лгоритм метода потенциалов

1.Построить математическую модель линейного программирования для транспортной задачи и двойственную к ней.

2.Найти начальное решение Х₀ методом минимальной стоимости или методом Северо-западного угла.

3.Проверить решение на вырожденность с помощью необходимого условия.

N=m+n-1,

где m – число поставщиков, n – число потребителей, а N – число заполненных клеток.

Если число заполненных клеток (ненулевых компонент плана Х₀ системы ограничений) равно m+n-1, то в этом случае решение называется невырожденным, а если число ненулевых решений не равно m+n-1, то такое решение называется вырожденным (вводится значимый нуль в клетку с минимальным значением C_ij из оставшихся так, чтобы можно было найти потенциалы (U,V).

4.Проверка плана на оптимальность.

4.1. Вычислить потенциалы.

Потенциалы находят из решения системы:

C_ij = U_i+V_j,

U₁=0,

 

где U_i, V_j – потенциалы, переменные двойственной задачи

C_ij – стоимость перевозки единицы груза

4.2. Вычисление оценок свободных клеток: если все оценки , то это признак единственного оптимального решения;

• если среди оценок имеется оценка то это признак альтернативного оптимума, и выполняется еще один шаг для его нахождения: принять этот элемент за разрешающий.
• если имеются оценки то это признак того, что найденное решение не является оптимальным и его можно улучшить. Необходимо перейти к новому опорному решению, при этом надо перераспределить грузы, перемещая их из занятых клеток в свободные. При этом свободная клетка становится занятой, а одна из ранее занятых клеток свободной.

5. Построить новый план

5.1.Начиная с разрешающего элемента, строим замкнутый цикл, вершинами которого будут цифры плана, отличные от нуля.

 

Цикл может быть представлен следующими фигурами:

5.2.Помечаем вершины цикла знаками «+» и «−» поочередно, начиная с разрешающего элемента.

5.3.Находим величину сдвига по циклу - минимальный из элементов цикла, помеченных знаком «−»:

Θ= min {xij}^-, xij € Z, где Z - цикл

5.4.Строим новый план х¹, добавляя или вычитая, в соответствии со знаками, величину Θ к элементам цикла. И переходим на пункт 4.

6. Решить задачу в среде Microsoft Exсel, приложить отчет.

Пример решения транспортной задачи методом потенциалов

Имеется 4 оптовых склада с запасами однородного груза 41; 33; 25; 14. Имеются 5 магазинов с заказами на однородный груз соответственно. Обозначим хij-количество груза, перевозимого со склада А1 в магазин bj. Матрица перевозок задана в следующем виде:

Таблица 2.1 – Исходные данные

 

Условия разрешимости:

-задача закрытая

 

1. Математическая модель прямой ТЗ:

 

R=

x

 

Двойственная задача составляется для следующих переменных:

 

U – переменные для складов или поставщиков;

 

V - переменные для магазинов или потребителей.

 

Математическая модель двойственной ТЗ:

 

 

 

Ограничения представлены на другой странице.

 

 

 

 

2.Нахождение начального решения методом Северо-Западного угла

 

 

 

 

 

Таблица 2.3 – Нахождение начального решения методом минимальной стоимости

 

 

 

 

Значение целевой функции L(x⁰) при начальном решении по методу минимальной стоимости меньше, чем по методу северо-западного угла, поэтому примем его за начальное решение.

 

2. Проверка решения х⁰ на вырожденность

Количество ненулевых элементов в решении х⁰ равно 8, проверим условие N= m + n -1= 4 + 5 - 1=8, т.е. решение х⁰ не является вырожденным.

 

=

 

Таблица 2.4. Проверка плана х⁰ на оптимальность.

 

						Ui
		12
							-2
							-1
Vj

 

План х⁰ не является оптимальным, т.к. есть два положительных решения и .

. Начиная с разрешающего элемента в клетке (34), строим замкнутый цикл, вершинами которого будут цифры плана, отличные от нуля. Помечаем вершины цикла знаками «+» и «−» поочередно, начиная с разрешающего элемента. Находим величину сдвига по циклу - минимальный из элементов цикла, помеченных знаком «−».

X₃₄ – разрешающий элемент 0*. Минимальная поставка для отрицательных вершин

θ₁=min 8,14 =8.

 

. Организуем следующий цикл:

 

+25 8 - 33 0

 

 

- 14? + 6 8

 

Таблица 2.5 – Проверка плана х' на оптимальность

						Ui
		12
							-2
							-1
Vj

 

план не оптимальный.

– разрешающий элемент 0*. Минимальная поставка для отрицательных вершин

Θ₂=min 31,6 = 6.

 

Организуем второй цикл:

 

31 0 25 6

 

3 6 9 0

 

Строим новый план х²,

 

Таблица 2.6 – Проверка плана х² на оптимальность

 

 

						Ui
		12
							-1
Vj				-2

 

 

 

Все Оптимум достигнут

 

ед.

План оптимален, но – это признак альтернативного оптимума, х₄₁ – разрешающий элемент, находим альтернативные решения х³.

 

- +   + -

- +   + -

25 10 11 24

 

 

? 14 14 0

 

ед.

 

Ответ: ед., ,

 

 

4. Решить транспортную задачу в среде Excel

В ячейках А1-Е5 вводим тарифы:

 

 

В ячейках G1-5 задаем запасы, а в ячейках А6-Е6 – заказы:

 

 

Теперь задаем область поиска решения, размер которой должен совпадать с размерностью исходной задачи. В качестве начальных значений вводим единицы:

 

 

Отдельно задаем ячейку целевой функции, используя встроенную функцию СУММ ПРОИЗВ:

 

В ячейках F9-12 задаем суммы по строкам, а в ячейках А13-Е13 – по столбцам:

В окне Поиска решения в Параметрах выбираем метод сопряженных градиентов:

Задаем ограничения и изменяемые ячейки:

 

 

Получим решение:

ешение матричных игр

лгоритм решения

1.Проверить, имеет ли игра решение в чистых стратегиях

1.1. Найти целевую функцию первого игрока V₁. Из всех чисел по строкам выбираем минимальные, а затем среди них выбираем максимальное значение:

V₁=α = max min h_ij

^{i j}

1.2. Найти целевую функцию второго игрока. Из всех чисел столбцов выбираем максимальные значения, а затем из них выбираем минимальное значение:

V₂=β = min max h_ij

^{j i}

1.3. Если α = β, то игра имеет решение в чистых стратегиях.

Если α ≠ β, то игра решается в смешанных стратегиях.

2. Решение игры в смешанных стратегиях:

2. 1. Упростить игру с помощью правил доминирования.

Упрощение состоит в том, что в матрице выигрышей H вычеркиваются минимальные строки и максимальные столбцы. При упрощении игры не учитываются элементы в вычеркнутых стратегиях.

2. 2. Если после упрощения получили игру размерности [2 х 2], то находим решение аналитически с помощью формул. Если получили игры размерности [2 х n] или [m х 2], то с помощью геометрического доминирования эти игры свести к игре размерности [2 х 2] и решить аналитически.

2.3. Если после упрощения игра осталась размерности [m x n], то найти ее решение сведением к задачам линейного программирования.

2.4. Исходную игру свести к задачам линейного программирования и решить с помощью программы Simplex Solver и приложить отчет.

2.2 Примеры решения матричных игр размерности [2х2], [2хn], [mx2]

 

1) Решение игр размерности [2x2]

Х^*

У^*

 

 

Х^*

У^*

Проверка:

=

Ответ:

 

2) Решение игр размерности [mx2]

Целевая функция игроки 2:V₂=min max H_iY^T, i=1,2,…,m.

yєS_{1 i}

 

αi = min hij j	V2 = max αii i
-1

 

 

 

βj = max hij i
V1 = min βii j

 

Рис. 1. Геометрическая интерпретация исходной игры

С помощью геометрического доминирования исходная игра сведена к игре размерности [2х2]

, , .

 

Проверка:

X^*HY^*T =

Ответ:

3) Решение игр размерности [2xn]

Целевая функция игрока 1: V₁=max min XH_j, j=1,2,…,n.

xєS ₁ j

 

αi = min hij j	V1 = max αii i
0.4	0.5
0.5

 

βj = max hij i		0.9
V2 = min βii j	0.9

 

Рис. 2. Геометрическая интерпретация исходной игры

С помощью геометрического доминирования исходная игра свелась к игре размерности [2х2]

; ;

.

 

X^*

Y^* 5/11 0 6/11

 

Проверка:

Ответ: