Алгоритм симплекс-метода

Пусть имеется ЗЛП (1.6). Из предыдущего параграфа вытекает, что для нахождения решения ЗЛП достаточно последовательно перебрать угловые точки (число которых конечное) области допустимых решений задачи и выбрать ту, в которой достигается экстремум целевой функции. На этом строится симплекс-метод решения ЗЛП, алгоритм которого - следующий:

1. Привести задачу к каноническому виду.

2. С помощью метода Жордана-Гаусса найти очередное опорное решение.

3. Проверить на оптимальность очередное опорное решение. Если оно оптимальное, то задача решена. В противном случае перейти к пункту 2.

Опорное решение, полученное на первом шаге, называется первоначальным опорным планом.

Для нахождения первоначального опорного плана (после приведения задачи к каноническому виду) поступаем следующим образом:

1. Из векторов условий A₁, A₂, …, A_n включаем в базис те, которые являются стандартными единичными (то есть те, у которых все координаты нулевые, кроме одной, которая равна 1; среди них обязательно окажутся те, которые соответствуют дополнительным переменным с положительным знаком). Соответствующие переменные будут включены в базис. Если число таких векторов условий равно m, то первоначальный опорный план построен: им является решение системы ограничений, полученное приравниванием свободных переменных к 0. В противном случае идём к пункту 2.

2. Допустим, переменная x_k пока не вошла в базис. Тогда выбираем уравнение, в котором отношение (где a_ik>0) будет минимальным. Это (i-е) уравнение будет ведущим: разделив его на коэффициент a_ik при x_k, добиваемся, чтобы коэффициент при x_k стал равным 1, а из остальных уравнений x_k исключаем (применяем метод Жордана-Гаусса). Процесс продолжаем до тех пор, пока базис не будет содержать m переменных.

Если во всех уравнениях коэффициент при x_k будет неположительным (то есть a_ik£0), то x_k нельзя включать в базис. Кроме того, если минимум чисел достигается в уравнении, в котором имеется базисная переменная x_l, то при включении x_k в базис переменная x_l из базиса исключится. Поэтому для включения в базис очередной переменной x_k (без исключения из базиса другой) необходимо в качестве базисной выбрать такую переменную, чтобы минимум чисел достигался в уравнении, не содержащем базисных переменных.

Пример 1. Найти первоначальный опорный план задачи:

-3x₁+x₂+2x₃®max(min)

Решение. Решим задачу вначале «вручную».

1. Приведём задачу к каноническому виду. Для этого сначала умножим второе неравенство системы ограничений на (-1) (добиваемся, чтобы правые части всех нетривиальных ограничений имели знак «+»). Получаем систему ограничений

Теперь добавляем во второе и третье неравенства системы дополнительные переменные x₄ и x₅:

Таким образом, получаем канонический вид исходной задачи:

-3x₁+x₂+2x₃®max(min)

2. С помощью метода Жордана-Гаусса найдём первоначальный опорный план. Прежде всего замечаем, что дополнительная переменная x₄ входит только во второе уравнение. И она уже в базисе. Так как для x₂ min =2 достигается в первом уравнении (при определении этого min второе уравнение не участвует, так как коэффициент при x₂ в нём равен 0), то x₂ включаем в базис, исключив его из третьего уравнения (для этого первое уравнение вычитаем из третьего):

Две базисные переменные из первого и второго уравнений выбраны. Осталось выбрать третью базисную переменную из третьего уравнения. Переменные x₃ и x₅ для этого не годятся, так как коэффициенты при них отрицательны. Остаётся только x₁. Для того, чтобы её ввести в базис необходимо, чтобы минимум отношений свободных членов к положительным коэффициентам достигался в третьем уравнении. Так оно и есть: min =2 достигается в третьем уравнении. Поэтому третье уравнение делим на 2, затем прибавляем его к первому и вычитаем из второго:

Таким образом, при x₃=0, x₅=0 имеем x₁=2, x₂=4, x₄=2 и X₁=(2; 4; 0; 2; 0) - первоначальный опорный план.

Ответ: X₁=(2; 4; 0; 2; 0) - первоначальный опорный план.

Проверка опорного плана на оптимальность проводится по следующей схеме:

1. Находятся оценки D_k=C_бA_k-c_k= -c_k для всех k=0, 1, …, n. При этом D₀ - это значение целевой функции при данном опорном плане, и D_k=0 для всех базисных переменных x_k (то есть последние вычислять необязательно, а достаточно сразу положить D_k=0).

2. Если условие оптимальности опорного плана выполнено (D_k³0 для всех k=1, …, n при поиске максимума, D_k£0 для всех k=1, …, n при поиске минимума), то задача решена. В противном случае переходят к другому опорному плану.

Переход к другому опорному плану проводится по следующей схеме:

1. Для всех D_k, для которых нарушается условие оптимальности задачи, вычисляются q_k= , а по ним - величины -q_kD_k.

2. Выбирается x_k такой, что |-q_kD_k| является максимальным. Эту x_k и вводим в базис, выводя из него x_i, в которой достигается минимальное q_k, по методу Жордана-Гаусса.

Пример 2. Решить задачу предыдущего примера (найти экстремумы).

Решение. При решении предыдущего примера канонический вид задачи и её первоначальный опорный план найдены.

Проверим на оптимальность решение X₁. Для этого необходимо вычислить D_k=C_бA_k-c_k для k - индексов свободных переменных. При k=3 имеем

D₃=C_бA₃-c₃=(1, 0, -3)× -2=1× +0× +(-3)× -2=1,

то есть D₃=1≥0. В частности, в X₁ минимум не достигается.

D₅=C_бA₅-c₅=(1, 0, -3)× -0=1× +0× +(-3)× =1,

то есть D₅=1≥0. Так как D_k≥0 для всех k=1, 2, 3, 4, 5, то в X₁ достигается максимум целевой функции, который равен D₀=CX=-3×2+4+2×0=-2. Минимум в этой точке не достигается.

Перейдём к другому опорному плану. Для D₃ и D₅, для которых нарушается условие оптимальности, вычислим q₃ и q₅, а по ним - величины -q₃D₃ и -q₅D₅:

q₃= = = = (достигается при x₄),

-q₃D₃=- ×1=- ,

q₅= = =4, (достигается снова при x₄, то есть в любом случае x₄ будем выводить из базиса),

-q₅D₅=-4×1=-4.

Так как |-q₅D₅|=|-4|>|- |=|-q₃D₃|, то в базис будем вводить x₅ вместо x₄. Для этого второе уравнение прибавляем к первому и третьему, и умножаем его на 2:

Получили новый опорный план X₂=(4; 6; 0; 0; 4), который проверяем на оптимальность:

D₃=C_бA₃-c₃=(1, 0, -3)× -2=1×3+0×3+(-3)×1-2=-2,

D₄=C_бA₄-c₄=(1, 0, -3)× -0=1×1+0×2+(-3)×1-0=-2.

Таким образом, D₃=-2<0, D₄=-2<0, то есть D_k≤0 для всех k=1, 2, 3, 4, 5. Значит, X₂ - оптимальное решение задачи с точки зрения минимизации. В нём CX=-3×4+6+2×0=-6.

Ответ: F_min=-6, минимум достигается в точке X₂=(4; 6; 0);

F_max=-2, максимум достигается в точке X₁=(2; 4; 0).

Симплекс-таблицы.

Все вычисления в симплекс-методе принято производить в таблицах. Прежде всего, в отдельных таблицах вида

производятся преобразования Жордана-Гаусса. Затем составляется симплекс-таблица вида

Базис	Сб	Своб. члены	c1	c2	…	cn	q1	q2	…	qn
A1	A2	…	An
		b1	a11	a12	…	a1n			…
		b2	a21	a22	…	a2n			…
…	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…
		bm	am1	am2	…	amn			…
Dk	D1	D1	D2	…	Dn	-q1D1	-q2D2	…	-qnDn

в которой D_k=0 сразу проставляются для всех базисных векторов условий и D_k=C_бA_k-c_k для небазисных, столбцы q_k вычисляются только для свободных переменных x_k, наконец, для тех из них, для которых не выполнено условие оптимальности, вычисляются -q_kD_k, и из них выбирается наибольший по абсолютной величине. Тот x_k, для которого достигается этот максимум, вводится в базис.

Продемонстрируем применение таблиц при решении нашего предыдущего примера.

I этап. Нахождение первоначального опорного плана:

Напоминаем, что в базис включаем x₂. Имеем, что минимум min =2 отношений свободных членов системы к положительным коэффициентам достигается в первой строке. При переходе к Табл.2 первые две строки Табл.1 перенесли в Табл.2. Третью строку табл.2 получили, вычтя из третьей строки (Табл.1) первую строку.

В Табл.3 в базис включаем x₁. Имеем min =2 в третьей строке. Третью строку Табл.2 делим на 2 - получаем третью строку Табл.3. Затем третью строку прибавляем к первой строке и вычитаем из второй строки Табл.2. Получаем первую и вторую строки Табл.3.

II этап. Применение симплекс-метода.

Комментарии опустим, предложив читателю восстановить применение метода к таблицам.

4.3. Упражнение. Решить задачи линейного программирования Упражнения 1.3 симплекс-методом.