Научный журнал
Фундаментальные исследования
ISSN 1812-7339
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 1,749

МЕТОД НЕРАВЕНСТВ В ЗАДАЧАХ ЛИНЕЙНОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ

Кравчук С.П. 1 Кравчук И.С. 2 Татарников О.В. 1 Швед Е.В. 1
1 ФГБОУ ВПО «Российский экономический университет им. Г.В. Плеханова»
2 ФГБОУ ВПО «Московский государственный университет путей сообщения»
Цель многих задач экономики, финансов именеджмента сводится квыработке оптимальных решений. Одним из наиболее распространенных методов решения подобных задач является симплекс-метод, обоснованный целым рядом теорем. Нередко уисследователей возникает необходимость вболее простом инаглядном, альтернативном способе решения задач линейного программирования. Предлагаемый вработе метод обладает этими качествами и, кроме того, для него не требуется доказательства сопутствующих теорем. Суть метода сводится крешению системы неравенств одного знака, которая приводится кодному неравенству. Одним из существенных достоинств метода является определенность числа шагов алгоритма. Предлагаемый метод может быть использован как для решения экономических задач, так идля проверки решений, получаемых сиспользованием симплекс-метода.
неравенства
линейное программирование
симплекс-метод
метод Жордана‒Гаусса
целевая функция
экстремум
матрица
1.Общий курс высшей математики для экономистов: учебник / под ред. проф. В.И. Ермакова. – М.: ИНФРА-М, 2010.
2.Юдин Д.Б., Гольдштейн Е.Г. Линейное программирование. – М.: Красанд, 2012.
3.Черников С.Н. Решение задач линейного программирования методом исключения неизвестных. – ДАН, 139, 1314–1317, 1961.
4.Заславский Ю.Л. Сборник задач по линейному программированию. – М.: Наука, 1969.
5.Ильин В.А., Позняк Э.Г. Линейная алгебра. –М.: Наука – Физматлит, 2007.

Используемый в работе метод решения задач линейного программирования был впервые предложен российским математиком С.Н. Черниковым [3]. Кратко суть его сводится к следующему: сначала все ограничения задачи, состоящие из уравнений и неравенств, приводятся к единой системе неравенств одного смысла. Равенство для целевой функции Z можно, как показано далее, также свести к неравенству. В итоге получится система линейных неравенств относительно (n + 1) переменных x1, x2, ..., xn, Z или n переменных x1, x2, ..., xn и параметра Z. Далее последовательным исключением переменных по методу Жордана‒Гаусса приводим систему неравенств к окончательному виду Z m ≤ Z или Z ≤ M, где m, M (m ≤ M) – некие числа. Отсюда находится Zmin = m или Zmax = M. Подставляя после этого во все промежуточные неравенства вместо Z m или M, можно последовательно найти значения всех переменных x1, x2, ..., xn, обеспечивающих экстремум целевой функции Z. При необходимости этим же способом можно найти границы изменения каждой переменной xi.

В качестве примера рассмотрим решение системы неравенств

kraf01.wmf (1)

Процесс исключения будем оформлять в табл. 1 как при решении систем уравнений методом Жордана‒Гаусса [1, 5].

Слева в строках записаны коэффициенты перед x1 и x2 для каждого неравенства системы. Значок ∇ указывает, что исключается x2. Знак неравенства ≤ между левой и средней частью таблицы подразумевается. Справа положительные цифры в кружках означают умножение на них неравенств-строк. Прямая, соединяющая два кружка, указывает на последующее сложение этих строк. Порядок выбираемых пар строк несущественен, но должны быть выбраны все возможные пары. В блоке II слева 1-я строка – результат первого сложения, 2-я строка – второго и т.д. Последняя 7-я строка повторяет 5-ю строку блока I, так как в ней также отсутствует x2. Нули на месте исключённой x2 не пишем. Можно также сократить строки блока II на положительные числа. В правой части блока II выписана система неравенств для x1 в обычном виде. Её решение соответствует рис. 1.

pic_65.wmf

Рис. 1

Таблица 1

x1 x2

 

 

 

pic_68.wmf

[I] kraf02.wmf

kraf03.wmf

pic_67.wmf

kraf05.wmf

[II] kraf06.wmf

kraf07.wmf

kraf08.wmf

kraf09.wmf

Далее найдем значение x2, отвечающие x1min = 1. Для этого подставим во все неравенства предыдущего блока I x1 = 1.
Получим:

kraf10.wmf

Нахождение x2 можно заметно упростить. Для этого отметим цифрами {11} и {12} слева в блоке I те неравенства, которые формируют конечное неравенство x1 ≥ 1, отмеченное в блоке II цифрой {1} слева. Подставим в них x1 = 1 и найдём x2:

kraf12.wmf

Ещё проще вместо этой системы решить одно из соответствующих уравнений, например:

–2 + x2 = 0 ⇒ x2 = 2.

Это решение записано в блоке I справа.

Линейные неравенства с n переменными. Сформулируем теперь общие правила нахождения наименьших и наибольших значений переменных в произвольной системе линейных неравенств одного знака:

kraf13.wmf (2)

Любое решение (2) принадлежит области пересечения всех полупространств, задаваемых неравенствами (2). Эта область допустимых решений является выпуклым n-мерным многогранником [1, 2]. Его можно рассматривать как общее множество точек пересечения всевозможных пар полупространств, так как если решение (x1, x3, ..., xn) удовлетворяет каждой паре неравенств, то оно удовлетворяет всей системе пар (2), и наоборот. Отсюда следует, что проекция многогранника на координатную плоскость состоит из общих точек проекций пересечения каждой пары полупространств.

Проектирование пересекающейся пары полупространств, например, вдоль оси Ox1 на плоскость Ox2x3...xn, аналитически сводится к исключению переменной x1 из пары соответствующих неравенств (2). Поэтому проекции всего многогранника на плоскость Ox2x3...xn отвечает система всех неравенств-следствий с исключённой переменной x1. Проектируя далее полученную проекцию, т.е. исключая следующую переменную, получим систему неравенств-следствий с меньшим числом переменных. Очевидно, что на каждом этапе лучше исключать ту переменную, которая приведёт к меньшему количеству неравенств-следствий. Если удастся довести этот процесс до последней переменной, то найдём пределы её изменения. Затем, подставляя наименьшее или наибольшее значение этой переменной во все промежуточные системы и двигаясь снизу вверх, можно найти соответствующие значения остальных переменных.

Решение задач линейного программирования с ограничениями в виде системы неравенств. В самом общем случае задача линейного программирования выглядит так [1, 2]:

kraf14.wmf

kraf15.wmf (3)

Обычно к ограничениям (3) добавляют условия неотрицательности переменных: xi ≥ 0. Можно считать, что такие дополнительные неравенства в виде –xi ≤ 0 также входят в систему неравенств (3). В симплекс-методе решения задач линейного программирования все ограничительные неравенства за счёт введения вспомогательных неотрицательных переменных переписывают в виде уравнений. В излагаемом же методе, наоборот, систему уравнений (3) следует преобразовать в систему неравенств. Для этого систему уравнений (3) сначала нужно методом Жордана‒Гаусса привести к разрешённому виду, например, такому:

kraf16.wmf

Отсюда выражаем разрешённые переменные:

kraf17.wmf

и подставляем их в целевую функцию Z(x1, x2, ..., xl, xl+1, x l+2, ..., xn) и во все неравенства (3). В итоге приходим к задаче линейного программирования с меньшим числом n – 1 переменных, удовлетворяющих только системе неравенств. Далее равенство для целевой функции заменяем линейным неравенством с параметром Z или с дополнительной переменной xn+1 = Z. В задачах на минимум kraf18.wmf а в задачах на максимум kraf19.wmf Окончательно задачи на минимум и на максимум примут вид:

kraf20.wmf (4)

kraf21.wmf (5)

Следующий пример, взятый из [4], интересен тем, что симплексный метод его решения может привести к зацикливанию. При решении же методом неравенств (исключений) никаких особенностей не наблюдается.

kraf22.wmf

kraf23.wmf (6)

pic_66.wmf

Рис. 2

Отбрасывая здесь неотрицательные разрешённые переменные x1, x2, x7, приведём (6) к виду системы неравенств (5):

kraf24.wmf (7)

Решением правой части системы неравенств блока II является четырёхугольник ABCO на рис. 2. Координаты любой его точки находятся через координаты его вершин kraf49.wmf kraf50.wmf kraf51.wmf O(0; 0)
по формуле (1), (6):

kraf52.wmf

где 0 ≤ α, β, γ, δ ≤ 1, α + β + γ + δ = 1.

Таблица 2

x3 x4 x5 x6

 

 

 

pic_68.wmf

[I] kraf29.wmf

kraf30.wmf

pic_69.wmf

kraf32.wmf

pic_68.wmf

[II] kraf33.wmf

kraf34.wmf

pic_70.wmf

kraf36.wmf

pic_68.wmf

[III] kraf37.wmf

kraf38.wmf

pic_71.wmf

kraf40.wmf

pic_68.wmf

[IV] kraf41.wmf

kraf42.wmf

pic_72.wmf

kraf44.wmf

[V] kraf45.wmf

kraf46.wmf

kraf47.wmf kraf48.wmf

 

 

Отсюда:

kraf53.wmf kraf54.wmf kraf55.wmf (8)

Согласно правой стороне блока I:

kraf56.wmf (9)

Из (7) с учетом (8), (9) и x4 = 0 находятся остальные переменные:

kraf57.wmf

kraf58.wmf

x7 = 0.

Рецензенты:

Туганбаев А.А., д.ф.-м.н., профессор кафедры высшей математики Национального исследовательского университета МЭИ,
г. Москва;

Титов В.А., д.э.н., профессор, начальник отделения факультета математической экономики и информатики РЭУ им. В.Г. Плеханова, г. Москва.

Работа поступила в редакцию 31.01.2014.


Библиографическая ссылка

Кравчук С.П., Кравчук И.С., Татарников О.В., Швед Е.В. МЕТОД НЕРАВЕНСТВ В ЗАДАЧАХ ЛИНЕЙНОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ // Фундаментальные исследования. – 2014. – № 3-1. – С. 148-153;
URL: https://fundamental-research.ru/ru/article/view?id=33603 (дата обращения: 07.12.2021).

Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1.074