Chuong8 quyhoachtuyentinh2

Chương 8
QUY HOẠCH TUYẾN TÍNH
Linear Programming

Tính toán khoa học


Bài toán quy hoạch toán học
• Rất nhiều bài toán thực tế có thể phát biểu dưới dạng bài toán cực trị sau:

• Bài toán (1)-(4) được gọi là bài toán quy hoạch toán học
f(x) là hàm mục tiêu, gi,hj là các hàm ràng buộc. Tập
Gọi là tập ràng buộc, hay miền chấp nhận được. Mỗi vectơ x thuộc D được
gọi là lời giải chấp nhận được hay là phương án chấp nhận được

Tính toán khoa học


Bài toán quy hoạch toán học
• Phương án chấp nhận được x* thỏa mãn

Được gọi là pa tối ưu hay lời giải của bài toán, khi đó giá trị

Được gọi là giá trị tối ưu của bài toán

Tính toán khoa học


Một số mô hình thực tế
 Bài toán lập kế hoạch sản xuất cho một nhà máy

 Bài toán khẩu phần ăn
 Bài toán vận tải

Tính toán khoa học


Bi toỏn lp k hoch sn xut


Mt nh mỏy cú kh nng sn xut n loi sn phm. sn
xut cỏc sn phm ny cn phi s dng m loi nguyờn liu.
Bit :
aij lượng nguyên liệu loại i cần thiết để sản xuất ra một đơn vị sản phẩm loại j;
bi dự trữ nguyên liệu loại i
c j tiền lãi từ việc bán một đơn vị sản phẩm loại đơn vị sản phẩm loại j
(i=1, m ; j=1, n)



Hóy xõy dng mt chin lc sn xut mang li nhiu li nhun nht.
Gi
n x j 0 l s sn phm loi j, k hoch sn xut l x ( x1 , x2 ,..., x n )
n
a
*
x
ij j l tng chi phớ nguyờn liu i do ú aij * x j bi
j 1

n

j 1

Tng li nhun thu c l c j x j
j 1
Khi ú mụ hỡnh toỏn hc ca bi toỏn k hoch sn xut c phỏt biu
di dng nh sau.
Tớnh toỏn khoa hc


Bài toán lập kế hoạch sản xuất
 Bài toán lập kế hoạch sản xuất cho một nhà máy
Tìm cực đại của

n

f(x1 ,x 2 ,...,x n )= c jx j
j=1

víi ®iÒu kiÖn
n

a

ij

 bi ,i=1,m

j=1

x j  0, j=1,n

Tính toán khoa học


Nội dung
I. Thuật toán đơn hình
3.1.1. Bài toán QHTT dạng chính tắc và dạng chuẩn
3.1.2. Phương án cơ sở chấp nhận được
3.1.3. Công thức số gia hàm mục tiêu. Tiêu chuẩn tối ưu
3.1.4. Thuật toán đơn hình dạng ma trận nghịch đảo
3.1.5. Thuật toán đơn hình dạng bảng
3.1.6. Tính hữu hạn của thuật toán đơn hình
3.1.7. Thuật toán đơn hình hai pha

II. Lý thuyết đối ngẫu
3.2.1. Xây dựng bài toán đối ngẫu
3.2.2. Các định lý đối ngẫu
3.2.3. Một số ứng dụng của lý thuyết đối ngẫu

Tính toán khoa học


I. THUẬT TOÁN ĐƠN HÌNH

Tính toán khoa học


Nội dung
1.

2.
3.
4.
5.
6.
7.

Bài toán QHTT dạng chính tắc và dạng chuẩn
Phương án cơ sở chấp nhận được
Công thức số gia hàm mục tiêu. Tiêu chuẩn tối ưu
Thuật toán đơn hình dạng ma trận nghịch đảo
Thuật toán đơn hình dạng bảng
Tính hữu hạn của thuật toán đơn hình
Thuật toán đơn hình hai pha

Tính toán khoa học


1. Bài toán QHTT dạng chính tắc và dạng
chuẩn

Tính toán khoa học


Bài toán QHTT tổng quát
• Bài toán QHTT tổng quát là bài toán tối ưu hoá mà trong đó chúng ta phải
tìm cực đại (cực tiểu) của hàm mục tiêu tuyến tính với điều kiện biến số
phải thoả mãn hệ thống phương trình và bất phương trình tuyến tính. Mô
hình toán học của bài toán có thể phát biểu như sau
n

f ( x1 , x2 ,..., xn )   c j x j  min(max),

với điều kiện

(1)

j 1

n

a x
ij

j

 bi , i  1, 2,..., p ( p  m)

(2)

j

 bi , i  p  1, p  2,..., m

(3)

j 1
n

a x

ij

j 1

x j  0, j  1, 2,..., q (q  n)

(4)

x j  0, j  q  1, q  2,..., n

(5)

• Ký hiệu xj <> 0 để chỉ ra rằng biến xj không có đòi hỏi trực tiếp về dấu.
Tính toán khoa học


Bài toán QHTT tổng quát

• Ràng buộc:
n

a x
ij

j

 bi , i  1,..., p

j 1

được gọi là ràng buộc cơ bản dạng đẳng thức.
• Ràng buộc:

n

a x
ij

j

 bi , i  p 1,..., m

j 1

được gọi là ràng buộc cơ bản dạng bất đẳng thức.
• Ràng buộc:

x j  0, j  1,..., q
được gọi là ràng buộc về dấu của biến số.
Tính toán khoa học


Bài toán QHTT dạng chính tắc

• Ta gọi bài toán QHTT dạng chính tắc là bài toán sau:
n

f ( x1 , x2 ,..., xn )   c j x j  min,
j 1
n

a x
ij

j

 bi , i  1, 2,..., m

j 1

x j  0, j  1, 2,..., n

Tính toán khoa học


Bài toán QHTT dạng chuẩn
• Ta gọi bài toán QHTT dạng chuẩn là bài toán sau:
n

f ( x1 , x2 ,..., xn )   c j x j  min,
j 1
n

a x
ij

j

 bi , i  1, 2,..., m

j 1

x j  0, j  1, 2,..., n

Tính toán khoa học


Đưa BT QHTT tổng quát về dạng chính tắc
• Rõ ràng Bài toán QHTT dạng chính tắc là trường hợp riêng của
QHTT tổng quát.
n

f ( x1, x2 ,..., xn )  c j x j  min(max),

(1)
n

j 1

n

a x
ij

j

 bi , i  1,2,..., p ( p  m)

(2)

f (x1, x2 ,..., xn )  cj xj min,

j 1

j1
n

aij x j  bi , i  p 1, p  2,..., m

(3)

a x  b ,i 1,2,..., m

x j  0, j  1,2,..., q (q  n)

(4)

xj  0, j 1,2,..., n

x j  0, j  q 1, q  2,..., n

(5)

n
j 1

ij j

i

j 1

• Mặt khác, một bài toán QHTT bất kỳ luôn có thể đưa về dạng
chính tắc nhờ các phép biến đổi sau:
Tính toán khoa học


Đưa BT QHTT tổng quát về dạng chính tắc
a) Đưa ràng buộc bất đẳng thức dạng “” về dạng “”.
Bất phương trình tuyến tính
n

a x
ij

j

 bi

j 1

là tương đương với bất phương trình tuyến tính sau
n

 aij x j  bi
j 1

Tính toán khoa học

Đưa BT QHTT tổng quát về dạng chính tắc
b) Đưa ràng buộc dạng “=” về dạng “”.
Phương trình tuyến tính
n

a x
ij

j

 bi

j 1

là tương đương với hệ gồm 2 bất phương trình tuyến
tính sau n

a x
ij

j

 bi

j 1
n

 aij x j  bi
j 1

Tính toán khoa học


Đưa BT QHTT tổng quát về dạng chính tắc
c) Đưa ràng buộc dạng “” về dạng “=”.
Bất phương trình tuyến tính
n

a x
ij

j

 bi

j 1

là “tương đương” với hệ gồm 1 phương trình tuyến tính và một
điều kiện không
âm đối với biến số sau đây
n

a x
ij

j

 yi  bi

j 1

yi  0

• Tương đương hiểu theo nghĩa: Nếu (x1, x2, ..., xn, yi) là nghiệm
của hệ thì (x1, x2, ..., xn) là nghiệm của bất phương trình.
• Biến yi được gọi là biến bù (hay biến phụ).
Tính toán khoa học


Đưa BT QHTT tổng quát về dạng chính tắc
d) Thay mỗi biến không có điều kiện dấu xj bởi hiệu hai biến có điều kiện về
dấu:
x j  x j  x j ,

x j  0, x j  0.
e) Đưa bài toán tìm cực đại về bài toán tìm cực tiểu. Bài toán tối ưu hoá
max { f(x): x  D}
là tương đương với bài toán tối ưu hoá
min {- f(x): x  D}
theo nghĩa: Lời giải của bài toán này cũng là lời giải của bài toán kia và
ngược lại, đồng thời ta có đẳng thức:
max { f(x): x  D} = - min {- f(x): x  D}

Tính toán khoa học


Đưa BT QHTT tổng quát về dạng chính tắc
f) Đưa ràng buộc dạng “” về dạng “=”. Bất phương trình tuyến
tính
n

a x
ij

j

 bi

j 1

là “tương đương” với hệ gồm 1 phương trình tuyến tính và một
điều kiện không âm đối
với biến số sau đây
n

a

ij

x j  y i  bi

j 1

yi  0

• Tương đương hiểu theo nghĩa: Nếu (x1, x2, ..., xn, yi) là nghiệm
của hệ thì (x1, x2, ..., xn) là nghiệm của bất phương trình.
• Biến yi được gọi là biến bù (hay biến phụ).
Tính toán khoa học

Ví dụ
• Bài toán QHTT

x1 + 2x2 - 3x3 + 4x4  max,
x1 + 5x2 + 4x3+ 6x4  15,
x1 + 2x2 - 3x3+ 3x4 = 9,
x1 , x2 , x4  0, x3< >0,
là tương đương với bài toán QHTT dạng chính
tắc sau:
Tính toán khoa học


Ví dụ
 x1  2 x2  3( x3  x3 )  4 x4  min,
x1  5 x2  4( x3  x3 )  6 x4  x5  15,
x1  2 x2  3( x3  x3 )  3 x4
x1 , x2 , x3 , x3 , x4 , x5  0,

Tính toán khoa học

= 9,


Giải bài toán QHTT trong mặt phẳng

Tính toán khoa học


Giải bài toán QHTT trong mặt phẳng

• Bài toán QHTT dạng chuẩn 2 biến số
f(x1, x2) = c1x1 + c2x2  min,
với điều kiện
ai1 x1 + ai2 x2  bi, i = 1, 2, ..., m

• Ký hiệu
D = {(x1,x2): ai1 x1 + ai2 x2  bi, i = 1, 2, ..., m}

là miền ràng buộc.

Tính toán khoa học


Giải bài toán QHTT trong mặt phẳng
• Từ ý nghĩa hình học, mỗi bất phương trình
tuyến tính

ai1 x1 + ai2 x2  bi, i = 1, 2, ..., m
xác định một nửa mặt phẳng.
 Miền ràng buộc D xác định như giao của m
nửa mặt phẳng sẽ là một đa giác lồi trên mặt
phẳng.
Tính toán khoa học