Решение задач нелинейного программирования (стр. 1 из 3)
Министерство науки и образования Республики Казахстан
Талдыкорганский политехнический колледж
Курсовая работа
По предмету:
«Моделирование производственных и экономических процессов»
На тему:
«Решение задач нелинейного программирования»
г. Талдыкорган 2007 г.
Введение
Математическое программирование занимается изучение экстремальных задач и поиском методов их решения. Задачи математического программирования формулируются следующим образом: найти экстремум некоторой функции многих переменных f (x1, x2,…, xn) при ограничениях gi (x1, x2,…, xn) bi, где gi – функция, описывающая ограничения, а bi – действительное число, i = 1,…, m. Функция f называется функцией цели (целевой функцией).
В общем, виде задача нелинейного программирования состоит в определении максимального (минимального) значения функции f(x1, x2, …, xn) при условии, что ее переменные удовлетворяют соотношениям:
где f и g – некоторые известные функции n переменных, а bi – заданные числа.
В результате решения задачи будет определена точка Х*= (x1*, x2*, …, xn*), координаты которой удовлетворяют соотношениям и такая, что для всякой другой точки Х= (x1, x2, …, xn), удовлетворяющей условиям, выполняется неравенство f (x1*, x2*, …, xn*) ≥ f (x1, x2, …, xn) [f (x1*, x2*, …, xn*) ≥ f (x1, x2, …, xn)].
Если f и gi – линейные функции, то задача является задачей линейного программирования.
Соотношения образуют систему ограничений и включают в себя условия не отрицательности переменных, если такие условия имеются. Условия неотрицательности переменных могут быть заданы и непосредственно.
В евклидовом пространстве Еn система ограничений определяет область решений задачи. В отличие от задачи линейного программирования она не всегда является выпуклой.
Если определена область допустимых решений, то нахождение решения задачи сводится к определению такой точки этой области, через которую проходит гиперповерхность наивысшего (наименьшего) уровня: f (x1, x2, …, xn) = h. Указанная точка может находиться как на границе области допустимых решений, так и внутри неё.
Процесс нахождения решения задачи нелинейного программирования с использованием ее геометрической интерпретации включает следующие этапы:
1. Находят область допустимых решений задачи, определяемую соотношениями (если она пуста, то задача не имеет решения).
2. Строят гиперповерхность f (x1, x2, …, xn) = h.
3. Определяют гиперповерхность наивысшего (наинизшего) уровня или устанавливают неразрешимость задачи из-за неограниченности функций сверху (внизу) на множестве допустимых решений.
4. Находят точку области допустимых решений, через которую проходит гиперповерхности наивысшего (наинизшего) уровня, и определяют в ней значение функции.
Или приводят задачу нелинейного программирования к задаче линейного программирования и решают нижеизложенными способами.
Задача является задачей линейного программирования, а следовательно, ее решение можно найти известными методами: 1) графический; 2) табличный (прямой, простой) симплекс – метод; 3) метод искусственного базиса; 4) модифицированный симплекс – метод; 5) двойственный симплекс – метод.
1. Табличный симплекс-метод
Для его применения необходимо, чтобы знаки в ограничениях были вида «меньше либо равно», а компоненты вектора b – положительны.
Алгоритм решения сводится к следующему:
1. Приведение системы ограничений к каноническому виду путём введения дополнительных переменных для приведения неравенств к равенствам.
2. Если в исходной системе ограничений присутствовали знаки» равно "или" больше либо равно», то в указанные ограничения добавляются искусственные переменные, которые так же вводятся и в целевую функцию со знаками, определяемыми типом оптимума.
3. Формируется симплекс – таблица.
4. Рассчитываются симплекс – разности.
5. Принимается решение об окончании либо продолжении счёта.
6. При необходимости выполняются итерации.
7. На каждой итерации определяется вектор, вводимый в базис, и вектор, выводимый из базиса. Таблица пересчитывается по методу Жордана – Гаусса или каким-нибудь другим способом.
2. Метод искусственного базиса
Данный метод решения применяется при наличии в ограничении знаков «равно» больше либо равно» меньше либо равно и является модификацией табличного метода. Решение системы производится путём ввода искусственных переменных со знаком, зависящим от типа оптимума, т.е. для исключения из базиса этих переменных последние вводятся в целевую функцию с большими отрицательными коэффициентами, а в задачи минимизации – с положительными. Таким образом, из исходной задачи получается новая задача.
Если в оптимальном решении – задачи нет искусственных переменных, это решение есть оптимальное решение исходной задачи. Если же в оптимальном решении – задачи хоть одна из искусственных переменных будет отлична от нуля, то система ограничений исходной задачи несовместна и исходная задача неразрешима.
3. Модифицированный симплекс-метод
В основу данной разновидности симплекс-метода положены такие особенности линейной алгебры, которые позволяют в ходе решения задачи работать с частью матрицы ограничений. Иногда метод называют методом обратной матрицы.
В процессе работы алгоритма происходит спонтанное обращение матрицы ограничений по частям, соответствующим текущим базисным векторам. Указанная способность делает весьма привлекательной машинную реализацию вычислений вследствие экономии памяти под промежуточные переменные и значительного сокращения времени счёта. Способность хороша для ситуаций, когда число переменных n значительно превышает число ограничений m.
В целом, метод отражает традиционные черты общего подхода к решению задач линейного программирования, включающего в себя канонизацию условий задачи, расчёт симплекс – разностей, проверку условий оптимальности, принятие решений о коррекции базиса и исключение Жордана – Гаусса. Особенности заключаются в наличии двух таблиц – основной и вспомогательной, порядке их заполнения и некоторой специфичности расчётных формул.
Зная оптимальный план этой задачи, на основе соотношений получаем оптимальный план исходной задачи.
Таким образом, процесс нахождения решения задачи нелинейного программирования включает следующие этапы:
1. Первоначальную задачу сводят к задаче линейного программирования.
2. Находят решение линейной задачи
Используя соотношения, определяют оптимальный план исходной задачи и находят максимальное значение целевой функции нелинейной задачи.
Первый этап: Получение задания к курсовой работе
1. Все числовые данные, касающиеся предполагаемых производственных и экономических процессов, берутся на основе шестизначного шифра:
9 5 5 8 7 2
Под каждую цифру записываются буквы a, b, c, d, e, f в следующем виде:
9 5 5 8 7 2
а b c d e f
из последней строки таблицы индивидуальных заданий находим столбцы соответствующие буквам a, b, c, d, e, f. Тогда числовыми данными, необходимыми для выполнения данной курсовой работы, будут данные находящиеся в а – том столбце в строке 9, b – том столбце в строке 5, c – том столбце в строке 5, d – том столбце в строке 8, e – том столбце в строке 7и f – том столбце в строке 2.
По таблице исходных заданий для любого варианта заданий по столбцу а исполнитель получает вариант выполняемого задания. В моем случае для цифры 9 соответствует вариант 9.
На некотором заводе производится три вида продукта и при этом расходуется два вида ресурсов. Производственная функция каждого вида продукта на предприятии опишется равенствами:
где Сi и
- постоянные величины, i = 1, 2, 3;X1 – трудовые ресурсы в человеко-днях;
Х2 – денежно-материальные средства, в тенге;
Уi – получаемый продукт
Х1 = а1х1 + b1x2 + c1x3
Х2 = а2х1 + b2x2 + c2x3
Найти все неотрицательные базисные решения и определить оптимальный план F = y1 + y2 + y3.
Известно, что продукт для производства j – того вида затрачивается aij единиц i – того ресурса. Эти затраты даются в таблицах 3.9.1. – 3.9.10
Последующие числовые данные берутся только из таблицы исходных данных выбранного варианта задания т.е. из таблицы №3.9.11.
2. По столбцу таблицы №3.9.11 для строки 8 исходной таблицей затрат единиц ресурса, будет таблица №3.9.4 т.е. следующая таблица:
| Продукты ресурсы | 1 | 2 | 3 |
| I | 8 | 4 | 6 |
| II | 160 | 240 | 200 |
3. По столбцу c – на 3 строке находим с1=6, α1=0,6
4. По столбцу d – на 5 строке определяем с2=5, α2=0,5
5. По столбцу e – по 4 строке установим, что с3=8, α3=0,4.
6. И наконец по столбцу f – в 1 строке найдем Тчел.дней =1000, Птенге = 280000
Для производства имеются трудовые ресурсы Тчел.дней и денежно-материальные средства Птенге.
Требуется найти оптимальный план выпуска продукции, при котором выпускаемый продукт будет наибольшим.