Статистика

Геометрический метод решения задач линейного программирования

Тот факт, что оптимальное решение находится в одной из вершин многоугольника ОДР, позволяет сделать еще два важных вывода:

если оптимальным решением являются координаты вершины многоугольника ОДР, значит, сколько вершин имеет ОДР, столько существует целевых функций и столько оптимальных решений по этим функциям может иметь задача.

поскольку, чем больше ограничений имеет задача, тем больше вершин, тo, следовательно, чем больше целевых функций и, следовательно, тем больше оптимальных решений по этим функциям.

Из рисунков можно сделать вывод, что вершина, координаты которой являются оптимальным решением, определяются углом наклона прямой, описывающей целевую функцию. Значит, каждая вершина будет соответствовать оптимальному решению для некоторой целевой функции. Итак, нахождение решения задачи линейного программирования (5.8) - (5.10) на основе ее геометрической интерпретации включает следующие этапы.

Этапы нахождения решения задачи линейного программирования:

Строят прямые, уравнения которых получаются в результате замены в ограничениях и знаков неравенств на знаки точных равенств.

Находят полуплоскости, определяемые каждым из ограничений задачи.

Находят многоугольник решений (ОДР).

Строят вектор C=(с1; с2).

Строят прямую c1x1+c2x2=h, проходящую через многоугольник решений.

Передвигают прямую c1x1+c2x2=h в направлении вектора С, в результате чего-либо находят точку (точки), в которой целевая функция принимает максимальное значение, либо устанавливают неограниченность сверху функции на множестве планов.

Определяют координаты точки максимума функции и вычисляют значение целевой функции в этой точке.

Перейти на страницу:
1 2