Алгоритме решения задач нелинейного программирования графическим методом

Отсюда Точка пересечения не принадлежит области.

Алгоритме решения задач нелинейного программирования графическим методом решение задачи масса индюка

Решение задач по химии 8 класс массовая доля алгоритме решения задач нелинейного программирования графическим методом

Понятие и методика нахождения оптимального решения. Порядок приведения задач к каноническому виду. Механизмы решения задач линейного программирования аналитическим и графическим способами. Основные способы решения задач целочисленного программирования: округление решений до целого, метод полного перебора, применение оптимизационных алгоритмов. Алгоритм метода ветвей и границ.

Пример с оптимизацией побочного производства лесничества. Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т. Рекомендуем скачать работу. Главная Коллекция "Revolution" Программирование, компьютеры и кибернетика Методы решения задач целочисленного программирования. Методы решения задач целочисленного программирования Метод ветвей и границ: пример задачи численного программирования.

Общий алгоритм методов решения задач программирования. Соглашение об использовании материалов сайта Просим использовать работы, опубликованные на сайте , исключительно в личных целях. Метод ветвей и границ. Применение линейного программирования для решения оптимизационных задач. Основные методы решения задач нелинейного программирования.

Метод программирования и схем ветвей в процессах решения задач дискретной оптимизации. Реализация целочисленного программирования метод Гомори. Методы и способы решения задач целочисленного параметрического программирования. Один из параметров, по которому может быть оценен любой итерационный алгоритм — количество шагов, приводящих к решению задачи или установлению ее неразрешимости.

Разница в числе шагов, вероятно, обусловлена неоднозначность выбора разрешающего элемента в исходной таблице L-задачи 3. Сравнение количества вычислений на каждой итерации приводит к следующим оценочным результатам рассматриваемых алгоритмов.

Преимущественная часть вычислений на каждом шаге алгоритмов определяется размерностью главной части таблицы в первом алгоритме или основной таблицы во втором алгоритме. Даже учитывая, что второй алгоритм требует построения вспомогательной таблицы, он оказывается более компактным. Графическое решение задачи линейного программирования.

Общая постановка и решение двойственной задачи как вспомогательной М-методом, правила ее формирования из условий прямой задачи. Прямая задача в стандартной форме. Построение симплекс таблицы. Рассмотрим задачу линейного программирования Теорема. Если множество планов задачи 1 не пусто и целевая функция сверху ограничена на этом множестве, то задача 1 имеет решение.

Понятие линейного программирования и его основные методы. Формулировка задачи линейного программирования в матричной форме и ее решение различными методами: графическим, табличным, искусственного базиса. Особенности решения данной задачи симплекс-методом. Определить объемы выпуска каждого вида продукции, обеспечивающие предприятию получение наибольшей прибыли при реализации продукции.

Оптимальный план перевозки грузов от поставщиков к потребителям, обеспечивающий минимальные затраты. Система неравенств. Графический и симплексный методы решения ОЗЛП. Построение функции цели, образующая совместно с системой ограничений математическую модель экономической задачи. Нахождение неотрицательного решения системы линейных уравнений. Решение транспортной задачи.

Предназначена библиотеки "simplex" для оптимизации линейных систем с использованием симплексного алгоритма. Построение экономико-математической модели формирования плана производства. Основные виды транспортных задач, пример и способы ее решения. Решить задачу об использовании сырья геометрическим способом и симплекс методом, дать экономическую интерпретацию. Линейное программирование является составной частью раздела математики, который изучает методы нахождения условного экстремума функции многих переменных и называется математическим программированием.

В классическом математическом анализе рассматривается задача отыскания условного экстремума функции Министерство образования РФ и РТ. Казанский Государственный Университет им. Сущность графического метода нахождения оптимального значения целевой функции. Особенности и этапы симплексного метода решения задачи линейного программирования, понятие базисных и небазисных переменных, сравнение численных значений результатов. Теоретические положения симплекс-метода и постоптимального анализа.

Построение математической модели задачи. Если имеются и в столбцах Аj, соответствующих этим отрицательным оценкам, существует хотя бы один элемент , то возможен переход к новому, лучшему плану, связанному с большим значением целевой функции. Вектор Ак, который необходимо ввести в базис для улучшения плана, определяется по наименьшей отрицательной оценке? Столбец, содержащий эту оценку, называется направляющим.

Из базиса выводится вектор Аr, на котором достигается минимум И. Строка r называется направляющей. Элемент ark, который стоит на пересечении направляющей строки и столбца, называется направляющим. Процесс вычисления заканчивается, когда найдено оптимальное решение пункт 2 , либо функция будет неограниченна на ОДР пункт 3. Элементы строк новой симплекс-таблицы, в которой записан вектор, вводимый в базис, получают из элементов этой же строки исходной таблицы делением их на величину разрешающего элемента.

Остальные элементы новой симплекс-таблицы вычисляются по правилу треугольника. Для вычисления какого-нибудь из этих элементов находят три числа:. Эти три числа образуют своеобразный треугольник, две вершины которого соответствуют числам, находящимся в исходной симплекс-таблице, а третья -- числу, находящемуся в новой симплекс-таблице.

Для определения искомого элемента новой симплекс-таблицы из первого числа вычитают произведение второго и третьего. Если все , то новый опорный план является оптимальным. Если же среди указанных чисел имеются отрицательные, то, используя описанную выше последовательность действий, находят новый опорный план. Этот процесс продолжают до тех пор, пока либо не получают оптимальный план задачи, либо не устанавливают ее неразрешимость. При нахождении решения задачи линейного программирования мы предполагали, что эта задача имеет опорные планы, и каждый такой план является невырожденным.

Если же задача имеет вырожденные опорные планы, то на одной из итераций одна или несколько переменных опорного плана могут оказаться равными нулю. Таким образом, при переходе от одного опорного плана к другому значение функции может остаться прежним. Более того, возможен случай, когда функция сохраняет свое значение в течение нескольких итераций, а также возможен возврат к первоначальному базису.

В последнем случае обычно говорят, что произошло зацикливание. Однако при решении практических задач этот случай встречается очень редко, поэтому мы на нем останавливаться не будем. Выясняют, имеется ли хотя бы одно отрицательное число. Если нет, то найденный опорный план оптимален. Если же среди чисел , имеются отрицательные, то либо устанавливают неразрешимость задачи, либо переходят к новому опорному плану.

Находят направляющие столбец и строку. Направляющий столбец определяется наибольшим по абсолютном величине отрицательным числом , а направляющая строка -- минимальным из отношений компонент столбца вектора Р0 к положительным компонентам направляющего столбца. Определяют положительные компоненты нового опорного плана, коэффициенты разложения векторов Pj по векторам нового базиса и числа ,.

Все эти числа записываются в новой симплекс-таблице. Проверяют найденный опорный план на оптимальность. Если план не оптимален и необходимо перейти к новому опорному плану, то возвращаются к этапу 4, а в случае получения оптимального плана или установления неразрешимости процесс решения задачи заканчивают. Приведём заданную модель к каноническому виду, введя свободные переменные х3 , х4, х5, х6 превращающие неравенства 2 в равенства. Если в таблице полученные коэффициенты небазисных переменных в строке?

Определим вводимую переменную. Вводимая переменная определяется среди множества небазисных переменных, как переменная, имеющая наибольший отрицательный коэффициент в? Если так случится, что все коэффициенты в? В нашем случае необходимо продолжать последующие итерации. Так как во второй таблице в строке? Поскольку все? Назначение данной программы состоит в определении наименьшего или наибольшего значения целевой функции. Объектом моделирования является система неравенств, то есть условия, при которых достигается max или min целевой функции.

Возможности программного средства весьма ограничены, так как это программное средство рассчитано только на решение данной конкретной задачи. Процесс взаимодействия пользователя с программой организуется путем подбора max или min значения целевой функции. Задание интервала в графической таблице по оси x1, в данном случае интервал задается от 0 до Выражение x2 из первого уравнения.

Так как x1-x2? Выражение x2 из второго уравнения. Записывается код программы в текстовый редактор если программа существует, то выбрать каталог, в котором находится сохраненный файл. Входными данными служат система ограничений целевой функции, а выходными данными является график, min функции. Значения x1, x2. Пользователь контролирует входные данные. В ходе выполнения курсовой работы, было найдено решение исходной задачи линейного программирования двумя способами: графическим методом и табличным симплекс-методом.

В графической части представлен график, показывающий решение данной задачи. Также было разработано приложение для решения исходной задачи ЛП графическим методом. Результаты решений задачи линейного программирования совпадают. Максимум функции равен 4. Акулич И. Пособие для студентов эконом.

Зайченко Ю. Сборник задач. Тах Х. Сущность линейного программирования. Математическая формулировка задачи ЛП и алгоритм ее решения с помощью симплекс-метода. Разработка программы для планирования производства с целью обеспечения максимальной прибыли: блок-схема, листинг, результаты. Алгоритм решения задач линейного программирования симплекс-методом. Построение математической модели задачи линейного программирования.

Закладка в тексте

Методом задач алгоритме решения графическим нелинейного программирования задача калий с решением

Целевая функция линейная, ограничения нелинейны отрезке методами перебора, поразрядного поиска. Описание логической структуры и текст. Линейное программирование, метод, задачи. Симплекс-метод Алгоритм Гомори Метод эллипсоидов. Задачи дробно-линейного программирования Существует некоторый линейного программирования получен ответ: Переход. Алгоритм реализации, блок-схема и функциональные тесты графического метода решения частного неопределенными расходами или значениями, где неопределенность может быть определена из. Следовательно, координаты точки А можно. Пермский национальный исследовательский политехнический университет. Для улучшения этой статьи желательно. Сущность графического метода решения задач квадратичной зависимостью.

Урок 1. Решение задачи линейного программирования в Excel с помощью надстройки "Поиск решения"

Постановка задачи и алгоритм реализации графического метода решения частного случая задачи нелинейного программирования. Идея алгоритма метода отсечения состоит в следующем. Вначале Рисунок – Графическая интерпритация метода отсечений. Приведем этапы: 1. Решение «текущей» задачи методами линейного программирования. Алгоритм реализации, блок-схема и функциональные тесты графического метода решения частного случая задачи нелинейного программирования.

1216 1217 1218 1219 1220

Так же читайте:

  • Решение задач по физике закон лоренца
  • Решение задач на сплавы 11 класс химия
  • Урок презентация 5 класс решение комбинаторных задач
  • Решения задач по матаматике
  • решение задач по векторная алгебра

    One thought on Алгоритме решения задач нелинейного программирования графическим методом

    Leave a Reply

    Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

    You may use these HTML tags and attributes:

    <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <s> <strike> <strong>