Сервис для решения задач по линейному программированию

Пусть хорошие люди смотрят хорошие решения
English

Пример №1. Решение задачи линейного программирования графическим методом.
Функция достигает наибольшего значения в точке

Данное решение является образцом работы программы, представленной на сайте.
Задача:
Найти наибольшее значение функции

F = x1 - x2

при следующих ограничениях:

Знак системы x1 + x2 7
x2 5
x1 + x2 3
x2 2
x1 4

x1 ≥ 0     x2 ≥ 0
Решение:

Точки, координаты которых удовлетворяют одновременно всем неравенствам системы ограничений, называются областью допустимых решений.

Очевидно, для нахождения области допустимых решений данной задачи, необходимо последовательно рассмотреть каждое неравенство. (см. шаг 1 - шаг 5)

Последние два шага (см. шаг 6 - шаг 7) служат непосредственно для получения ответа.

Это стандартная схема решения. Если область допустимых решений представляет собой точку или пустое множество, то решение будет короче.

По условию задачи: x1 ≥ 0     x2 ≥ 0.

Если бы это было единственным условием, то область допустимых решений имела бы вид, как на рисунке (вся первая четверть).

Рисунок №0.  Графический метод линейного программирования.

Шаг №1

Рассмотрим неравенство 1 системы ограничений.

x1 + x2  ≤  7

Построим прямую:   x1 + x2 = 7

Пусть x1 =0 => x2 = 7

Пусть x2 =0 => x1 = 7

Найдены коородинаты двух точек (0, 7) и (7 ,0). Соединяем их и получаем необходимую прямую (1).

Нас интересуют точки расположенные выше или ниже построенной прямой (1) ?
Вернемся к исходному неравенству.

x1 + x2  ≤  7

Преобразуем неравенство, оставив в левой части только x2

x2  ≤  - x1 + 7

Знак неравенства  ≤ . Следовательно, нас интересуют точки расположенные ниже построенной прямой (1).

Объединим данное условие с предыдущим рисунком. В итоге получим область допустимых решений, изображенную на рисунке.

Рисунок №1.  Графический метод линейного программирования.

Шаг №2

Рассмотрим неравенство 2 системы ограничений.

x2  ≤  5

Построим прямую: x2 = 5

Данная прямая параллельна оси OX1 и проходит через точку (0,5)   (2)

Знак неравенства  ≤ . Следовательно, нас интересуют точки расположенные ниже построенной прямой (2).

Объединим данное условие с предыдущим рисунком. В итоге получим область допустимых решений, изображенную на рисунке.

Рисунок №2.  Графический метод линейного программирования.

Шаг №3

Рассмотрим неравенство 3 системы ограничений.

x1 + x2  ≥  3

Построим прямую:   x1 + x2 = 3

Пусть x1 =0 => x2 = 3

Пусть x2 =0 => x1 = 3

Найдены коородинаты двух точек (0, 3) и (3 ,0). Соединяем их и получаем необходимую прямую (3).

Нас интересуют точки расположенные выше или ниже построенной прямой (3) ?
Вернемся к исходному неравенству.

x1 + x2  ≥  3

Преобразуем неравенство, оставив в левой части только x2

x2  ≥  - x1 + 3

Знак неравенства  ≥ . Следовательно, нас интересуют точки расположенные выше построенной прямой (3).

Объединим данное условие с предыдущим рисунком. В итоге получим область допустимых решений, изображенную на рисунке.

Рисунок №3.  Графический метод линейного программирования.

Шаг №4

Рассмотрим неравенство 4 системы ограничений.

x2  ≥  2

Построим прямую: x2 = 2

Данная прямая параллельна оси OX1 и проходит через точку (0,2)   (4)

Знак неравенства  ≥ . Следовательно, нас интересуют точки расположенные выше построенной прямой (4).

Объединим данное условие с предыдущим рисунком. В итоге получим область допустимых решений, изображенную на рисунке.

Рисунок №4.  Графический метод линейного программирования.

Шаг №5

Рассмотрим неравенство 5 системы ограничений.

x1  ≤  4

Построим прямую: x1 = 4

Данная прямая параллельна оси OX2 и проходит через точку (4,0)   (5)

Знак неравенства  ≤ . Следовательно, нас интересуют точки расположенные левее построенной прямой (5).

Объединим данное условие с предыдущим рисунком. В итоге получим область допустимых решений, изображенную на рисунке.

Рисунок №5.  Графический метод линейного программирования.

Шаг №6

Строим вектор C = (1, -1), координатами которого являются коэффициенты функции F.

Вектор C нарисован не в масштабе, так как он не помещается на рисунке.

Рисунок №6.  Графический метод линейного программирования.

Шаг №7

Будем перемещать "красную" прямую, перпендикулярно вектору C, от левого верхнего угла к правому нижнему.

В точке, в которой "красная" прямая в первый раз пересечет область допустимых решений, функция F достигает своего наименьшего значения.

В точке, в которой "красная" прямая в последний раз пересечет область допустимых решений, функция F достигает своего наибольшего значения.

Функция F достигает наибольшего значения в точке A. (см. рисунок)

Найдем координаты точки A.
Точка A одновременно принадлежит прямым (4) и (5).

Знак системы x2 = 2   =>   x1 = 4
x1 = 4 x2 = 2

Вычислим значение функции F в точке A (4,2).

F (A) = 1 * 4 - 1 * 2 = 2

Рисунок №7. Графический метод линейного программирования.

Ответ:

x1 = 4

x2 = 2

F max = 2

Замечание: если возникли сомнения, что функция F достигает своего максимума в точке А , необходимо найти значение функции в интересующей точке и сравнить с F(A).









© 2010-2020 Если у Вас есть замечания, пожалуйста, пишите matematika1974@yandex.ru


Ссылки