310 311

310 311



310


Programowanie wypukłe i kwadratowe



Tablica 6.6

cx —

min

0

0

0

0

0

0

0

0

1

1

1

b

Baza

Cb

*1

*2

r<! x l

*2

yi

Si

yi

V|

w,

Wj

*2

0

0.5

1

0,5

0

0

0

0

0

0

0

0

5

V|

0

1,5

0

-0,5

0

i

-0,5

0

-0,5

0

0

0,5

7,5

Sl

0

-16,5

0

1.5

0

0

0,5

1

-0,5

0

-1

0,5

17,5

V,

1

0,5

0

-0,5

-1

0

0

0

0

1

0

0

4

Cj-

Zj

-0,5

0

0,5

1

0

0

0

0

0

1

1

X



Iteracja 5

Jedyną zmienną z ujemną wartością współczynnika optymalności, kandydującą do wejścia do bazy jest *,. W bazie znajduje się jednak zmienna y‘! komplementarna do jc, i jej wyeliminowanie nie jest możliwe. W bazie pozostała jeszcze zmienna sztuczna v, i jej wartość jest dodatnia. Sytuacja taka nie wskazuje jednak na to, że rozpatrywane zadanie jest sprzeczne, gdyż — jak łatwo się przekonać geometrycznie — zbiór rozwiązań dopuszczalnych zadania wyjściowego nie jest pusty. Zwróćmy uwagę na to, że do bazy można wprowadzić zmienne niebazowe, które mają współczynnik optymalności równy 0. Taką zmienną jest w rozpatrywanej iteracji zmienna y2. Po jej wprowadzeniu do bazy okazuje się, że bazę opuszcza zmienna y'j (tablica 6.7).

Tablica 6.7

cx —)

min

0

0

0

0

0

0

0

0

1

1

1

baza

Cl.

*1

*2

yi!

xi

y<

y2

Si

yi

V|

W2

*2

0

0,5

1

0,5

0

0

0

0

0

0

0

0

5

.Vi

0

-15

0

1

0

i

0

t

-1

0

-1

1

25

yi

0

-33

0

3

0

0

i

2

-1

0

-2

1

35

V,

1

0,5

0

-0,5

-1

0

0

0

0

1

0

0

4

<7-

'Z;

-0,5

0

0,5

1

0

0

0

0

0

1

1

X

Iteracja 6

W iteracji 6 wartości współczynników optymalności nie zmieniają się w stosunku do iteracji 5, ponownie więc chcemy wprowadzić do bazy zmienną*,. Jest to teraz możliwe, gdyż zmienna y‘l komplementarna do *, nie jest już zmienną bazową.

Iteracja 7

Na początku iteracji 7 otrzymujemy tablicę 6.8.

Tablica 6.8

Ponieważ wszystkie współczynniki optymalności są nicdodatnie, otrzymane rozwiązanie jest rozwiązaniem optymalnym zadania zastępczego. Optymalna wartość funkcji celu w zadaniu zastępczym wynosi 0. Odczytujemy rozwiązanie zadania wyjściowego, które jest następujące:

x, = 8, x2 = 1 ■

Optymalna wartość funkcji celu zadania wyjściowego jest równa -568.

Przykład 6.4

Rozpatrujemy zadanie:

/(*,, x2)= 10x| —25j:2— 10xf — jcj — 4x,x2 -> max, x, + 2x2    10,

-xt-x2 <-9, r, >0,

*2 > 0.

Powyższe zadanie różni się od zadania 6.3 wartością jednego współczynnika funkcji celu, mamy bowiem p2<0. Ponownie zapisujemy funkcję Lagrange’a, warunki Kuhna-Tuckera i zadanie zastępcze, które przyjmuje postać:

Vi + vy, —> min, x[ + 2x1+x‘{= 10xi+x2-x2 + vl =9,

20x.+4jc2+y,-y2-yf-MV| = 10,

— 4x | — 2x2 — 2y | + y2 + y 2 ~ 25,

*1. x2, xi, xi, yu y2, yi, yi, v,, w, Ss 0.


Wyszukiwarka

Podobne podstrony:
316 317 316 Programowanie wypukłe i kwadratowe Tablica 6.9 Notowania spółka 1 spółka 2 spółka
292 293 Programowanie wypukłe i kwadratowe292 Scharakteryzujemy wykorzystywane dalej funkcje wypukłe
290 291 290 Programowanie wypukłe i kwadratowe Rysunek 6.3 290 Programowanie wypukłe i kwadratowe W
294 295 294 Programowanie wypukłe i kwadratowe Rysunek 6.5 kierunku wzrostu funkcji celu określamy p
296 297 296 Programowanie wypukłe i kwadratowe Ponadto mówimy, że spełniony jest warunek Slatera, je
298 299 Programowanie wypukłe i kwadratowe298 Podzbiór 2 Pierwszy warunek jest spełniony jako równoś
300 301 300 Programowanie wypukłe i kwadratowe Rysunek 6.12 A W t Podzbiór 1 Jeżeli gi>0, g2>
302 303 302 Programowanie wypukłe i kwadratowe Sprowadzimy zadanie do ogólnej postaci programowania
304 305 304 Programowanie wypukłe i kwadratowe Warunek 3 Warunek ten stanowi powtórzenie warunków
306 307 306 Programowanie wypukłe i kwadratowe • i 306 Programowanie wypukłe i kwadratowe 
308 309 308 Programowanie wypukłe i kwadratowe tarnej x?2 i niemożność jej wymiany ze zmienną y2 (wa
312 313 312 Programowanie wypukłe i kwadratowe 8 n
314 315 314 Programowanie wypukłe i kwadratowi Oznaczmy symbolem /?,(/■) cenę / -tej akcji osiągnięt
318 319 318 Programowanie wypukłe i kwadratoweFunkcja celu min, f(xj, Aj, Aj, A.j, A5) = [A
320 321 320 Programowanie wypukłe i kwadratowe Funkcje celu: • minimalizacja ryzyka
322 323 322 Programowanie wypukłe i kwadratowe Rozpatrywane zadanie nie jest zadaniem wektorowej mak
050 051 2 50 Programowanie liniowe Pierwsza tablica simpleksowa ma postać (tablica 1.14): Tablica 1.

więcej podobnych podstron