Параметрическое линейное программирование Выполнила: студентка 3 курса, группы ММ-61 Лучинина Екатерина Проверил: Щиканов Алексей Юрьевич.

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
Кафедра математики и моделирования Старший преподаватель Е.Г. Гусев Курс «Высшая математика» Лекция 17. Тема: Графический метод и симплекс-метод задачи.
Advertisements

1 Тема урока : Оптимизационное моделирование. 2 Оптимизация Оптимизация (математика)Оптимизация (математика) нахождение оптимума (максимума или минимума)
Симплекс-метод. Сущность метода Первый шаг. Найти допустимое решение (план), соответствующее одной из вершин области допустимых решений. Второй.
Математика Экономико-математические методы Векслер В.А., к.п.н.
Графический метод решения задач математического программирования 1. Общий вид задачи математического программирования Z = F(X) >min Z = F(X) >min g i (x.
ТЕМА 2. Статическая оптимизация 2.1. Общая постановка задачи математического программирования 2.2. Задача линейного программирования и методы ее решения.
ЗАДАЧА ЛИНЕЙНОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ РЕШЕНИЕ В EXCEL.
Математические методы и модели организации операций Задачи линейного программирования.
Транспортная параметрическая задача.. Транспортная задача – одна из распространенных задач линейного программирования. Транспортная задача – одна из распространенных.
Симплекс-метод Лекции 6, 7. Симплекс-метод с естественным базисом Симплекс –метод основан на переходе от одного опорного плана к другому, при котором.
Прямая и двойственная задачи и их решение симплекс-методом Лекции 8, 9.
Часть 2 Двойственные задачи Правила построения двойственных задач.
В. И. Дихтяр МАТЕМАТИКА Российский университет дружбы народов Институт гостиничного бизнеса и туризма Раздел 3Линейное программирование Тема 32 Задачи.
Метод искусственного базиса. Сущность метода Если в системе ограничений, приведенной к каноническому виду, не удается сразу выделить базисные переменные,
Двойственные задачи. Каждой задаче линейного программирования соответствует задача, называемая двойственной или сопряженной по отношению к исходной задаче.
Математические методы и модели исследования операций. Выполнила: Фаткуллина А.В. ММ-61 Проверил: Щиканов А.Ю.
Основная задача линейного программирования Геометрическая интерпретация.
Симплекс-метод. Сущность метода Симплекс-метод – универсальный метод решения задач линейного программирования. Суть метода: целенаправленный перебор.
Оптимальный план производства Математические методы в теории управления, продвинутый курс Направление менеджмент, магистерская программа «Управление проектами»,
Краткий курс лекций по математике Для студентов 1 курса экономического факультета Шапошникова Е.В. к.ф.-м.н., доцент.
Транксрипт:

Параметрическое линейное программирование Выполнила: студентка 3 курса, группы ММ-61 Лучинина Екатерина Проверил: Щиканов Алексей Юрьевич

Параметрическое линейное программирование представляет собой один из разделов математического программирования, изучающий задачи, в которых целевая функция или ограничения зависят от одного или нескольких параметров. С математической точки зрения параметрическое программирование выступает как одно из средств анализа чувствительности решения к вариации исходных данных, оценки устойчивости решения. Сущность задачи параметрического ЛП

Геометрическая интерпретация задачи параметрического ЛП Если обратиться к геометрической интерпретации задачи, то можно заметить, что вектор-градиент линейной формы определяется её параметром. Например, для целевой функции L(X, λ) = λX 1 + (1- λ)X 2 при различных значениях параметра λ градиент определяет различные направления роста функции. Нетрудно видеть, что, если при некотором значении параметра максимум достигается в вершине A, то небольшая вариация этого значения несколько изменит направление градиента, но не изменит положение точки максимума. Отсюда напрашивается вывод, что некоторый план, оптимальный при λ = λ 0 оптимален и в окрестности λ 0, т.е. при α λ β где λ 0 [α, β].

Геометрическая интерпретация задачи параметрического ЛП

Алгоритм решения задачи параметрического ЛП 1. Считая значение параметра равным некоторому числу, находим оптимальный план Х* или устанавливаем неразрешимость полученной задачи линейного программирования. 2. Определяют множество значений параметра, для которых найденный оптимальный план является оптимальным или задача неразрешима. Эти значения параметра исключаются из рассмотрения. 3. Полагают значение параметра равным некоторому числу, принадлежавшему оставшейся части промежутка, и находят решение полученной задачи линейного программирования. 4. Определяют множество значений параметра, для которых новый оптимальный план остается оптимальным или задача неразрешима. Вычисления повторяются до тех пор, пока не будут исследованы все значения параметра.

Пример задачи параметрического ЛП Предприятие должно выпустить два вида продукции А и В, для изготовления которых используется три вида сырья, нормы расходов заданы в таблице. Известно, что цена на А единицу продукции может изменяться от 2 до 12 у.е., для В от 13 до 3 у.е. Найти оптимальные планы выпуска для заданных интервалов цен. АВЗапасы

Решение задачи: Строим систему ограничений, находим целевую функцию:

В соответствии с ограничениями и полученными параметрами строим первую симплекс таблицу: Решение начинаем при х1х1 х2х2 х3х3 х4х4 х5х5 bibi х4х х5х х5х

х1х1 х2х2 х3х3 х4х4 х5х5 bibi х4х х5х х5х

При решение найдено. Найдем интервал изменения, при котором решение будет оставаться оптимальным. При > выбранный столбец является разрешающим. Для нахождения нового оптимального решения при >

х1х1 х2х2 х3х3 х4х4 х5х5 bibi х3х х2х х1х

Ищем решение при

х1х1 х2х2 х3х3 х4х4 х5х5 bibi х4х4 001/21-3/21 х2х х1х1 101/20-1/ /2025-5/2108-6

Ответ: