Реферат: Линейное программирование постановка задач и графическое решение

a_M1 x₁ + a_M2 x₂ b_M

x₁ 0, x₂ 0

Это все равно, что в системе (1.6) - (1.7) положить N=2. Каждое неравенство этой системы геометрическиопределяет полуплоскость с граничной прямой

a_i1 x₁ + a_i2 x₂ = b_i ,(i = 1, 2, ..., m). Условия неотрицательности определяют полуплоскости соответственно с граничными прямыми х= 0, х = 0. Система совместна, поэтому полуплоскости, как выпуклые множества, пересекаясь, образуют общую часть, которая является выпуклым множеством и представляет собой совокупность точек, координаты каждой из которых являются решением данной системы (рис. 1.1).

Совокупность этих точек (решений) назовем многоугольником решений. Он может быть точкой, отрезком, лучом, много-угольником, неограничен-ной многоугольной облас-тью.

Если в системе ограничений (1.6) - (1.7) n = 3, то каждое нера-венство геометрически представляет полупространство трехмерного пространства, граничная плоскость которого a_i1 x₁ + a_i2 x₂ + a_i3 x₃ = b_i ,(i = 1, 2, ..., n), а условия неотрицательности – полупрост-ранства с граничными плоскостями соответственно х_j = 0 (j = 1, 2, 3). Если система ограничений совместна, то эти полупространства, как выпуклые множества, пересекаясь, образуют в трехмерном пространстве общую часть, которая называется многогранником решений . Многогранник решений может быть точкой, отрезком, лучом, многоугольником, многогранником, многогранной неограниченной областью. Пусть в системе ограничений (1.6) - (1.7) n 3; тогда каждое неравенство определяет полупространство n-мерного пространствас граничной гиперплоскостью a_i1 x₁ + a_i2 x₂ + a_iN x_N = b_i (i = 1, 2, ..., m), а условия неотрицательности – полупространствас граничными гиперплоскостями х_j 0 (j = 1, 2, ..., n).

Если система ограничений совместна, то по аналогии с трехмерным пространством она образует общую часть n-мерного пространства, называемую многогранником решений, так как координаты каждой еготочки являются решением.

Таким образом, геометрически задача линейного программированияпредставляет собой отыскание такой точки многогранника решений,координаты которой доставляют линейной функции минимальное значение, причем допустимыми решениями служат все точки многогранника решений.

2. Графический метод решения

задачи линейного программирования.

2.1. Область применения.

Графический метод основан на геометрической интерпретации задачи линейного программирования и применяется в основном при решении задач двумерного пространства и только некоторых задач трехмерного простран6тва, так как довольно трудно построить многогранник решений, который образуется в результате пересечения полупространств. Задачу пространства размерности больше трех изобразить графически вообще невозможно.

Пусть задача линейного программирования задана в двумерном пространстве, т.е. ограничения содержат две переменные.

Найти минимальное значение функции

(2.1) Z= С₁ х₁ +С₂ х₂

при

a₁₁ x₁ + a₂₂ x₂ b₁

(2.2) a₂₁ x₁ + a₂₂ x₂ b₂

. . . . . . . .

a_M1 x₁ + a_M2 x₂ b_M

(2.3) х₁ 0, х₂ 0

Допустим, что система (2.2) при условии (2.3) совместна и ее многоугольник решений ограничен. Каждое из неравенств (2.2) и (2.3), как отмечалось выше, определяет полуплоскость с граничными прямыми: a_i1 x₁ + a_i2 x₂ + a_i3 x₃ = b_i ,(i = 1, 2, ..., n), х₁ =0, х₂ =0. Линейная функция (2.1) при фиксированных значениях Z является уравнением прямой линии: С₁ х₁ + С₂ х₂ = const. Построим многоугольник решений системы ограничений (2.2) и график линейной функции (2.1) при Z = 0 (рис. 2.1). Тогда поставленной задаче линейного прграммирования можно дать следующую интерпретацию. Найти точкумногоугольника решений, в которой прямая С₁ х₁ + С₂ х₂ = const опорная и функция Z при этом достигает минимума.

Значения Z = С₁ х₁ + С₂ х₂ возрастают в направлении вектора N =(С₁ , С₂ ), поэтому прямую Z = 0передвигаем параллельно самой себе в направлении вектора Х. Из рис. 2.1 следует, что прямая дважды становится опорной по отношению к многоугольнику решений (в точках А и С), причем минимальное значение принимает в точке А. Координаты точки А (х₁ , х₂ ) находим, решая систему уравнений прямых АВ и АЕ.

Если многоугольник решений представляет собой неограниченную многоуголь-ную область, то возможны два случая.

Случай 1. Прямая С₁ х₁ + С₂ х₂ = const, передвигаясь в направлении вектора N или противоположно ему, постоянно пересекает многоугольник решений и ни в какой точке не является опорной кнему. В этом случае линейная функция не ограничена на многоугольнике решений как сверху, так и снизу (рис. 2.2).

Случай 2. Прямая, пере-двигаясь, все же становится опорной относительно многоу-гольника решений (рис. 2.2, а – 2.2, в). Тогда в зави-симости от вида области ли-нейная функция может быть ограниченной сверху и неограниченной снизу (рис. 2.2, а), ограниченной снизу и неограниченной сверху (рис. 2.2, б), либо ограниченной как снизу, так и сверху (рис. 2.2, в).

2.1. Примеры задач, решаемых графическим методом.

Решим графическим методом задачи использования сырья и составления рациона.

Задача использования сырья. Для изготовления двух видов продукции Р₁ и Р₂ используют три вида сырья: S₁ , S₂ , S₃ . Запасы сырья, количество единиц сырья, затрачиваемых на изготовление единицы продукци, а так же величина прибыли, получаемая от реализации единицы продукции, приведены в таблице 2.1.

Таблица 2.1.

Вид сырья	Запас сырья	Количество единиц сырья, идущих на изготовление единицы продукции
		Р1	Р2
S1	20	2	5
S2	40	8	5
S3	30	5	6
Прибыль от единицы продукции, руб.		50	40

Необходимо составить такой план выпуска продукции, чтобы при ее реализации получить максимальную прибыль.

Решение.