Архитектура Аудит Военная наука Иностранные языки Медицина Металлургия Метрология Образование Политология Производство Психология Стандартизация Технологии |
Геометрическая интерпретация задачи линейного программирования.
Каждой паре чисел х1 и х2 поставим в соответствие точку плоскости (2-мерного пространства) с координатами х1 и х2, тогда каждое ограничение (2.2.1) задает полупространство, а вся система (2.2.1) определяет многоугольник (в n-мерном пространстве – многогранник), полученный в результате их пересечения. В общем случае многогранник может быть неограниченным или пустым (система неравенств противоречива). В примере 2.2.1 множество допустимых планов соответствует на плоскости множеству точек многоугольника OABCD(рис 2.2.1.). Целевая функция F=5х1 + 6х2 определяет на плоскости семейство прямых линий (в n-мерном пространстве – плоскостей), параллельных друг другу, причем, чем дальше прямая от точки О, тем большее значение принимает целевая функция. Таким образом, оптимальное решение будет в точке многоугольника OABCD, где целевая функция касается этого многоугольника при удалении от точки О.
O Рис.2.2.1. Графическое представление задачи 2.2.1. х1
В нашем примере это будет вершина многоугольника С с координатами (примерно) х1=4.5; х2=3. Для точного определения координат точки С рассмотрим уравнения прямых, пересечение которых ее образовало. Получаем систему из двух уравнений: 2х1 + 1х2 = 12, 2х1 + 3х2 = 18, решив которую получим точные значения х1=4.5; х2=3. Метод решения системы линейных уравнений может быть использован любой, однако, в целях сокращения объема вычислений при дальнейшем изложении предлагается метод Крамера. Напомним кратко его суть: Для решения системы a11 х1 + a12 х2 = b1, a21 х1 + a22 х2 = b2, вычисляем D = a11 a22 - a12 a21, D1 = b1a22 - a12 b2, D2 = a11 b2 - b1a21, и затем х1 = D1 / D; х2 = D2 / D. В нашем примере: D=2´ 3 – 1´ 2 = 4, D1 = 12´ 3 – 1´ 18 = 18, D2 = 2 ´ 18 – 12 ´ 2 = 12, откуда х1 = 18/4 = 4.5, х2 = 12/4 = 3 (совпало с первоначальным приближением). Вычислим значение целевой функции в точке С: F = 5 ´ 4.5 + 6 ´ 3 = 40.5. Таким образом мы решили поставленную задачу, нашли объемы производства х1 первого и х2 второго вида продукции, удовлетворяющие ограничениям (2.2.1) и доставляющие максимальное значение целевой функции F = 40.5 усл.ед. Пример 2.2.2. Рассмотрим еще одну задачу (ее часто называют задачей о диете, хотя аналогичной математической моделью можно описывать задачи, ничего общего с диетой не имеющие). Таблица 2.2.2
Под нормативом понимается необходимый минимум питательных веществ суточного рациона. В этой задаче необходимо найти такие объемы кормов х1, х2, чтобы обеспечить содержание в них кормовых единиц, белка и кальция не менее нормативного при минимальной стоимости. Опять же предполагая, что количество полезных веществ, а также стоимость пропорциональны объемам кормов, получаем следующую математическую модель задачи: (I) 0.5 х1 + 1х2 ³ 20 (II) 50 х1 + 200 х2 ³ 2000 (III) 10 х1 + 2 х2 ³ 100 (2.2.2) х1 ³ 0, х2 ³ 0, F=1.5 х1 + 2.5 х2® min. Геометрическую интерпретацию данной задачи приведем на рис.2.2.2.
5 10 15 20 25 30 35 40 х1 Рис.2.2.2. Графическое представление задачи 2.2.2 В данном случае множество допустимых планов представляет собой неограниченный многоугольник, заштрихованный на рис.2.2.2. Целевая функция принимает наименьшее значение в точке В. Визуально на графике координаты этой точки х1 @ 7, х2 @ 17. Сделаем аналитическую проверку: D=0.5´ 2 – 1´ 10 = –9, D1 = 20´ 2 – 1´ 100 = –60, D2 = 0.5 ´ 100 – 20 ´ 10 = –150. Откуда х1 = –60 / –9 = 6.67, х2 = –150 / –9 = 16.67. Популярное:
|
Последнее изменение этой страницы: 2016-05-28; Просмотров: 795; Нарушение авторского права страницы