Подготовка опорного плана. Большая энциклопедия нефти и газа

12.3. ПОСТРОЕНИЕ ПЕРВОНАЧАЛЬНОГО ОПОРНОГО ПЛАНА

Для определения опорного плана существует несколько методов: метод северо-западного угла (диагональный метод), метод наименьшей стоимости (минимального элемента ), метод двойного предпочтения и метод аппроксимации Фогеля .

Кратко рассмотрим каждый из них:

1. Метод северо-западного угла. Следуя этому методу, начинают с того, что приписывают неизвестной (расположенной в северо-западном углу таблицы) максимальное значение, допускаемое ограничениями на спрос и объем производства. После этого вычеркивают соответствующий столбец (или строку), фиксируя этим, что остальные неизвестные вычеркнутого столбца (строки) полагаются равными нулю. Если ограничения, представляемые столбцом и строкой, выполняются одновременно, то можно вычеркнуть либо столбец, либо строку (это условие автоматически гарантирует обнаружение нулевых базисных переменных, если таковые встречаются). После того спрос и объем производства во всех невычеркнутых строках и столбцах, приведены в соответствие с установленным значением переменной, максимально допустимое значение приписывается первому невычеркнутому элементу нового столбца (строки). Процесс завершается, когда остается невычеркнутой в точности одна строка (или один столбец).

2. Метод наименьшей стоимости. Суть метода заключается в том, что из всей таблицы стоимостей выбирают наименьшую и в клетку (i , j ), которая ей соответствует, помещают меньшее из чисел и . Затем из рассмотрения исключают либо строку, соответствующую поставщику, запасы которого полностью израсходованы, либо столбец, соответствующий потребителю, потребности которого полностью удовлетворены, либо и строку и столбец, если израсходованы запасы поставщика и удовлетворены потребности потребителя. Из оставшейся части таблицы стоимостей снова выбирают наименьшую стоимость, и процесс размещения запасов продолжают, пока все запасы не будут распределены, а потребности удовлетворены.

3. Метод двойного предпочтения. Суть метода заключается в следующем. В каждом столбце отмечают знаком «√» клетку с наименьшей стоимостью. Затем то же проделывают в каждой строке. В результате некоторые клетки имеют отметку «√√». В них находится минимальная стоимость, как по столбцу, так и по строке. В эти клетки помещают максимально возможные объемы перевозок, каждый раз исключая из рассмотрения соответствующие столбцы или строки. Затем распределяют перевозки по клеткам, отмеченным знаком «√». В оставшейся части таблицы перевозки распределяют по наименьшей стоимости.

4. Метод аппроксимации Фогеля. Алгоритм состоит из следующих шагов:

1. Вычислить штраф для каждой строки (столбца), вычитая наименьший элемент этой строки (столбца) из следующего за ним по величине элемента той же строки (столбца).

2. Отметить строку или столбец с самым большим штрафом (если таких несколько, выбрать из них любую строку или любой столбец). В отмеченной строке или столбце выбрать переменную с самой низкой стоимостью и придать ей наибольшее возможное значение. Скорректировать объем производства и спроса и вычеркнуть строку или столбец, соответствующие выполненному ограничению. Если ограничения по строке и столбцу выполняются одновременно, то вычеркнуть либо строку, либо столбец, а оставшемуся столбцу (строке) приписать нулевой спрос (объем производства). Строка (или столбец) с нулевым объемом производства (или спросом) не используется в дальнейших вычислениях (на шаге 3).

3. а) Если невычеркнутой остается только одна строка или один столбец, то закончить вычисления.

Б) Если невычеркнутой остается только одна строка (столбец) с положительным объемом производства (спроса), найти базисные переменные в этой строке (столбце), используя метод наименьшей стоимости.

В) Если всем невычеркнутым строкам и столбцам соответствуют нулевые объемы производства и величины спроса, найти нулевые базисные переменные, используя метод наименьшей стоимости.

Г) В других случаях вычислить новые значения штрафов для невычеркнутых строк и столбцов и перейти к шагу 2 (строки и столбцы с нулевыми значениями объема производства и спроса не должны использоваться при вычислении этих штрафов).

Подсчитаем количество ограничений-равенств в нашей транспортной задаче. На первый взгляд их пять. Однако если сложить первые два, то получится такое же равенство, как и при сложении последних трех ограничений:

В таких случаях математики говорят, что записанные пять ограничений не являются независимыми.

Поскольку первые два ограничения в сумме означают то же самое, что и последние три, фактически ограничений, влияющих на значения переменных решения, не пять, а четыре.

Поскольку ограничения в этой задаче образуют систему уравнений относительно переменных решения, можно было бы попытаться решить эту систему, чтобы найти значения переменных. Но переменных решения в нашей задаче 6, а независимых уравнений для их решения только 4. Можно произвольно положить значение двух каких -нибудь переменных решения равными 0 (например, Хп=0 и Х]2=0), тогда остальные переменные решения могут быть однозначно определены из системы уравнений, образованной ограничениями. Получившийся план перевозок, разумеется, необязательно будет оптимальным, но он обязательно является допустимым, поскольку удовлетворяет всем ограничениям.

Такой план называется опорным. От множества других допустимых планов он отличается тем, что число ненулевых переменных решения (ненулевых перевозок) точно равно количеству независимых ограничений в транспортной задаче или, иначе, сумме числа поставщиков и потребителей минус 1.

В нашей задаче число ненулевых перевозок в опорном плане равно

2 (количество поставщиков) + 3 (количество потребителей) -1=4.

В общем случае если имеется т поставщиков и п потребителей, то количество ненулевых перевозок в опорном плане будет т + п - 1.

Если, например, т = 10, а п = 20, то количество переменных будет 200, а количество ненулевых переменных в опорном плане - только 29.

В теории линейного программирования доказывается, что оптимальный план обязательно является опорным. Иными словами, искать оптимальный план перевозок нужно только среди опорных планов. В этом и состоит основное значение опорного плана.

Разумеется, опорных планов может быть много. В нашем примере нетрудно пересчитать, что существует 15 различных способов присвоить нули двум переменным из шести (т.е. имеется 15 опорных планов). В случае когда т = 10, п = 20, число различных опорных планов будет выражаться огромным числом 7,18*1034. Таким образом, о том, чтобы перебрать все возможные опорные планы и выбрать среди них оптимальный, в общем случае транспортной задачи, разумеется, не может быть и речи. Однако возможность осуществлять поиск только среди опорных планов все равносильно упрощает задачу по сравнению с общей задачей линейного программирования.

Опорным называется такой план, в котором количество ненулевых перевозок равно сумме количеств поставщиков и потребителей минус единица.

Оптимальный план перевозок следует искать только среди множества опорных планов.

Решение транспортной задачи, как и всякой задачи линейного программирования, начинается с нахождения опорного решения, или, как мы будем говорить, опорного плана. В отличие от общего случая ОЗЛП с произвольными ограничениями и минимизируемой функцией, решение ТЗ всегда существует. Действительно, из чисто физических соображений ясно, что хоть какой-то допустимый план существовать должен. Среди допустимых планов непременно имеется оптимальный (может быть, не один), потому что линейная функция L - стоимость перевозок заведомо неотрицательна (ограничена снизу нулем). В данном параграфе мы покажем, как построить опорный план. Для этого существуют различные способы, из которых мы остановимся на простейшем, так называемом «способе северо-западного угла». Пояснить его проще всего будет на конкретном примере.

Пример 1. Условия ТЗ заданы транспортной таблицей (см. табл. 10.1).

Требуется найти опорное решение ТЗ (построить опорный план).

Решение. Перепишем табл. 10.1 и будем заполнять ее перевозками постепенно, начиная с левой верхней ячейки (1,1) («северо-западного угла» таблицы). Будем рассуждать при этом следующим образом. Пункт подал заявку на 18 единиц груза. Удовлетворим эту заявку за счет запаса 48, имеющегося в пункте и запишем перевозку 18 в клетке (1,1). После этого заявка пункта й, удовлетворена, а в пункте осталось еще 30 единиц груза. Удовлетворим за счет них заявку пункта единиц), запишем 27 в клетке (1,2); оставшиеся 3 единицы пункта назначим пункту . В составе заявки пункта остались неудовлетворенными 39 единиц.

Таблица 10.1

Из них 30 покроем за счет пункта , чем его запас будет исчерпан, и еще 9 возьмем из пункта . Из оставшихся 18 единиц пункта выделим пункту оставшиеся 6 единиц назначим пункту что вместе со всеми 20 единицами пункта покроет его заявку (см. табл. 10.2).

На этом распределение запасов закончено: каждый пункт назначения получил груз согласно своей заявке. Это выражается в том, что сумма перевозок в каждой строке равна соответствующему запасу, а в столбце - заявке.

Таким образом, нами сразу же составлен план перевозок, удовлетворяющий балансовым условиям. Полученное решение является не только допустимым, но и опорным решением транспортной задачи.

Таблица 10.2

Клетки таблицы, в которых стоят ненулевые перевозки, являются базисными, их число удовлетворяет условию Остальные клетки - свободные (пустые), в них стоят ненулевые перевозки, их число равно Значит, наш план - опорный и поставленная задача построения опорного плана решена.

Возникает вопрос: а является ли этот план оптимальным по стоимости? Разумеется, нет! Ведь при его построении мы совсем не учитывали стоимостей перевозок Естественно, план не получился оптимальным. Действительно, стоимость этого плана, которая найдется, если умножить каждую перевозку на соответствующую стоимость, равна .

Таблица 10.3

Попробуем улучшить этот план, перенеся, например, 18 единиц из клетки (1,1) в клетку (2,1) и, чтобы не нарушить баланса, перенеся те же 18 единиц из клетки (2,3) в клетку (1,3). Получим новый план, приведенный в табл. 10.3.

Нетрудно убедиться, что стоимость нового плана равна т. е. на 126 единиц меньше стоимости плана, приведенного в табл. 10.3.

Таким образом, за счет циклической перестановки 18 единиц груза из одних клеток в другие нам удалось понизить стоимость плана. На этом способе уменьшения стоимости в дальнейшем и будет основан алгоритм оптимизации плана перевозок.

Остановимся на одной особенности плана перевозок, которая может встретиться как при построении опорного плана, так и при его улучшении. Речь идет о так называемом «вырожденном» плане, в котором некоторые из базисных перевозок оказываются равными нулю. Рассмотрим конкретный пример возникновения вырожденного плана.

Пример 2. Дана транспортная таблица (без стоимостей перевозок, так как речь идет только о построении опорного плана) - см. табл. 10.4.

Таблица 10.4

Таблица 10.5

Таблица 10.6

Составить опорный план перевозок.

Решение. Применяя способ северо-западного угла, получим табл. 10.5.

Опорный план составлен. Особенностью его является то, что в нем только шесть, а не восемь отличных от нуля перевозок. Значит, некоторые из базисных перевозок, которых должно быть оказались равными нулю.

Нетрудно заметить, отчего это произошло: при распределении запасов по пунктам назначения в некоторых случаях остатки оказывались равными нулю и в соответствующую клетку не попадали.

Такие случаи «вырождения» могут возникать не только при составлении опорного плана, но и при его преобразовании, оптимизации.

В дальнейшем нам удобно будет всегда иметь в транспортной таблице базисных клеток, хотя в некоторых из них, может быть, будут стоять и нулевые значения перевозок. Для этого можно ничтожно мало изменить запасы или заявки, так чтобы общий баланс не нарушился, а лишние, «промежуточные» балансы уничтожились. Достаточно в нужных местах изменить запасы или заявки, например, на величину , а после нахождения оптимального решения положить

Покажем, как перейти от вырожденного плана к невырожденному на примере табл. 10.5. Изменим слегка запасы в первой строке и положим их равными . Кроме того, в третьей строке проставим запасы . Чтобы «свести баланс», в четвертой строке ставим запасы 20 - 2е (см. табл. 10.6). Для этой таблицы строим опорный план способом северо-западного угла.

В табл. 10.6 уже содержится столько базисных переменных, сколько требуется: . В дальнейшем, после оптимизации плана, можно будет положить .

Графический метод.

ГМ состоит из двух этапов.

2) Среди всех решений необходимо найти такое решение при котором Z достигает своего либо max или min.

Grad показывает наискорейшее возрастание функции. (С – коэффициент) (линии уровня)

Возможные случаи

1. задача имеет единственное решение.

2. Задача имеет – бесконечно много решений.

3. Задача не имеет решений а) нет ОДР б) в случаи когда zmax - ф-ия не ограниченной сверху линией уровня и наоборот.

Графический метод можно применять если имеется только две переменные или задача может быть приведена с помощью эквивалентных преобразований к задаче с двумя переменными.

Свойства допустимых планов.

1) Выпуклая линейная комбинация точек. х1 х2 …хk сумма вида α1х1+ α2х2+ ...+ αkxk , где αi =1 (αi>=0 αi – коэффициент линейной комбинации).

2) Выпуклым множеством называется такое множество т. Д на плоскости, когда вместе с любыми двумя точками Х1є Д; Х2 є Д принадлежащим множеству Д. Ему принадлежит и их выпуклая Л.К. х=tx1+(1-t)x2 є Д 0<=t<=1

3) Крайняя точка – т.Х выпуклого множества называется крайней если она не может быть представлена в виде выпуклой Л.К. любых двух точек этого множества (n=2)

Опорное решение – это допустимое базисное решение имеющая не более чем m положительных элементов, и причем векторы столбца матрицы соответственно положительны координатам вектора линейны независимы.

Свойства допустимых планов.

Теорема №1

Множество допустимых планов З.Л.П. выпукла если оно не пусто.

Дано: Д- не является пустым множеством – ОДР

Доказать Ж Д- выпуклое множество.

Х1 єД; Х2 єД,то оно удовлетворяет системе ограничений в З.Л.П. Z=cx->max Ax=b X>=0

Ax1=b 0<=t<=1

Ax2=b (1-t) => tAx1+(1-t)Ax2=bt+b(1-t) = A=b

x1; x2>=0 => x>=0

Ax=b X- решение задачи.

Х = tx1+(1-t)x2 0<=t<=1, согласно опр. Имеем выпуклое множество – Д, т.к. с любыми двумя точками ему принадлежит и их выпуклая Л.К.

Теорема № 2

Если целевая функция имеет максимум на выпуклом многограннике решений, то это максимум достигается в вершине многогранника..

Дано: Zmax->X 0 Док-ть X 0- вершина.

Док-во: Дан многогранник. А,В,С,Д,Е – вершины. (Док-во проведем от противного)

X 0 – не вершина, тогда согласно опр. Крайней точки, X 0 – не крайняя точка, и может быть представлена в виде выпуклой Л.К. точек хi є ОДР

C X 0 >Cxi (т.к. С X 0 ->max)

X 0 = αiXi αi=1 αi>=0

Найдем значение функции Z=C X 0 =CαiXi=αiCXi<αiCX 0 =CX 0 αi=CX 0

В каждом слагаемом сменим Xi на Х 0

СХ 0

Теорема №3

Об альтернативном оптимуме.

Если целвевая функция достигает своего оптимального значения в нескольких вершинах (т) х1 х2 хk , то она достигает оптимального значения в их выпуклой линейной комбинации.

Дано: Док-ть: х= αiXi

Xi , i:=1,k αi=1 αi>=0 CX=d

Найдем Z=СХ=CαiXi=αiCXi=αid=dαi=d

Теорема № 4

Вектор Х является опорным решением тогда и только тогда, если он является вершиной многогранника.

Если переменных n>3 то говорят гиперплоскость, положение точек в т – мерном пространстве.

ИДЕЯ СИМПЛЕКС МЕТОДА.

Симплекс метод является универсальным.

Симплекс метод – аналитический метод.

1. Находятся первоначальное, опорное решение. А)система ограничений должна быть записана в виде равенств (каноническая форма)

Б)Преобразовать что бы bi >=0 i=1,m

С)Привести систему к единичному базисному виду с неотрицательной правой частью.

Поэтому за разрешающий элемент выбирается строго положительный элемент.

Д)Приравниваем свободные к 0 , получаем первоначальное базисное неотрицательное

решение, которое является опорным решением данной задачи и соответствует вершине.

2. Рассматривая функцию цели выясняем является ли полученное решение оптимальным.

3. Если полученное решение не является оптимальным, то необходимо перейти к следующей вершине (опорному решению) Переход осуществляется по определенному правилу по которому: только одна изи базисных переменных должна перейти в свободную и только одна из свободных перейти в базисную.

Алгебра симплекс метода.

Предположим, что каноническая задача ЛП имеет не совсем специальный вид, а к примеру, правые части уравнений системы ограничений могут быть отрицательны.
Этот случай возникает при решении задачи о рационе . Канонический вид задачи выглядит так:

F = 20х 1 + 20х 2 + 10х 3 → min.

Запишем задачу в симплекс-таблицу (табл. 1).

Таблица 1

Базисное решение, соответствующее базису {x 4 , x 5 , x 6 } и равное (0; 0; 0; -33; 23; -12), не является допустимым ввиду отрицательности х 4 < 0, x 5 < 0, x 6 < 0.

Сформулируем правило нахождения допустимого опорного плана .
Если в столбце свободных членов есть отрицательные элементы, выберите из них наибольший по модулю, а в его строке - любой отрицательный. Взяв этот элемент в качестве разрешающего пересчитайте таблицу по прежним правилам 2-5 .
Если в полученной таблице все элементы столбца свободных членов стали положительны либо 0, то данное базисное решение можно взять в качестве первоначального опорного плана. . Если в столбце свободных членов не все элементы неотрицательны, то еще раз воспользоваться этим правилом.
Проведем этот шаг для задачи о рационе. В качестве разрешающей строки табл. 1 нужно выбрать первую. А разрешающим элементом выберем, к примеру, элемент -4.

Таблица 2

базисные				свободные

Заметим, что переменная х 1 вошла в базис вместо х 4 , все вычисления осуществлялись по правилу 2-5. В правом столбце еще остался отрицательный элемент, воспользуемся правилом еще раз. Строка переменной х 6 - разрешающая, а в качестве разрешающего элемента возьмем, к примеру, 3 / 2 , здесь есть некоторая возможность выбора.

Таблица 2

базисные				свободные

Полученный базисный план х * = (х 1 , х 2 , х 3, х 4 , х 5 , х 6) = (7, 0, 5/2, 0, 1/2, 0) является допустимым и, к тому же, оказывается оптимальным, т.к. в индексной строке нет отрицательных элементов. Оптимальное значение целевой функции равно F* = 165. Действительно,
F = 20х 1 + 20х 2 + 10х 3 = 20 · 7 + 0 + 10· = 140 + 25 = 165.

В этой задаче не пришлось улучшать найденный первоначальный опорный план, т.к. он оказался оптимальным. Иначе, мы должны были вернуться к III этапу.

Решение задачи о плане симплекс-методом

Задача. Предприятие располагает тремя видами сырья и намеревается выпускать четыре вида продукции. Коэффициенты в таблице 3.12 указывают затраты соответствующего вида сырья на единицу определенного вида продукции, а также прибыль от реализации единицы продукции и общие запасы ресурсов. Задача: найти оптимальный план производства продукции, при котором будет обеспечена максимальная прибыль.

Таблица 3

Составим математическую модель. Пусть х 1 , х 2 , х 3 , х 4 - количество продукции I, II, III, IV вида соответственно в плане. Тогда количество используемого сырья и его запасы выразятся в неравенствах:

F = 3x 1 + 5x 2 + 4x 3 + 5x 4 → max.

Целевая функция выражает собой общую суммарную прибыль, полученную от реализации всей плановой продукции, а каждое из неравенств выражает затраты определенного вида продукции. Понятно, что затраты не должны превышать запасов сырья.

Приведем задачу к канонической форме и к специальному виду, введя дополнительные переменные х 5 , х 6 , х 7 в каждое из неравенств.
Очевидно, что, если первого ресурса необходимо для производства плановой продукции 5х 1 + 0,4х 2 + 2х 3 + 0,5х 4 , то х 5 обозначает просто излишки первого ресурса как разность между имеющимся запасом и требуемым для производства. Аналогично х 6 и х 7 . Итак, дополнительные перемены задачи ЛП обозначают излишки сырья, времени, других ресурсов, остающихся в производстве данного оптимального плана.

Запишем задачу в таблицу 4, предварительно выписав ее каноническую форму:

I этап . Это задача специального вида, базис составляют переменные { х 5 , х 6 , х 7 }, правые части уравнений неотрицательны, план х = (0, 0, 0, 0, 400, 300, 100) - опорный. Он соответствует симплекс-таблице.

Таблица 4

базисные					свободные

II этап . Проверим план на оптимальность. Так как в индексной F -строке есть отрицательные элементы, то план неоптимален, переходим к III этапу.

III этап . Улучшение опорного плана. Выберем в качестве разрешающего столбца четвертый, но могли бы выбрать и второй, т.к. в обоих (-5). Остановившись на четвертом, выберем в качестве разрешающего элемента 1, т.к. именно на нем достигается минимум соотношений . С разрешающим элементом 1 проводим преобразование таблицы по правилам 2-5 (табл. 5).

Таблица 5

Полученный план опять неоптимален, т.к. в F -строке есть отрицательный элемент -5 . этот столбец разрешающий.

В качестве разрешающего элемента выбираем 5, т.к. .

Пересчитываем еще раз таблицу. Заметим, что пересчет удобно начинать с индексной строки, т.к. если в ней все элементы неотрицательны, то план оптимален, и чтобы его выписать, достаточно пересчитать столбец свободных членов, нет необходимости вычислять "внутренность" таблицы (табл. 6).

Таблица 6

базисные					свободные

План оптимален, т.к. в индексной строке нет отрицательных элементов, выписываем его.

IV этап . Базисные переменные {x 5 , x 2 , x 4 } принимают значения из столбца свободных членов, а свободные переменные равны 0. Итак, оптимальный план х * = (0, 40, 0, 100, 334, 0, 0) и F * = 700. Действительно, F = 3х 1 + 4х 3 + 5х 2 + 5х 4 = 5 · 40 + 5 · 100 = 700. Т. е. для получения максимальной прибыли в 700 руб. предприятие должно выпускать изделия II вида в количестве 40 штук, IV - вида в количестве 100 штук, изделия I и III вида производить невыгодно. При этом сырье второго и третьего вида будет израсходовано полностью, а сырья первого вида останется 334 единицы (х 5 = 334, х 6 = 0, х 7 = 0).