Метод штучного базису

Метод штучного базису застосовується в тих випадках коли система обмежень задачі лінійного програмування не містить одиничну матрицю порядку m.

Розглянемо задачу лінійного програмування:

Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): \max \,F=c_{1} x_{1} +c_{2} x_{2} +...+c_{n} x_{n}

Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): \left\{ {\begin{array}{l} a_{11} x_{1} +a_{12} x_{2} +...+a_{1n} x_{n} =b_{1} ; \\ a_{21} x_{1} +a_{22} x_{2} +...+a_{2n} x_{n} =b_{2} ; \\ ......................................... \\ a_{m1} x_{1} +a_{m2} x_{2} +...+a_{mn} x_{n} =b_{m} . \\ \end{array}} \right.

Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): x_{j} \ge 0\,\,\,\,\,\,(j=1,2,...,n).

Отримаємо одиничну матрицю додаванням штучних змінних

Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): x_{n+i} \ge 0\;\,\,\,(i=\overline {1,m} )

лише в ті рівняння, які не розв’язані відносно базисних змінних.

Нехай штучну змінну введено у кожне рівняння:

Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): \left\{ {\begin{array}{l} a_{11} x_{1} +a_{12} x_{2} +...+a_{1n} x_{n} +x_{n+1} \,=b_{1} , \\ a_{21} x_{1} +a_{22} x_{2} +...+a_{2n} x_{n} +x_{n+2} \,=b_{2} , \\ ......................................... \\ a_{m1} x_{1} +a_{m2} x_{2} +...+a_{mn} x_{n} +x_{n+m} =b_{m} . \\ \end{array}} \right.

Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): x_{j} \ge 0\,\,\,\,\,(j=1,2,...,n+m).

область допустимих розв’язків задачі розширилась.

Задача з даною системою обмежень називається розширеноб, або М-задачею

Розв’язок розширеної задачі збігатиметься з розв’язком початкової лише за умови, що всі введені штучні змінні в оптимальному плані задачі будуть виведені з базису, тобто дорівнюватимуть нулеві

Для того, щоб у результаті процедур симплексних перетворень виключалися з базису штучні змінні, потрібно ввести їх у цільову функцію з великими від’ємними коефіцієнтами. Нехай величина М є достатньо великим за модулем числом. Цільова функція для задачі максимізації (мінімізації):

Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): \max \,F^{\ast }=c_{1} x_{1} +c_{2} x_{2} +...+c_{n} x_{n} -Mx_{n+1} -...-Mx_{n+m} Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): \min \,F^{\ast }=c_{1} x_{1} +c_{2} x_{2} +...+c_{n} x_{n} +Mx_{n+1} +...+Mx_{n+m}

Якого б малого значення не набувала відповідна коефіцієнту штучна змінна Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): x_{n+i}

, значення цільової функції 

Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): F^{\ast }

буде від’ємним для задачі на максимум та додатним для задачі на мінімум і водночас значним за модулем. Тому процедура симплексного методу одразу вилучає відповідні змінні з базису і забезпечує знаходження плану, в якому всі штучні змінні 

Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): x_{n+i} =0\;\left( {\,i=\overline {1,m} } \right)

Якщо в оптимальному плані розширеної задачі існує хоча б одне значення Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): x_{n+i} >0 , то це означає, що початкова задача не має розв’язку, тобто система обмежень несумісна.

Для розв’язання розширеної задачі за допомогою симплексних таблиць зручно використовувати таблиці, оцінкові рядки яких поділені на дві частини-рядки. Тоді в (m+2)-му рядку записують коефіцієнти з М, а в (m+1)-му — ті, які не містять М. Вектор, який підлягає включенню до базису, визначають за (m+2)-м рядком. Ітераційний процес по (m+2)-му рядку проводять до повного виключення всіх штучних змінних з базису, потім процес визначення оптимального плану продовжують за (m+1)-им рядком.

Взаємозв’язок між розв’язками початкової та розширеної задач лінійного програмування не є очевидним і визначається такою теоремою.

Теорема

Якщо в оптимальному плані Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): \mathord X _{opt} =(x_{1} ,\;x_{2} ,...,\;x_{n} ,\,0,\,...,\;0)

розширеної задачі штучні змінні Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): x_{n+i} =0,\;\,\,(i=1,\;2,\;...,\;m)

то план Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): X_{opt} =(x_{1}~ ,x_{2} ,...,~x_{n} )

є оптимальним планом початкової задачі.

Приклад

Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): max Z\ =\ 8x_{1} +10x_{2} -5x_{4}

Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): \left\{ {\begin{array}{l} 2x_{1} +3x_{2} +4x_{3} +2x_{4} \le 450; \\ 3x_{1} +2x_{2} +x_{3} +2x_{4} \le 380; \\ x_{3} \ge 9; \\ \end{array}} \right.

Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): x_{j} \ge 0,\,\,\,\,j=\overline {1,4} .

Застосовуючи для розв’язування поставленої задачі симплекс-метод, спочатку запишемо систему обмежень у канонічній формі:

Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): maxZ\ =\ 8x_{1} +10x_{2} -5x_{4} +0x_{5} +0x_{6} +0x_{7}

Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): \left\{ {\begin{array}{l} 2x_{1} +3x_{2} +4x_{3} +2x_{4} +x_{5} =450; \\ 3x_{1} +2x_{2} +x_{3} +2x_{4} +x_{6} =380; \\ x_{3} -x_{7} =9; \\ \end{array}} \right.

Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): x_{j} \ge 0,\,\,\,\,\,\,\,j=\overline {1,7.}

Зауважимо, що нерівність типу «≥» перетворюємо у рівняння введенням у ліву частину обмеження додаткової змінної зі знаком «–». Система містить лише два одиничні вектори — Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): \vec{{A}}_{5}

та Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): \vec{{A}}_{6} 
, а базис у тривимірному просторі має складатися з трьох одиничних векторів. Ще один одиничний вектор можна дістати, увівши в третє обмеження з 

коефіцієнтом +1 штучну змінну х8, якій від-повідатиме одиничний вектор Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): \vec{{A}}_{8} = \begin{pmatrix} 0 \\ 0 \\1 \end{pmatrix}

Тепер можемо розглянути розширену задачу лінійного програмування:

Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): maxZ\ =\8x_{1} +10x_{2} -5x_{4} +0x_{5} +0x_{6} +0x_{7} -Mx_{8}

Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): \left\{ {\begin{array}{l} 2x_{1} +3x_{2} +4x_{3} +2x_{4} +x_{5} =450; \\ 3x_{1} +2x_{2} +x_{3} +2x_{4} +x_{6} =380; \\ x_{3} -x_{7} +x_{8} =9; \\ \end{array}} \right.

Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): x_{j} \ge 0,\,\,\,\,\,\,j\ge \overline {1,8} .

Література

http://fingal.com.ua/content/view/479/76/1/0/