Введение

Линейное программирование наука о методах исследования и отыскания экстремальных значений линейной функции, на параметры которой наложены линейные ограничения.

Методы решения задач линейного программирования относятся к вычислительной математике. С ростом мощности компьютеров необходимость применения изощренных методов вычисления снижается, поскольку во многих случаях время счета перестает быть лимитирующим фактором, поскольку весьма мало (доли секунд). Можно выделить лишь три таких метода.

1. Простой перебор. Возьмем некоторый многомерный параллелепипед, в котором лежит многогранник, задаваемый ограничениями. Как его построить? Например, если имеется ограничение типа 2Х1 + 5Х2 ≤ 10, то, очевидно, 0 ≤ Х1 ≤ 10/2 = 5 и 0 ≤ Х2 ≤ 10/2 = 5. Аналогичным образом от линейных ограничений общего вида можно перейти к ограничениям на отдельные переменные. Остается взять максимальные границы по каждой переменной. Если многогранник, задаваемый ограничениями, неограничен, как было в задаче о диете, можно похожим, но несколько более сложным образом выделить его "обращенную" к началу координат часть, содержащую решение, и заключить ее в многомерный параллелепипед.

Проведем перебор точек параллелепипеда с шагом 1/10n последовательно при n=2,3,…, вычисляя значения целевой функции и проверяя наличие ограничений. Из всех точек, удовлетворяющих ограничениям, возьмем ту, в которой целевая функция максимальна. Решение найдено!

2. Направленный перебор. Начнем с точки, удовлетворяющей ограничениям (ее можно найти простым перебором). Будем последовательно (или случайно - т.н. метод случайного поиска) менять ее координаты на определенную величину ∆, каждый раз в точку с более высоким значением целевой функции. Если выйдем на плоскость ограничения, будем двигаться по ней (находя одну из координат по уравнению ограничения). Затем движение по ребру (когда два ограничения-неравенства переходят в равенства)… Остановка - в вершине линейного многогранника. Решение найдено! (Более строго выражаясь, найдено с точностью до ∆; если необходимо, в окрестности найденного решения проводим направленный перебор с шагом ∆/2 , ∆/4 и т.д.)

3. Симплекс-метод. Этот один из первых специализированных методов оптимизации, нацеленный на решение задач линейного программирования, в то время как методы простого и направленного перебора могут быть применены для решения практически любой задачи оптимизации. Он был предложен американцем Г. Данцигом в 1951 г. Симплекс-метод состоит в продвижении по выпуклому многограннику ограничений от вершины к вершине, при котором на каждом шаге значение целевой функции улучшается до тех пор, пока не будет достигнут оптимум.

Такой многогранник ограничений можно назвать функцией, которая для задачи линейного программирования является целевой, а ограничения, записываемые в виде линейных уравнений или неравенств, называются системой ограничений.

Общей задачей для линейного программирования является нахождение неотрицательного решения системы линейных ограничений, которое оптимизирует линейную целевую функцию:

f(x1,x2,…,xn)=c1x1+c2x2+…+cnxn→ max (min)

Выделяют две формы задач линейного программирования:

1. стандартная форма

2. каноническая форма

Планом называется вектор x=(x1,x2,…,xn) Rn , удовлетворяющий условиям (1)-(3). Множество всех допустимых решений задачи будем обозначать через X .допустимое решение x X, при котором целевая функция достигает наибольшего (max) или наименьшего значения (min), называется оптимальным решением задачи линейного программирования. ............