(1)
Теорема. Если множество планов задачи (1) не пусто и целевая функция сверху ограничена на этом множестве, то задача (1) имеет решение.
Теорема. Если множество допустимых планов имеет крайние точки и задача (1) имеет решение, то среди крайних точек найдется оптимальная.
Метод исключения Жордана-Гаусса для системы линейных уравнений.
Большинство из существующих численных методов решения задач линейного программирования использует идею приведения системы линейных уравнений
которая в матричной форме записывается в виде
В первом уравнении системы отыскивается коэффициент востальных уравнениях системы. Для этого первое уравнение умножается на число и прибавляется к уравнению с номером присутствует только в первом уравнении, и притом с коэффициентом 1. Переменная называется базисной переменной.
Аналогичная операция совершается поочередно с каждым уравнением системы; при этом всякий раз преобразуются все уравнения и выполняется список базисных переменных.
Результатом применения метода Жордада-Гаусса является следующее: либо устанавливается, что система несовместна, либо выявляются и отбрасываются все «лишние» уравнения; при этом итоговая система уравнений имеет вид
где — список номеров базисных переменных, — множество номеров небазисных переменных. Здесь — ранг матрицы коэффициентов исходной системы уравнений.
Полученную системы уравнений называют приведенной системой, соответствующей множеству номеров базисных переменных.
Симплекс-метод.
Симплекс –метод, метод последовательного улучшения плана, является в настоящее время основным методом решения задач ЛП.
Рассмотрим каноническую задачу ЛП
где векторы и и будем предполагать, что все угловые точки являются невырожденными.
, где вектор определяется формулой
Теорема. Если в угловой точке выполняется условие — решение задачи (2).
Теорема. Для того, чтобы угловая точка являлась решением задачи (2), необходимо и достаточно, чтобы в ней выполнялось условие
Алгоритм симплекс-метода.
Переход из старой угловой точки в новую угловую точку состоит, в сущности, лишь в изменении базисной матрицы вводится вектор
Шаг 0. Задать целевой вектор и множество базисных индексов и вектор
Шаг 1. Вычислить матрицу и вектор
Шаг 2. Вычислить вектор потенциалов и оценки
Шаг 3. Если для всех — базисный вектор оптимального плана; иначе перейти на шаг 4.
Шаг 4. Выбрать произвольный индекс и вычислить вектор
Шаг 5. Если
Шаг 6. Сформировать множество индексов и вычислить
Шаг 7. В множестве индекс заменить на индекс — вектор — на вектор — компоненту на