Главная Случайная страница Контакты | Мы поможем в написании вашей работы! | ||
|
Процедура перехода от вершины к вершине связана с пересчетом большого числа параметров. К ним относятся коэффициенты разложения aij, относительные оценки Δj, базисные переменные и критерий. В симплекс-методе для их вычисления применяются обобщенные преобразования Жордана – Гаусса.
Пусть { Ai }(0), iÎI0 ={1,2,…, k,…, m }- исходный базис. Смежный базис отличается от него только одной компонентой:
{ Ai }(1), iÎI1 ={1,2 ,…,r,…, m }.
Если из множества I0 исключить индекс k, а из I1 удалить r, то эти множества будут тождественно равны.
Возьмем вектор Aj такой, что jÏ I0 & jÏ I1. Он может быть представлен как через исходный, так и смежный базисы:
(4.17)
(4.18)
Зная коэффициенты разложения по исходному базису aij, найдем коэффициенты разложения по смежному базису Для этого в (4.17) заменим вектор Ak на вектор Ar. Из представления Ar через исходный базис
(4.19)
получаем
(4.20)
В (4.17) выделим слагаемое с вектором Ak
и заменим в нем Ak выражением (4.20):
После преобразования получаем:
(4.21)
В формулах (4.18) и (4.21) вектор Aj представлен через одну и ту же систему векторов. Приравнивая коэффициенты при одноименных векторах, находим искомые зависимости:
(4.22)
где - число переменных в канонической модели.
в котором xi - базисные переменные. Переобозначим вектор ограничений В на А0:
.
Отсюда очевидно, что xi - это коэффициенты разложения вектора ограничений по текущему базису, то есть с учетом принятой индексации
и
Значит, для базисных переменных справедливы соотношения (4.22). Этого и следовало ожидать, так как полученные ранее формулы (4.11) и (4.12) для пересчета базисных переменных являются частным случаем (4.22). Действительно, достаточно заменить в них xi на ai0 , чтобы прийти к (4.22).
Теперь покажем, что относительные оценки и критерий также могут рассматриваться как коэффициенты разложения. Очевидно, что соотношения (4.22) справедливы для любых смежных базисов и не зависят от размерности последних.
Введем расширенные векторы следующим образом:
.
Так как размерность векторов увеличилась на единицу, базис должен включать m +1 векторов. В качестве недостающего базисного вектора возьмем единичный вектор
в котором единица стоит на позиции m +1. Такой вектор линейно независим от расширенных векторов условий. Как и раньше, рассмотрим два смежных расширенных базиса, образованных векторами с индексами и .
Представим небазисный вектор через расширенный базис:
(4.23)
Так как первые m компонент вектора равны нулю, первые m уравнений в (4.23) тождественны (4.17) и, следовательно, Новыми здесь являются только коэффициенты Чтобы выяснить их смысл, запишем последнее уравнение системы (4.23):
Отсюда имеем
,
то есть оценки и критерий тоже являются коэффициентами разложения.
Таким образом, все параметры симплекс-метода математически представляют собой коэффициенты разложения, а рекуррентные формулы (4.22) справедливы для
Дата публикования: 2015-01-23; Прочитано: 223 | Нарушение авторского права страницы | Мы поможем в написании вашей работы!