• Гідрологія і Гідрометрія
• Господарське право
• Економіка будівництва
• Економіка природокористування
• Економічна теорія
• Земельне право
• Історія України
• Кримінально виконавче право
• Медична радіологія
• Методи аналізу
• Міжнародне приватне право
• Міжнародний маркетинг
• Основи екології
• Предмет Політологія
• Соціальне страхування
• Технічні засоби організації дорожнього руху
• Товарознавство продовольчих товарів

Тлумачний словник
Авто
Автоматизація
Архітектура
Астрономія
Аудит
Біологія
Будівництво
Бухгалтерія
Винахідництво
Виробництво
Військова справа
Генетика
Географія
Геологія
Господарство
Держава
Дім
Екологія
Економетрика
Економіка
Електроніка
Журналістика та ЗМІ
Зв'язок
Іноземні мови
Інформатика
Історія
Комп'ютери
Креслення
Кулінарія
Культура
Лексикологія
Література
Логіка
Маркетинг
Математика
Машинобудування
Медицина
Менеджмент
Метали і Зварювання
Механіка
Мистецтво
Музика
Населення
Освіта
Охорона безпеки життя
Охорона Праці
Педагогіка
Політика
Право
Програмування
Промисловість
Психологія
Радіо
Регилия
Соціологія
Спорт
Стандартизація
Технології
Торгівля
Туризм
Фізика
Фізіологія
Філософія
Фінанси
Хімія
Юриспунденкция

Комбінаторні методи. Метод гілок та меж

В основі комбінаторних методів є перебір можливих варіантів розв’язків поставленої задачі. Кожен з них характеризується певною послідовністю перебору варіантів та правилами виключення, що дають змогу ще в процесі розв’язування задачі виявити неоптимальні варіанти без попередньої їх перевірки. Відносна ефективність різних методів залежить від того, наскільки кожен з них уможливлює скорочення необхідного процесу перебору варіантів у результаті застосування правила виключення.

Розглянемо один із комбінаторних методів. Для розв’язування задач цілочислового програмування ефективнішим за метод Гоморі є метод гілок і меж. Спочатку, як і в разі методу Гоморі, симплексним методом розв’язується послаблена (без умов цілочисловості) задача. Потім вводиться правило перебору.

Нехай потрібно знайти х_j – цілочислову змінну, значення якої х_j=в оптимальному плані послабленої задачі є дробовим. Очевидно, що в деякому околі даної точки також не існує цілочислових значень, тому відповідний проміжок можна виключити з множини допустимих планів задачі в подальшому розгляді. Таким проміжком є інтервал між найближчими до цілочисловими значеннями. Можна стверджувати, що на інтервалі цілих значень немає.

Наприклад, якщо =2,7 дістаємо інтервал , де, очевидно, немає х_j, яке набуває цілого значення і оптимальний розв’язок буде знаходитися або в інтервалі , або . Виключення проміжку з множини допустимих планів здійснюється введенням до системи обмежень початкової задачі додаткових нерів­ностей. Тобто допустиме ціле значення x_j має задовольняти одну з нерівностей виду:

або .

Дописавши кожну з цих умов до задачі з послабленими обмеженнями, дістанемо дві, не пов’язані між собою, задачі. Тобто, почат­кову задачу цілочислового програмування (6.1)-(6.4) поділимо на дві задачі з урахуванням умов цілочисловості змінних, значення яких в оптимальному плані послабленої задачі є дробовими. Це означає, що симплекс-методом розв’язуватимемо дві такі задачі:

перша задача:

(6.14)

за умов:

; (6.15)

; (6.16)

– цілі числа, ; (6.17)

, (6.18)

друга задача

(6.19)

за умов:

, ; (6.20)

; (6.21)

— цілі числа ; (6.22)

, (6.23)

де – дробова компонента розв’язку задачі (6.1)-(6.4).

Наведені задачі (6.14)-(6.18) і (6.19)-(6.23) спочатку послаб­люємо, тобто розв’язуємо з відкиданням обмежень (6.17) і (6.22). Якщо знайдені оптимальні плани задовольняють умови цілочисловості, то ці плани є розв’язками задачі (6.1)-(6.4). Інакше пошук розв’язку задачі триває. Для дальшого розгалуження вибираємо розв’язок задачі з більшим значенням цільової функції, якщо йдеться про максимізацію, і навпаки – з меншим значенням цільової функції в разі її мінімізації. Подальше розгалуження виконується доти, доки не буде встановлено неможливість поліпшення розв’язку. Здобутий останній план – оптимальний.

Розв’язування цілочислових задач методом гілок і меж можна значно прискорити. Очевидно, що кожна наступна задача, яку отримують в процесі розв’язування відрізняється від попередньої лише одним обмеженням. Тому за послідовного розв’язування задач немає сенсу розв’язувати їх симплексним методом спочатку. Досить буде почергово приєднати нові обмеження виду (6.18) і (6.23) до останньої симплекс-таблиці попередньої задачі та вилучити (в разі необхідності) непотрібні «старі» обмеження.

Геометрично введення додаткових лінійних обмежень виду (6.18) та (6.23) в систему обмежень початкової задачі означає проведення гіперплощин (прямих), що розтинають багатогранник (багатокутник) допустимих планів відповідної задачі лінійного програмування у такий спосіб, що уможливлюється включення в план найближчої цілої точки цього багатокутника (рис.6.4). Допустимо, що А – точка максимуму, тоді за методом гілок та меж багатокутник допустимих планів задачі ABCOD поділяється на дві частини прямими та +1, що виключає з розгляду точку А, координата якої є не цілим числом.

Рисунок 6.4

Опишемо алгоритм методу гілок та меж:

1. Симплексним методом розв’язують задачу (6.1)-(6.3) (без вимог цілочисловості змінних).

Якщо серед елементів умовно-оптимального плану немає дробових чисел, то цей розв’язок є оптимальним планом задачі цілочислового програмування (6.1)-(6.4).

Якщо задача (6.1)-(6.3) не має розв’язку (цільова функція необмежена, або система обмежень несумісна), то задача (6.1)-(6.4) також не має розв’язку.

2. Коли в умовно-оптимальному плані є дробові значення, то вибирають одну з нецілочислових змінних і визначають її цілу частину .

3. Записують два обмеження, що відтинають нецілочислові розв’язки:

,

.

4. Кожну з одержаних нерівностей приєднують до обмежень початкової задачі. В результаті отримують дві нові цілочислові задачі лінійного програмування.

5. У будь-якій послідовності розв’язують обидві задачі.
У разі, коли отримано цілочисловий розв’язок хоча б однієї із задач, значення цільової функції цієї задачі зіставляють з почат­ковим значенням. Якщо різниця не більша від заданого числа e, то процес розв’язування може бути закінчено. У разі, коли цілочисловий розв’язок одержано в обох задачах, то з роз­в’язком початкової зіставляється той, який дає краще значення цільової функції. Якщо ж в обох задачах одержано нецілочислові розв’язки, то для дальшого гілкування вибирають ту задачу, для якої здобуто краще значення цільової функції і здійснюють перехід до кроку 2.

Приклад 6.2. Розв’яжемо методом гілок і меж задачу з прикладу 6.1.

Розв’язання. Відкинувши умову цілочисловості, дістанемо розв’язок: х₁=1, х₂=. Отже, допустиме ціле значення х₂ має задовольняти одну з нерівностей або . Приєднуємо до початкової задачі окремо кожне з обмежень, нехтуючи умовою цілочисловості, і розв’язуємо по черзі обидві утворені задачі:

Для задачі І (з обмеженням ) оптимальним буде розв’язок , , а для задачі IІ (з обмеженням ) – розв’язок , . Оскільки цілочислового плану не знайдено, процес необхідно продовжити, узявши для дальшого розгалуження першу задачу, оптимальний план якої дає більше значення функціонала. Розв’язуємо задачу І, окремо приєднуючи до неї обмеження: і . Отримуємо такі дві задачі:

Розв’язком задачі ІІІ є план , , а задачі IV – план , . Обидва розв’язки є цілочисловими, проте краще значення цільової функції забезпечує розв’язок задачі IV. Тому оптимальним планом початкової цілочислової задачі буде , , що збігається з розв’язком, отриманим за методом Гоморі.

Схема процесу розв’язування задачі з прикладу 6.1 (рис.6.5) досить наочно пояснює назву методу гілок та меж. Початкова задача розділяється (гілкується) на дві простіші, і, якщо серед них не існує задачі з цілочисловим оптимальним розв’язком, то процес гілкування продовжується. Отже, всі розглянуті дії можна зоб­разити у вигляді «дерева»:

Рисyнок 6.5

Кожен елемент такого «дерева» – це певна задача, що має відповідний оптимальний план. Після одержання нецілочислового розв’язку послабленої (тобто без умови цілочисловості) початкової задачі ми перетворили її на дві інші з додатковими умовами. З них кращим виявився розв’язок задачі І, однак оскільки він був не цілочисловим, то ми продовжили процес гілкування. Задачу І введенням додаткових обмежень перетворили в задачу ІІІ та задачу IV. Оптимальні плани обох цих задач цілочислові, але план задачі IV дає більше значення функціонала, тому цілочисловим оптимальним планом початкової задачі є розв’язок задачі IV.

Самостійна робота №7 – Наближені методи розв’язування задачі цілочислового лінійного програмування

1. Наближені методи. Метод вектора спаду. Приклад розв’язку задачі цілочислового лінійного програмування методом вектора спаду [4, с.272-276].

2. Приклади розв’язку задачі цілочислового лінійного програмування методом Гоморі та методом гілок і меж [2, с.155-157], [4, с.159-160].

Читайте також:

1. D) методу мозкового штурму.
2. H) інноваційний менеджмент – це сукупність організаційно-економічних методів управління всіма стадіями інноваційного процесу.
3. I Метод Шеннона-Фано
4. I. Метод рiвних вiдрiзкiв.
5. VII. Нахождение общего решения методом характеристик
6. А. науковий факт, b. гіпотеза, с. метод
7. Автоматизація водорозподілу на відкритих зрошувальних системах. Методи керування водорозподілом. Вимірювання рівня води. Вимірювання витрати.
8. Агрегативна стійкість, коагуляція суспензій. Методи отримання.
9. АгротехнІЧНИЙ метод
10. Адаптовані й специфічні методи дослідження у журналістикознавстві
11. Адміністративні (прямі) методи регулювання.
12. Адміністративні методи - це сукупність прийомів, впливів, заснованих на використанні об'єктивних організаційних відносин між людьми та загальноорганізаційних принципів управління.

Переглядів: 1100