
базис x1 x2 x3 x4 x5 x6 u1 u2 b
x4 2 1 1 1 0 0 0 0 2
u1 3 0 2 0 -1 0 1 0 3
u2 0 0 1 0 0 -1 0 1 1
Δ -3 + 3M -2 -3 + 3M 0 -M -M 0 0 4M

Текущий план X: [ 0, 0, 0, 2, 0, 0, 3, 1 ]
Целевая функция F: 3·0 + 2·0 + 3·0 + 0·2 + 0·0 + 0·0 + M·3 + M·1 = 4M
Проверяем план на оптимальность: план не оптимален, так как Δ1 = -3 + 3M положительна.


Симплекс метод онлайн

Данный онлайн калькулятор решает задачу линейного программирования симплекс методом. Дается подробное решение с пояснениями. Для решения задачи линейного программирования задайте количество ограничений и количество переменных. Затем введите данные в ячейки и нажимайте на кнопку “Вычислить”. Теоретическую часть смотрите в статье: Решение задачи линейного программирования. Симплекс метод.

Инструкция ввода данных. Числа вводятся в виде целых чисел (примеры: 487, 5, -7623 и т.д.), десятичных чисел (напр. 67., 102.54 и т.д.) или дробей. Дробь нужно набирать в виде a/b, где a и b (b>0) целые или десятичные числа. Примеры 45/5, 6.6/76.4, -7/6.7 и т.д.

Симплекс метод

Симплекс метод − это метод решения задачи линейного программирования (ЗЛП). Суть метода заключается в нахождении начального допустимого плана, и в последующем улучшении плана до достижения максимального (или минимального) значения целевой функции в данном выпуклом многогранном множестве или выяснения неразрешимости задачи. Подробнее в статье: Решение задачи линейного программирования. Симплекс метод.

Примеры решения ЗЛП симплекс методом

Пример 1. Решить следующую задачу линейного программирования:

Р е ш е н и е. Матрица коэффициентов системы уравнений имеет вид:

Правая часть ограничений системы уравнений имеет вид:

Составляем симплексную таблицу. В столбец x0 записывается правая часть ограничений. С правой стороны записывается матрица коэффициентов A. Последняя строка – это целевая функция, умноженная на −1. Последние три векторы столбцы обазуют базис в трехмерном пространствое. Следовательно базисные переменные , а свободные переменные :

Запишем текущий опорный план:

Данный опорный план не является оптимальным, так как в последней строке есть отрицательные элементы. Самый большой по модулю отрицательный элемент (-3), следовательно в базис входит вектор x2. Определяем, какой вектор выходит из базиса. Для этого вычисляем при . min(40:6, 28:2)=20/3 соответствует строке 1. Из базиса выходит вектор x3. Сделаем исключение Гаусса для столбца x2, учитывая, что ведущий элемент соответствует строке 1. Обнулим все элементы этого столбца, кроме ведущего элемента. Для этого сложим строки строки 2, 3, 4 со строкой 1, умноженной на -1/3, 1/6, 1/2, соответственно. Далее делим строку с ведущим элементом на ведущий элемент.

Симплекс таблица примет следующий вид:

Запишем текущий опорный план:

Данный опорный план не является оптимальным, так как в последней строке есть отрицательный элемент (-3), следовательно в базис входит вектор x1. Определяем, какой вектор выходит из базиса. Для этого вычисляем при . min(44/3:11/3, 62/3:5/3)=4 соответствует строке 2. Из базиса выходит вектор x4. Сделаем исключение Гаусса для столбца x1, учитывая, что ведущий элемент соответствует строке 2. Обнулим все элементы этого столбца, кроме ведущего элемента. Для этого сложим строки строки 1, 3, 4 со строкой 2, умноженной на 1/11, -5/11, 9/11, соответственно. Далее делим строку с ведущим элементом на ведущий элемент.

Симплекс таблица примет следующий вид:

Запишем текущий опорный план:

Текущий опорный план является оптимальным, так как в строках 4 под переменными нет отрицательных элементов.

Решение можно записать так: .

Значение целевой функции в данной точке: F(X)=.

Пример 2. Найти максимум функции

при условиях

Р е ш е н и е. Матрица коэффициентов системы уравнений имеет вид:

Правая часть ограничений системы уравнений имеет вид:

Составляем симплексную таблицу. В столбец x0 записывается правая часть ограничений. С правой стороны записывается матрица коэффициентов A. Последняя строка – это целевая функция, умноженная на −1:

Базисные векторы x4, x3, следовательно, все элементы в столбцах x4, x3, ниже горизонтальной линии должны быть нулевыми.

Обнулим все элементы столбца x4, кроме ведущего элемента. Для этого сложим строку 3 со строкой 1, умноженной на 4. Обнулим все элементы столбца x3, кроме ведущего элемента. Для этого сложим строку 3 со строкой 2, умноженной на 1.

Симплекс таблица примет вид:

Запишем текущий опорный план:

Данный опорный план не является оптимальным, так как в последней строке есть отрицательный элемент (-11), следовательно в базис входит вектор x2. Определяем, какой вектор выходит из базиса. Для этого вычисляем при . Все следовательно целевая функция неограничена сверху. Т.е. задача линейного программирования неразрешима.

Примеры решения ЗЛП методом искусственного базиса

Пример 1. Найти максимум функции

при условиях

Р е ш е н и е. Так как количество базисных векторов должен быть 3, то добавляем искусственное переменное, а в целевую функцию добавляем это переменное, умноженное на −M, где M, очень большое число:

Матрица коэффициентов системы уравнений имеет вид:

Правая часть ограничений системы уравнений имеет вид:

Составляем симплексную таблицу. В столбец x0 записывается правая часть ограничений. С правой стороны записывается матрица коэффициентов A. Последние две строки − это целевая функция, умноженная на −1 и разделенная на две части. Последняя строка − строка с исскуственными переменными:

Базисные векторы следовательно, все элементы в столбцах ниже горизонтальной линии должны быть нулевыми.

Обнулим все элементы столбца кроме ведущего элемента. Для этого сложим строку 5 со строкой 3, умноженной на -1.

Симплекс таблица примет вид:

Запишем текущий опорный план:

Данный опорный план не является оптимальным, так как в последней строке есть отрицательные элементы. Самый большой по модулю отрицательный элемент (-5), следовательно в базис входит вектор Определяем, какой вектор выходит из базиса. Для этого вычисляем при соответствует строке 3. Из базиса выходит вектор Сделаем исключение Гаусса для столбца учитывая, что ведущий элемент соответствует строке 3. Обнулим все элементы этого столбца, кроме ведущего элемента. Для этого сложим строки строку 5 со строкой 3, умноженной на 1. Далее делим строку с ведущим элементом на ведущий элемент.

Симплекс таблица примет следующий вид:

Запишем текущий опорный план:

Данный опорный план не является оптимальным, так как в последней строке есть отрицательные элементы. Самый большой по модулю отрицательный элемент (-3), следовательно в базис входит вектор Определяем, какой вектор выходит из базиса. Для этого вычисляем при соответствует строке 1. Из базиса выходит вектор x2. Сделаем исключение Гаусса для столбца x1, учитывая, что ведущий элемент соответствует строке 1. Обнулим все элементы этого столбца, кроме ведущего элемента. Для этого сложим строки строки 2, 3, 4 со строкой 1, умноженной на 3/2, -1/10, 3/2, соответственно. Далее делим строку с ведущим элементом на ведущий элемент.

Симплекс таблица примет следующий вид:

Запишем текущий опорный план:

Данный опорный план не является оптимальным, так как в последней строке есть отрицательные элементы. Самый большой по модулю отрицательный элемент (-13/2), следовательно в базис входит вектор x3. Определяем, какой вектор выходит из базиса. Для этого вычисляем при соответствует строке 3. Из базиса выходит вектор x5. Сделаем исключение Гаусса для столбца x3, учитывая, что ведущий элемент соответствует строке 3. Обнулим все элементы этого столбца, кроме ведущего элемента. Для этого сложим строки строки 1, 2, 4 со строкой 3, умноженной на 5/3, 25/9, 65/9, соответственно. Далее делим строку с ведущим элементом на ведущий элемент.

Симплекс таблица примет следующий вид:

Запишем текущий опорный план:

Текущий опорный план является оптимальным, так как в строках 4−5 под переменными нет отрицательных элементов.

Решение исходной задачи можно записать так:

Значение целевой функции в данной точке:

Пример 2. Найти оптимальный план задачи линейного программирования:

Р е ш е н и е. Так как количество базисных векторов должен быть 3, то добавляем искусственные переменные, а в целевую функцию добавляем эти переменные, умноженные на −M, где M, очень большое число:

Матрица коэффициентов системы уравнений имеет вид:

Правая часть ограничений системы уравнений имеет вид:

Составляем симплексную таблицу. В столбец x0 записывается правая часть ограничений. С правой стороны записывается матрица коэффициентов A. Последние две строки − это целевая функция, умноженная на −1 и разделенная на две части. Последняя строка − строка с исскуственными переменными:

Базисные векторы x4, x5, x6, следовательно, все элементы в столбцах x4, x5, x6, ниже горизонтальной линии должны быть нулевыми.

Обнулим все элементы столбца x4, кроме ведущего элемента. Для этого сложим строку 4 со строкой 1, умноженной на -1. Обнулим все элементы столбца x5, кроме ведущего элемента. Для этого сложим строку 5 со строкой 2, умноженной на -1. Обнулим все элементы столбца x6, кроме ведущего элемента. Для этого сложим строку 5 со строкой 3, умноженной на -1.

Симплекс таблица примет вид:

Запишем текущий опорный план:

В строке 5 элементы, соответствующие переменным x1, x2, x3, x4, x5, x6 неотрицательны, а число находящийся в пересечении данной строки и столбца x0 отрицательнo. Тогда исходная задача не имеет опорного плана. Следовательно она неразрешима.

Добавить комментарий