S2, X2
|
S1, X1
|
В
|
S1, X2
|
S2, X1
|
Применяя аналогичную процедуру ко всем экстремальным
точкам рис. 1, можно убедиться в том, что любую последующую экстремальную точку
всегда можно определить путем взаимной замены по одной переменной в составе
базисных и небазисных переменных ( предыдущей смежной точки ). Этот фактор существенно
упрощает реализацию вычислительных процедур симплекс-метода.
Рассмотренный процесс взаимной замены переменных
приводит к необходимости введения двух новых терминов. Включаемой переменной
называется небазисная в данный момент переменная, которая будет включена в
множество базисных переменных на следующей итерации ( при переходе к смежной
экстремальной точке ). Исключаемая переменная — это та базисная переменная, которая на следующей итерации подлежит исключению из множества базисных
переменных.
Вычислительные процедуры
симплекс-метода.
симплекс-алгоритм состоит из следующих шагов.
Шаг 0. Используя линейную модель стандартной формы, определяют начальное допустимое базисное решение путем приравнивания к нулю п —
т ( небазисных ) переменных.
Шаг 1. Из числа текущих небазисных ( равных нулю )
переменных выбирается включаемая в новый базис переменная, увеличение которой
обеспечивает улучшение значения целевой функции. Если такой переменной нет, вычисления прекращаются, так как текущее базисное решение оптимально. В
противном случае осуществляется переход к шагу 2.
Шаг 2. Из числа переменных текущего базиса выбирается
исключаемая переменная, которая должна принять нулевое значение ( стать небазисной
) при введении в состав базисных новой переменной.
Шаг 3. Находится новое базисное решение, соответствующее новым составам небазисных и базисных переменных. Осуществляется
переход к шагу 1.
Поясним процедуры симплекс-метода на примере решения
нашей задачи. Сначала необходимо представить целевую функцию и ограничения
модели в стандартной форме:
Z X1 25X2 +0S1
-0S2 = 0 ( Целевая функция )
5X1 + 100X2 + S1
= 1000 ( Ограничение )
-X1 + 2X2 + S2
= 0 ( Ограничение )
Как отмечалось ранее, в качестве начального пробного
решения используется решение системы уравнений, в которой две переменные
принимаются равными нулю. Это обеспечивает единственность и допустимость
получаемого решения. В рассматриваемом случае очевидно, что подстановка X1 = X2
= 0 сразу же приводит к следующему результату: S1 = 1000, S2 = 0 ( т. е.
решению, соответствующему точке А на рис. 1 ). Поэтому точку А можно
использовать как начальное допустимое решение. Величина Z в этой точке равна
нулю, так как и X1 и X2 имеют нулевое значение. Поэтому, преобразовав уравнение
целевой функции так, чтобы его правая часть стала равной нулю, можно убедиться
в том, что правые части уравнений целевой функции и ограничений полностью
характеризуют начальное решение. Это имеет место во всех случаях, когда
начальный базис состоит из остаточных переменных.
Полученные результаты удобно представить в виде
таблицы :