Рабочая программа дисциплины методы оптимальных решений (стр. 7 )

1·(–9) + 9 = 0

·(–9) + 0 = –

0·(–9) + 1 = 1

0·(–9) + 0 = 0.

Аналогично проводятся расчеты по всем строкам таблицы, включая индексную.

Далее возвращаемся к этапу 2 алгоритма – проверка оптимальности опорного плана. Выполняя последовательно все этапы алгоритма, заполняем таблицу 3.

На третьей итерации в таблице 3 получен оптимальный план, так как все коэффициенты в индексной строке ∆j ≥ 0, j = 1, 6.

Запишем оптимальный план:

= (30, 0, 30, 0, 180, 0), L() = 1080 (тыс. руб.).

Следовательно, для получения максимальной прибыли в размере 1080 тыс. руб. торговому предприятию необходимо продавать товаров 1-ой группы 30 ед. (х1*= 30) и товаров 3-ей группы 30 ед. (х3*= 30). В оптимальный план вошла дополнительная переменная х5*= 180. Это указывает на то, что ресурсы второго вида (площади торговых залов) недоиспользованы на 180 м2, остальные ресурсы использованы полностью, так как х4*= х6*= 0.

Полученный в результате решения оптимальный план является невырожденным, так как при расчете столбца θ не были получены одинаковые минимальные значения и все значения базисных переменных в оптимальном плане отличны от нуля.

В индексной строке таблицы 3 в строках переменных , не вошедших в состав базисных, получены ненулевые элементы, поэтому оптимальный план задачи является единственным.

Таблица 1	Базисные перемен- ные	Свободные члены (значения базисных перемнных)	x1	x2	x3	x4	x5	x6	θ
←x4	240	2	1	6	1	0	0	40
x5	540	3	3	9	0	1	0	60
x6	120	2	1	2	0	0	1	60
	0	–14	–6	–22↑	0	0	0
Таблица 2	x3	40			1		0	0	120
x5	180	0		0	–	1	0	–
←x6	40			0	–	0	1	30
	880	–↑	–	0		0	0
Таблица 2	x3	30	0	0	1		0	–
x5	180	0		0	–	1	0
x1	30	1		0	–	0
	1080	0	1	0	2	0	5

Двойственная задача к задаче планирования торговли

Каждой задаче линейного программирования можно сопоставить другую задачу, называемую двойственной или сопряженной по отношению к исходной или прямой. Составим двойственную задачу к задаче планирования товарооборота (2.1) – (2.3), которую будем называть прямой.

Обозначим yi () – двойственная оценка (неявная стоимость) единицы i-го ресурса. Тогда двойственная задача к задаче планирования торговли формулируется следующим образом:

Требуется определить оценку единицы каждого вида ресурса, чтобы при заданных объемах ресурса bi, нормах их расхода aij и показателях прибыли cj, общая стоимость ресурсов, затраченных на организацию торгового процесса, была бы минимальной.

Запишем математическую модель двойственной задачи к задаче линейного программирования (2.1) – (2.3).

Определить , который удовлетворяет условиям

, (3.1)

yi ≥ 0, (3.2)

и доставляет минимальное значение целевой функции

(3.3)

Ограничения (3.1) показывают, что оценка (стоимость) всех ресурсов, затраченных на продажу единицы j группы товаров, должна быть не меньше прибыли, получаемой от продажи единицы j группы товаров, а общая стоимость всех ресурсов (3.3) должна быть минимальной.

Задачи (2.1) – (2.3) и (3.1) – (3.3) представляют симметричную пару двойственных задач, так как системы ограничений заданы неравенствами и на переменные xj и yi накладывается условие неотрицательности.

Для симметричной пары задач двойственная задача по отношению к исходной составляется согласно следующим правилам:

1.  Число переменных в двойственной задаче равно числу ограничений в прямой задаче.

2.  Матрица коэффициентов системы ограничений двойственной задачи получается из матрицы коэффициентов системы ограничений прямой путем транспонирования.

3.  Если система ограничений прямой задачи задана неравенствами смысла «≤», то система ограничений двойственной задачи записывается неравенствами смысла «≥».

4.  Свободными членами системы ограничений двойственной задачи являются коэффициенты функции цели прямой задачи.

5.  Если целевая функция прямой задачи задается на максимум, то целевая функция двойственной задачи – на минимум.

6.  Коэффициентами функции цели двойственной задачи являются свободные члены системы ограничений прямой задачи.

7.  На каждую переменную двойственной задачи накладывается условие неотрицательности.

Каждая из задач двойственной пары фактически является самостоятельной задачей линейного программирования и может быть решена независимо одна от другой. Однако при определении оптимального плана одной из задач находится решение и другой задачи. Существующие зависимости между решениями прямой и двойственной задач характеризуются теоремами двойственности.

Теорема 1. Если одна из пары двойственных задач имеет оптимальный план, то и другая имеет оптимальный план и значения целевых функций задач при их оптимальных планах равны между собой, т. е. = .

Теорема 2. План прямой задачи и план двойственной задачи являются оптимальными только тогда, если для любого и выполняются равенства:

(3.4)

Из (3.4) следует, что для оптимальных планов пары двойственных задач необходимо и достаточно выполнение следующих условий:

1.  Если для некоторого , то ;

2.  Если для некоторого , то .

Теорема 3. Если исходная задача имеет оптимальный план , то оптимальный план двойственной задачи можно определить с помощью следующего соотношения:

= Сб∙А−1 (3.5)

где Сб – коэффициенты целевой функции базисных переменных, вошедших в оптимальный план исходной задачи;

А−1 - обратная матрица к матрице, составленной из векторов, вошедших в оптимальный план.

Таким образом, если найти оптимальный план исходной задачи, то используя соотношение (3.5) можно определить оптимальный план двойственной задачи. Поскольку в системе уравнений исходной задачи (2.4) среди векторов имеются m единичных, то матрица А−1 расположена в первых m строках оптимальной симплексной таблицы в столбцах единичных векторов. Тогда нет необходимости определять оптимальный план двойственной задачи умножением Сб на А−1, поскольку компоненты этого плана совпадают с соответствующими элементами индексной (m + 1)-й строки столбцов единичных векторов.

Пример.

В качестве прямой задачи используем задачу (2.7) – (2.9), которая решена симплексным методом. Составим к данной задаче двойственную и запишем её оптимальный план.

Требуется определить ,, который удовлетворяет условиям

и доставляет минимальное значение целевой функции

(3.8)

Задачи (2.7) – (2.9) и (3.6) – (3.8) образуют симметричную пару двойственных задач. Решение прямой задачи определяет оптимальный объем и структуру товарооборота торгового предприятия, а решение двойственной – оптимальную систему оценок ресурсов, используемых для реализации товаров.

Установим сопряженные пары переменных прямой и двойственной задач. В первой строке запишем переменные xj по порядку номеров (сначала основные, затем – дополнительные), во второй строке – переменные двойственной задачи, оптимальные значения которых получены в индексной (m + 1)-й строке таблицы 3.3.

1.  x1 x2 x3 x4 x5 x6

основные дополнительные

2. 

дополнительные основные

Согласно сопряженным парам переменных из решения прямой задачи получаем решение двойственной, не решая её, и наоборот.

Таким образом, оптимальный план двойственной задачи (см. таблицу 3.3) к задаче планирования товарооборота равен:

= (2, 0, 5, 0, 1, 0),

Анализ оптимального плана двойственной задачи

В оптимальном плане словные двойственные оценки единицы ресурсов I и III видов отличны от нуля (. Ресурсы I и III видов в оптимальном плане прямой задачи используются полностью, так как дополнительные переменные (.

Двойственная оценка единицы ресурса II вида равна нулю . Этот вид ресурса не полностью используется при оптимальном плане реализации товаров .

Таким образом, двойственные оценки в оптимальном плане больше нуля у тех видов ресурсов, которые полностью используются при реализации товаров. Поэтому данные оценки определяют дефицитность ресурса предприятия, а её величина показывает, на сколько возрастет максимальное значение целевой функции прямой задачи при увеличении количества соответствующего вида ресурса на единицу. Например, увеличение ресурса III вида на 1 м2 приведет к получению нового оптимального плана, при котором прибыль от реализации товаров возрастет на 5 т. руб. и станет равной: 1080 + 5 = 1085 тыс. руб. При этом коэффициенты, стоящие в столбце переменной x6 таблицы 3.3, показывают, что указанное увеличение прибыли достигается за счет увеличения продажи товаров I группы на ед., уменьшения продажи товаров III группы на ед. . Аналогично можно найти новый оптимальный товарооборота при изменении дефицитного ресурса I вида.