Metoda Simplex on-line

Metoda Simplex - un proces iterativ ca scop rezolvarea sistemului de ecuații de pași care începe cu soluția de referință în căutare de o opțiune mai bună se mută pe puncte câmp de colț soluții admisibile care sporesc valoarea funcției obiectiv, atâta timp cât funcția obiectiv atinge o valoare optimă.

Instrucțiuni. Selectați numărul de variabile și numărul de rânduri (numărul de constrângeri). Soluția rezultată este stocată într-un fișier Word sau Excel. În acest tip de constrângeri xi ≥ 0 nu se referă la ea. În cazul în care locul de muncă pentru unele xi fără restricții, este necesar de a provoca ZLP KZLP, sau să profite de acest serviciu. Atunci când soluția de utilizare este determinată automat prin metoda M (metoda simplex cu bază artificială) și metoda simplex în două etape.

Împreună cu acest calculator folosesc, de asemenea, următoarele:

Jocul matrice de decizie
Cu ajutorul unui serviciu on-line, puteți determina prețul unui joc de matrice (inferior și limitele superioare), verificați punctul de șa, pentru a găsi o soluție metode mixte de strategie: Minimax, metoda simplex, metoda grafică (geometrică), metoda lui Brown.

problemă de programare dinamică
Distribuiți 5 loturi omogene de bunuri între cele trei piețe, astfel încât să se obțină venitul maxim din vânzarea lor. Veniturile din vânzarea în fiecare piață G (X) depinde de cantitatea de bunuri vândute loturi și prezentate în tabel.

Volumul produsului X (în loturi)

Dacă doriți să găsiți extremum funcției obiectiv, vorbim despre o căutare valoare minimă (F (x) → min. Cm. Soluția probă minimizarea funcției) și valoarea maximă ((F (x) → max. Cm. Exemplu soluții maximizarea funcției)

soluție extremă se realizează la limita soluțiilor admise într-unul din punctele de colț ale nodurilor poligon, sau pe un segment între două puncte de colț adiacente.

Teorema fundamentală a programării liniare. În cazul în care funcția obiectiv ZLP atinge valori extreme la un anumit domeniu punct de soluții fezabile, este nevoie de valoarea în punctul unghiular. În cazul în care funcția obiectiv ZLP atinge valori extreme în mai mult de un punct de colț, este nevoie de aceeași valoare în oricare din combinație liniară convexă a acestor puncte.

Esența metodei simplex. Mișcarea la punctul optim se realizează prin deplasarea de la un punct la colțul adiacent, care este mai aproape și va nears Xopt. Astfel de puncte schemă de enumerare numită metoda simplex. R. Danzig oferit.
Puncte unghiulare sunt caracterizate de m variabile de bază, astfel încât trecerea de la un punct de colț la posibilul adiacent implementării modificării în baza unei singure variabile de bază a nebazisa variabilă.
Implementarea metodei simplex pentru o varietate de caracteristici și performanțe ale problemelor LP au diverse modificări.

Construcții tabele simplex continuă atâta timp cât nu se obține o soluție optimă. Cum se utilizează tabelul simplex pentru a determina că soluția unei probleme de programare liniară este cel mai bun?
În cazul în care ultima linie (funcția obiectiv) nu conține elementele negative, prin urmare, se va găsi planul optim.

Notă 1. Dacă una dintre variabilele de bază egale cu zero, punctul extrem corespunzând unei astfel de soluții de bază - degenerată. Degenerarea apare atunci când există o ambiguitate în alegerea linie de cale ferată. Nu puteți observa degenerării problemei, dacă selectați o altă linie ca un ghid. În caz de ambiguitate este necesar de a alege linia cu cel mai mic indice, pentru a evita crearea unei bucle.

Nota 2. Să presupunem că la un moment dat toate la diferență simplex nenegativ Dk ³ 0 (k = 1..n + m), adică. o soluție optimă este obținută și există o astfel de Ak - vector nonbasic a cărui Dk = 0. Apoi se atinge maximul cel puțin două puncte, adică, există o alternativă optimă. Dacă introduceți în baza variabila xk. Valoarea funcției obiectiv nu se va schimba.

Nota 3. Soluția problemei este dublă în masa finală simplex. m componente Ultimele ale vectorului diferențelor simplex (în coloanele variabilelor din bilanț) - soluția optimă a problemei duale. Valoarea funcțiilor obiective ale problemei primordial și duală coincid în locații optime.

Notă 4. La rezolvarea unei probleme de minimizare în vectorul bază este introdus cu cea mai mare diferență pozitivă simplex. În continuare, se aplică același algoritm ca și pentru problema maximizare.

În cazul în care condiția specificată „Este necesar să se tip marfă III a fost cheltuit în totalitate“, starea corespunzătoare este egalitate.