- Цветы и растения
- Аквариум и рыбы
- Для работы
- Для сайта
- Для обучения
- Почтовые индексы Украины
- Всяко-разно
- Электронные библиотеки
- Реестры Украины
- Старинные книги о пивоварении
- Словарь старославянских слов
- Все романы Пелевина
- 50 книг для детей
- Стругацкие, сочинения в 33 томах
- Записи Леонардо да Винчи
- Биология поведения человека
Главная Прочие дисциплины Книги Математичне програмування - Наконечний С.І. |
Математичне програмування - Наконечний С.І.
2.8.3. Оптимальний розв’язок. Критерій оптимальності плану
Симплексний метод уможливлює направлений перебір опорних планів, тобто перехід від одного плану до іншого, який є хоча б не гіршим від попереднього за значенням функціонала. Отже, окремим питанням стає вибір вектора, який необхідно вводити в базис при здійсненні ітераційної процедури симплексного методу.
Розглянемо задачу лінійного програмування (2.36)—(2.38).
Допустимо, що вона має опорні плани і вони є невиродженими. Розглянемо початковий опорний план виду (2.40):
Такому плану відповідає розклад за базисними векторами
(2.45)
та значення функціонала:
(2.46)
Кожен з векторів можна розкласти за векторами базису, причому у єдиний спосіб:
, (2.47)
тому такому розкладу відповідатиме і єдине значення функціонала:
. (2.48)
Позначимо через коефіцієнт функціонала, що відповідає вектору , та (їх називають оцінками відповідних векторів плану) . Тоді справедливим є таке твердження (умова оптимальності плану задачі лінійного програмування): якщо для деякого плану розклад всіх векторів у даному базисі задовольняє умову:
, (2.49)
то план є оптимальним розв’язком задачі лінійного програмування (2.36)—(2.38).
Аналогічно формулюється умова оптимальності плану задачі на відшукання мінімального значення функціонала: якщо для деякого плану розклад всіх векторів у даному базисі задовольняє умову
, (2.50)
то план Х0 є оптимальним розв’язком задачі лінійного програмування.
Отже, для того, щоб план задачі лінійного програмування був оптимальним, необхідно і достатньо, щоб його оцінки були невід’ємними для задачі на максимум та недодатними для задачі на мінімум.
Умови оптимальності планів задач лінійного програмування є наслідками двох теорем. Скориставшись введеними в даному параграфі допущеннями та позначеннями, сформулюємо відповідні теореми, а також наведемо їх доведення.
Теорема 2.6. Якщо для деякого вектора виконується умова , то план не є оптимальним і можна відшукати такий план Х, для якого виконуватиметься нерівність .
Доведення. Помножимо (2.47) і (2.48) на і віднімемо результати відповідно з (2.45) та (2.46). Отримаємо:
; (2.51)
(2.52)
У співвідношенні (2.52) до обох частин додається величина для . У (2.51) додатні, тому завжди можна знайти таке , що всі коефіцієнти при векторах були б невід’ємними, інакше кажучи, отримати новий план задачі виду:
, якому згідно з (2.52) відповідає таке значення функціонала:
. (2.53)
Оскільки за умовою теореми і , то , що й потрібно було довести.
Якщо розглядається задача на відшукання мінімального значення цільової функції, то формулюється така теорема.
Теорема 2.7. Якщо для деякого вектора виконується умова , то план не є оптимальним і можна побудувати такий план Х, для якого виконуватиметься нерівність .
Доведення аналогічне попередньому.
Created/Updated: 25.05.2018