<<
>>

Метод отсечений. Формулирование верного отсечения. Алгоритм метода

Сущность метода отсекающих плоскостей заключается в следующем:

1. Вначале решается задача с отброшенным условием целочисленности.

2. По полученным результатам делаются следующие выводы:

- если Dнц=0, то на основании того, что область допустимых Dц є Dнц, то делают вывод, что множество Dц=0 тоже пустое.

- если целевая функция задачи неограниченна на множестве Dнц, то делается вывод что она тоже неограниченна на множестве Dц. Объясняется это тем, что в области содержащей бесконечно удаленную точку всегда можно найти аналогичного рода точку принадлежащую Dц.

- Если оптимальное решение задачи на области Dнц является целочисленным, то оно одновременно является также оптимальным решением исходной задачи. Это также следует из того, что Dц є Dнц. При этом максимальное значение целевой функции задачи на области Dнц является всегда верхней границей для значения целевой исходной дискретной задачи.

- Если решение на области Dнц является нецелочисленным, то осуществляется переход к 3-му этапу.

3. Составляется дополнительное ограничение , которое называется правильным

отсечением. Правильное отсечение должно удовлетворять следующим

требованиям:

- быть линейным

- отсекать найденное оптимальное нецелочисленное решение задачи.

4. Осуществляется возращение к задачи линейного программирования с

отброшенным условием целочисленности, но с расширенной системой ограничений, в которую включено дополнительное ограничение полученное на 3-м этапе. Расширенная задача решается если найденное оптимальное решение

будет опять нецелым, то формируем новое дополнительное ограничение и процесс повторяем.

Окончание процесса происходит когда будет получено целочисленное решение задачи, либо установлено пустота области и ее допустимых решений. В этом случае на основании свойств правильного отсечения можно сделать следующие выводы:

- оптимальное решение задачи с расширенной системой ограничений является оптимальным решением исходной задачи.

- из пустоты допустимой области расширенной задачи следует пустота допустимой области исходной задачи.

С геометрической точки зрения , каждому дополнительному ограничению в n-мерном пространстве соответствует определенная гиперплоскость отсекающая от многоугольника решений некоторую его часть , включая и оптимальную на данном этапе нецелочисленную вершину. При этом все точки с целочисленными координатами , в том числе и искомая оптимальная, находятся внутри этого многоугольника. Т. к. множество целых точек усеченного многогранника совпадает с множеством целых точек исходного многогранника – это значит , что если оптимальное решение задачи на усеченном многограннике удовлетворяет условию целочисленности, то оно и является оптимальным целочисленным решением исходной задачи. Через несколько операций отсечения искомая целочисленная точка оказывается сначала на границе области, а затем становится вершиной, неоднократно усеченного многогранника решений. В том случае если многогранник решений не содержит ни одной целочисленной точки, то сколько бы не вводили правильных отсечений целочисленное решение получить нельзя.

<< | >>
Источник: Ответы - Исследование операций и методы оптимизаций. 2016

Еще по теме Метод отсечений. Формулирование верного отсечения. Алгоритм метода:

  1. Симплекс-метод. Основная идея, этапы поиска решений, алгоритм метода.
  2. Графический метод. Основные понятия. Алгоритм метода
  3. 8.2. Алгоритм метода потенциалов
  4. 1.4. Метод теории государства и права. Принципы научного познания. Общенаучные методы. Частнонаучные методы
  5. Экспериментальный метод – как центральный метод среди эмпирических методов психологического исследования.
  6. Алгоритм метода ветвей и границ.
  7. Алгоритм нахождения обратной матрицы методом Крамера.
  8. Методы психогенетических исследований. Генеалогический метод. Семейные исследования. Метод приемных детей.
  9. 61. Социально-психологический тренинг как метод практической психологии, его структура и алгоритм создания программы.
  10. Разработка алгоритма регистрации угловых перемещений на основе фазометрического метода
  11. Объекты и методы исследования в алгоритме медико-криминалистических ситу алогических экспертиз.
  12. Метод ветвей и границ относительно бинарных деревьев. Примеры задач, основные этапы, алгоритм нахождения оптимального решения
  13. Сравнение выгод, получаемых при переходе на метод ЛИФО с метода ФИФО и средних цен
  14. Глава 3. Социологические методы в труде журналиста (М.Н. Ким)Методы в журналистике и социологии
  15. Методы субъективных измерений в задачах с неопределенностями. Основные понятия, суть, достоинства и недостатки методов.
  16. 2. Сравнительно-правовой метод – частнонаучный метод юридической науки
  17. § 5. Метод иеделимых как выпрямление метода исчерпы- ваиия.
  18. § 65. Симплекс-метод решения задач линейного программирования, М-метод