Алгебра симплекс – метода. Существо метода состоит в следующем. Находим какое-нибудь базисное решение. Далее проверяем, не достигнут ли уже максимум целевой функции. Если нет, то ищем новое допустимое базисное решение, но не любое, а такое, которое увеличивает значение q/. Затем процедуру повторяем. Для перехода к новому допустимому базисному решению одну из свободных переменных следует сделать базисной. При этом она станет отличной от нуля и будет возрастающей. Если какая либо свободная переменная входит в целевую функцию со знаком «+», т.е. при её увеличении целевая функция увеличивается, то максимум не достигнут и данную переменную следует сделать базисной (отличной от нуля).
Математическое описание. Использование графического способа удобно только при решении задач ЛП с двумя переменными. При большем числе переменных необходимо применение алгебраического аппарата . В данной главе рассматривается общий метод решения задач ЛП , называемый симплекс-методом . Информация, которую можно получить с помощью симплекс-метода, не ограничивается лишь оптимальными значениями переменных. Процесс решения задачи линейного программирования носит итерационный характер: однотипные вычислительные процедуры в определенной последовательности повторяются до тех пор, пока не будет получено оптимальное решение. Процедуры , реализуемые в рамках симплекс-метода , требуют применения вычислительных машин - мощного средства решения задач линейного программирования . Симлекс-метод - это характерный пример итерационных вычислений, используемых при решении большинства оптимизационных задач. Правая и левая части ограничений линейной модели могут быть связаны знаками . Кроме того, переменные, фигурирующие в задачах ЛП, могут быть неотрицательными или не иметь ограничения в знаке. Для построения общего метода решения задач ЛП соответствующие модели должны быть представлены в некоторой форме, которую назовем стандартной формой линейных оптимизационных моделей. При стандартной форме линейной модели. 1. Все ограничения записываются в виде равенств с неотрицательной правой частью; 2. Значения всех переменных модели неотрицательны; 3. Целевая функция подлежит максимизации или минимизации. Покажем, каким образом любую линейную модель можно привести к стандартной.
иального исчисления для нахождения точек максимума и минимума (экстремумов) функции в условиях наличия и отсутствия ограничений.Постановка задачи нелинейного программированияВ задаче нелинейного прогр
двумя пе-ременными, состоящее в том, что обе перемен¬ные определяются каждая в отдельности как функции одной и той же вспомогательной переменной, на-зывается параметрическим, а вспомогательная переме
какое число является первым, а какое вторым. Если х≠у, то пары (х, у) и (у, х) различны, так как в первой из них первым числом является х, а во второй у.Каждой паре чисел (х; у) соответствует,
жестве D задана функция "n" переменныхМножество D, указанное в определении, называется областью определения или областью существования этой функции.Если рассматривается функция двух переменных, то сов
ая и дифференциал - и разработанный в дифференциальном исчислении аппарат, связанный с ними, доставляют средства для исследований функций, локально сходных с линейной функцией или многочленом, а именн