6 Simplexová metoda: Principy

Transkript

1 6 Simplexová metoda: Principy V této přednášce si osvětlíme základy tzv. simplexové metody pro řešení úloh lineární optimalizace. Tyto základy zahrnují přípravu kanonického tvaru úlohy, definici a vysvětlení bázických řešení a ukázání geometrických principů, které stojí za touto metodou. Zjednodušeně řečeno, simplexová metoda přechází po hranách polyedru všech přípustných řešení mezi jeho vrcholy(bázickými řešeními), až najde vrchol optimálního řešení. Stručný přehled lekce Kanonický tvar úlohy LP. BázickářešeníúlohyLPajejichvztahkvrcholům. Geometrický princip simplexové metody postup mezi vrcholy polyedru. Simplexová tabulka a její interpretace. Petr Hliněný, FI MU 1 IA102 OU : Simplexová metoda

2 6.1 Kanonický tvar úlohy Před použitím simplexové metody musíme nejprve vhodně upravit tvar naší úlohy LP. Stručně řečeno, požadujeme tvar, kdy všechny proměnné jsou nezáporné a všechna další omezení jsou vyjádřena jako rovnosti.(jak uvidíme, není to na újmu obecnosti.) Definice: Úloha LP je v kanonickém tvaru, pokud je vyjádřena jako max c x pro kde matice A má plnou řádkovou hodnost. A x = b, x 0, Petr Hliněný, FI MU 2 IA102 OU : Simplexová metoda

3 Lema 6.1. Každou úlohu LP lze převést do kanonického tvaru. Důkaz: Podle Věty 3.5 vyjádříme danou úlohu v základním tvaru max c x pro A x b, x 0. Kekaždé(i-té)nerovnostivA x bpřidámetzv.doplňkovouproměnnou x i 0 následovně a i,1 x a i,n x n b i a i,1 x a i,n x n + x i = b i Formálně zapsáno(s nulovou cenou doplňkových proměnných v účelovém vektoru) anovýtvarúlohyzní A=(A, I), b= b, x=( x, x ), c=( c,0,...,0) max c x pro A x= b, x 0, jakbylonašimcílem.jelikoždoplňkovéproměnné x jsounezáporné,jesnadnévidět jednoznačnou korespondenci mezi řešeními kanonické a základní úlohy. Petr Hliněný, FI MU 3 IA102 OU : Simplexová metoda

4 6.2 Vrcholy, báze a bázická řešení Důležitost vrcholů při řešení úloh LP je ukázána následujícím tvrzením.(vzpomeňme si,žepolyedrmájenkonečněmnohovrcholů,vizvěta4.12.) Věta6.2.NechťdanáúlohaLPmáoptimálnířešeníavšechnyjejíproměnnéjsou nezáporné. Pak se toto optimální řešení nabývá také v některém krajním bodě(vrcholu) polyedru všech jejích přípustných řešení. Důkaz:Nechťmnožinoupřípustnýchřešeníjepolyedr P,účelovoufunkcíje c xa optimemje c o vbodě x o.označme Q=P { x: c x=c o }. Qjepodlepředpokladu optimality c o stěnou P.Pokud Q =1,jednáseopožadovanývrchol.Jinakdefinujeme poloprostor H + = { x:(1,...,1) x 1+(1,...,1) x o }.Zřejměje Q = Q H + omezenýpolyedr,aprotopodlelematu4.13má Q nějakývrchol y o nenáležejícífacetě určené H +.Potom y o jevrcholem Qivrcholem P. Ve skutečnosti místo vrcholů budeme při řešení úlohy LP mluvit o tzv. bázických řešeních, která budou hrát klíčovou roli v popisu simplexové metody. Petr Hliněný, FI MU 4 IA102 OU : Simplexová metoda

5 Definice:Bázickýmřešenímkanonickéúlohy A x= b, x 0rozumímevektor x o splňující A x o = bamající mnenulovýchsložek(mjepočetrovností řádků A), kdenenulovésložky x o odpovídajínezávislýmsloupcům A(tj.regulárnípodmatici). Všimněme si dobře, že definice bázického řešení nevyžaduje nezápornost složek vektoru, proto ne každé bázické řešení je zároveň přípustné. Z elementární lineární algebry snadno plyne: Fakt:Každéčtvercovéregulárnípodmatici A 1 v Ajednoznačněodpovídájednobázické řešení,jehožsložkyodpovídajícísloupcům A 1 jsouurčenyvztahem A 1 1 b. Značení:Mějmeúlohu A x= b, x 0,kdematice Amá mřádkůansloupců.každé bázickéřešení x o jeurčenovýběremněkteréregulárníčtvercovépodmatice A 1 v A, neboli výběrem m nezávislých sloupců A. Sloupce A 1 budemenazývatbázířešení x o. Zároveňsložkyvektoru xodpovídajícísloupcům A 1 budemenazývatbázickýmiproměnnými a ty zbylé nebázickými proměnnými. Poznámka:Pokudbázickéřešení x o máprávě mnenulovýchsložek,pakjebázepro x o určena jednoznačně.avšakpokud x o máméněnež mnenulovýchsložek,pakvšechnyrůznéregulární podmaticepokrývajícínenulovésložky x o jsouzřejměbázemiprototéžřešení x o.takové bázické řešení se nazývá degenerované. Petr Hliněný, FI MU 5 IA102 OU : Simplexová metoda

6 Lema 6.3. Přípustná bázická řešení úlohy LP jednoznačně odpovídají krajním bodům (vrcholům) polyedru všech přípustných řešení. Důkaz:Mějmevrchol vpolyedru.tenjepřípustnýmřešením A v= b, v 0zdefinice. Předpokládejme pro spor, že v není bázické, tedy že v má více než m kladných složek, nazvěme v 1 tytokladnésložky v avybermepodmatici A 1 složenouzesloupců A odpovídajících v 1.Paksoustava A 1 v 1 = bmávíceproměnnýchnežrovnic,aproto množinajejíchřešeníobsahujeaspoňpřímku pprocházející v 1 v.jelikož v 1 >0, vdostatečněblízkémokolí v 1 na pjsouřešenísoustavytakékladná,tedypřípustnáv našíúloze,apřitom v 1,potažmo v,jejejichkonvexníkombinací.tojespor, vnení krajním bodem. Naopaknechť vjepřípustnýmbázickýmřešenímaa 1 jeodpovídajícíbáze,tj.regulárnípodmatice A.Pak vležívpolyedru.pokudby vbylovkonvexníkombinací, zjednodušeně v= 1 2 ( u+ w),pakbychomsioznačili v1, u 1, w 1 příslušnépodvektory odpovídajícísloupcůmbáze A 1.Vzhledemkjednoznačnostiřešeníregulárnísoustavy rovnic A 1 v 1 = b;pokudby u 1, w 1 bylytaképřípustnářešení,některánebázickásložka ui wbymuselabýtnenulová.alejelikoživtétonebázickésložce(kde vjenulové) platí v= 1 2 ( u+ w),buďv unebov wbymuselapakbýttatosložkazáporná,spors přípustností. Takže v skutečně nelze získat jako konvexní kombinaci přípustných řešení. Z definice je proto v vrcholem polyedru. Značení:Báze A 1 a A 2 bázickýchřešeníjsousousednípokudselišíprávěvjednom sloupci. Petr Hliněný, FI MU 6 IA102 OU : Simplexová metoda

7 6.3 Geometrický princip metody Algoritmus 6.4. Princip simplexové metody V hrubých rysech algoritmus simplexové metody běží podle následujícího schématu. (Upozorňujeme, že je v tomto zjednodušeném znění zanedbán problém získání výchozího přípustného řešení i problém prevence zacyklení v degenerovaných řešeních.) 1.Začnemevněkterém(výchozím)přípustnémbazickémřešení x 0 sbází A 0 v A. Jinýmislovy,jsmevevrcholu x 0 polyedrupřípustnýchřešení. Jak x 0 a A 0najdeme?VAvyberemejednotkovoupodmatici I= A 0velikosti m m, případně ji vyrobíme přidáním umělých proměnných. Pozornapřípustnostvýchozíhořešení x Krok i:pokudžádnýsousednívrcholk x i nemálepšíhodnotuúčelovéfunkce,je x i optimálnířešení. Pozor, musíme se dívat skutečně na sousední vrcholy, ne jen sousední báze! Tuto situaci poznáme podle nekladných redukovaných cen všech nebázických proměnných, Tvrzení Pokudzvrcholu x i vedeneomezenáhranapolyedruvesměruzlepšujícíseúčelové funkce, optimální řešení neexistuje z důvodu neomezenosti. Tuto situaci poznáme podle nekladných všech koeficientů některé nebázické proměnné s kladnou redukovanou cenou, Tvrzení 6.9. Petr Hliněný, FI MU 7 IA102 OU : Simplexová metoda

8 4.Kbázi A i najdemesousedníbázi A i+1,kterázlepšujenašiúčelovoufunkci. Pokudvyloučímedegenerovanost,přejdemetakdosousedníhovrcholu x i+1 s lepší účelovou hodnotou. Zlepšující sousední bázi najdeme takto: Pomocí sloupcového pravidla najdeme nebázický sloupec matice A, který má do báze vstoupit(třeba ten s největší kladnou redukovanou cenou). Pomocí řádkového pravidla pak najdeme bázický sloupecmatice A i,kterýmusíbáziopustit. Vdegenerovanémpřípaděmůženastat x i+1 = x i.pakhrozínebezpečízacyklení metody, čemuž zabráníme(třeba) použitím dodatečného lexikografického pravidla. 5.Jdemezpětnabod2viteraci i+1. Lema 6.5. Nechť daná úloha LP má přípustné řešení. Pokud vhodnými pravidly výběru sousední báze zabráníme zacyklení v degenerovaném bázickém řešení, tak Algoritmus 6.4 simplexové metody nalezne v konečném počtu kroků optimální řešení úlohy, nebo případně potvrdí neexistenci řešení z důvodu neomezenosti. Petr Hliněný, FI MU 8 IA102 OU : Simplexová metoda

9 Poznámka: Třebaže nám předchozí tvrzení zaručuje skončení simplexové metody po konečném počtu kroků, horní odhad tohoto počtu kroků nevychází příliš příznivě počet kroků je nejvýše rovný počtu všech čtvercových podmatic(bází) dané matice úlohy, což je číslo exponenciální ve velikosti úlohy. Bohužel se jedná o dosti hluboký problém, neboť přes velkou snahu se doposud nikomu nepodařilo dokázat polynomiální(tedy efektivní) horní odhad počtu kroků simplexové metody. Dokonce pro běžná řádková a sloupcová pravidla jsou známy skutečné příklady exponenciálně dlouhých výpočtů. Přesto je v praktických případech simplexová metoda velice rychlá a většina uživatelů se nad jejím možným dlouhým průběhem ani nezamýšlí. Petr Hliněný, FI MU 9 IA102 OU : Simplexová metoda

10 6.4 Simplexová tabulka Pro pohodlný(počítačově-orientovaný) zápis jak úlohy LP, tak i průběhu simplexové metody se nejčastěji používá tzv. simplexová tabulka. Úlohu LP v kanonickém tvaru max c x : A x = b x 0 si přepíšeme do ekvivaletního redukovaného zápisu min x 0 x 0 + c x = 0 (1) A x = b x 0. Zdejsmezavedlinovouproměnnou x 0 vystupujícípouzevnovémnultém,tzv.účelovém řádkupodmínekúlohy.všimnětesi,že x 0 je vždyjednoznačněurčenohodnotami ostatních proměnných a udává opačnou hodnotu účelové funkce příslušné k řešení x. Petr Hliněný, FI MU 10 IA102 OU : Simplexová metoda

11 Značení: Redukovaný zápis kanonické úlohy LP se vyjádří simplexovou tabulkou 1 c 1 c 2 c 3... c n b 0 0 a 11 a 12 a a 1n b 1 0 a 21 a 22 a a 2n b a m1 a m2 a m3... a mn b m zapisující koeficienty soustavy lineárních rovnic ( ) ( ) ( ) 1 c x0 b0 = 0 A x. (2) b Nultý řádek a sloupec tabulky se nazývají účelový řádek a sloupec, přitom účelový sloupec se do tabulky většinou vůbec nezapisuje. Hodnoty v účelovém řádku(mimo nultého a posledního sloupce) se nazývají redukované ceny proměnných(složek) x. ( 1 c 0 A ) Mějmematici C= avníregulárníčtvercovoupodmatici C 1obsahujícísloupce ( ) ( ) x0 podmatice A 1anavícnultýsloupec.Pakvztah x B = C 1 b0 1 určuje hodnoty b bázickýchproměnných x B vpříslušnémbázickémřešení(odpovídajícímbázi A 1)azároveň ijehoúčelovouhodnotu x 0.Vespojenísfaktem,žestandardnířádkovématicovéúpravy nemění množinu řešení soustavy(úlohy), dostáváme klíčové pozorování, že řádkovými operacemi na simplexové tabulce můžeme postupně vyjadřovat jednotlivá bázická řešení úlohy LP včetně jejich účelových hodnot. Petr Hliněný, FI MU 11 IA102 OU : Simplexová metoda

12 Definice: Simplexová tabulka T je v jednotkovém tvaru, pokud v ní je vyznačena jednotkovápodmatice I m+1 obsahujícínultýúčelovýsloupecavybranésloupcematice A. Zároveň je simplexová tabulka v jednotkovém tvaru přípustná, pokud poslední sloupec má mimo nultého řádku nezáporné hodnoty. Tvrzení 6.6. Mějme pro danou úlohu LP zápis simplexovou tabulkou [ 1 c b ] 0 T= 0 A b vjednotkovémtvaru.paksložkyvektoru b vyjadřujíhodnotybázickýchproměnných x B příslušnéhobázickéhořešení(odpovídajícíhovyznačenéjednotkovépodmaticiva ) a b 0jeúčelovouhodnotoutohotořešení. Lema 6.7. Mějme pro danou úlohu LP zápis simplexovou tabulkou T v jednotkovém tvaru.rozdělmesivektor xproměnnýchnabázickésložky x B anebázické x N apodobněpro A a c.pakprozvolenénebázickéhodnoty x N 0jsouodpovídajícíbázické proměnné určeny vztahy a účelová hodnota řešení je x B = b A N x N (3) b 0+ c N x N. (4) Petr Hliněný, FI MU 12 IA102 OU : Simplexová metoda

13 Zpohledu x N 0navztah(4)ihnedplyne: Tvrzení 6.8. Pokud pro danou úlohu LP má zápis simplexovou tabulkou v přípustném jednotkovémtvaruvšechnyredukovanécenynekladné c 0,pakvyjádřenébázické řešení x B = b, x N =0jeoptimálnímřešenímúlohy. Dálesivšimněme,žepokudněkteránebázickáproměnná x s vevztahu(3)mávšechny koeficientynekladné,pakprolibovolněvelkouhodnotu x s sezachovápřípustnost řešení x B 0.Ztohojižspoužitím(4)plyne: Tvrzení 6.9. Mějme pro danou úlohu LP zápis simplexovou tabulkou v přípustném jednotkovém tvaru. Pokud v některém sloupci s tabulky je redukovaná cena kladná c s >0azároveňzbyteksloupcejenekladný,tj. a js 0, j=1,...,m,pakoptimální řešení úlohy neexistuje z důvodu neomezenosti. Pro dobré pochopení simplexové tabulky je třeba si ujasnit praktickou roli redukovaných cen proměnných v účelovém řádku. Za prvé, redukované ceny bázických proměnných jsou vždy nulové. Pro každou nebázickou proměnnou, dle vztahu(4), její redukovaná cena vyjadřuje změnu výsledné účelové hodnoty při změně hodnoty této proměnné o 1. (Tato změna je celková, již bere do úvahy indukované změny(3) bázických proměnných!) Petr Hliněný, FI MU 13 IA102 OU : Simplexová metoda

14 Příklad Hranolky, slané a paprikové lupínky. Firma chce vyrobit hranolky, slané lupínky a paprikové lupínky. K dispozici má přitom 1000 kg bramboramůženakupovatneomezeněsůlza6kč/kg,olejza30kč/kgapaprikovékoření za 200 Kč/kg. Bohužel má firma celkem na nákup surovin pouze 5000 Kč. Spotřeby surovin aprodejnícenyna10kgjsounásledující: Produkt(10kg) Brambory Olej Paprika Sůl Prodejní cena hranolky slané lupínky paprikové lupínky Sestavte počáteční simplexovou tabulku úlohy. Řešení:Zezadanýchhodnotsesnadnospočítáziskacenasurovinna10kgproduktu: Produkt(10kg) Zisk Cena surovin hranolky slané lupínky paprikové lupínky Zaproměnnézvolímevyrobenámnožstvíproduktů:10x 1hranolků,10x 2slanýchlupínkůa 10x 3paprikovýchlupínků.Základnítvarúlohy max 387x 1+524x 2+667x 3: 15x 1+20x 2+20x x 1+126x 2+133x x 1, x 2, x 3 0 Petr Hliněný, FI MU 14 IA102 OU : Simplexová metoda

15 převedeme na kanonický tvar přidáním dvou doplňkových proměnných min x 0 x 0+387x 1+524x 2+667x 3 = 0 15x 1+20x 2+20x 3 +x 4 = x 1+126x 2+133x 3 +x 5 = 5000 x 1, x 2, x 3, x 4, x 5 0 a z toho již vypíšeme výchozí simplexovou tabulku(bez nultého řádku) Umíte najít řešení této úlohy? Petr Hliněný, FI MU 15 IA102 OU : Simplexová metoda