Lineární programování

Podobné dokumenty
MATICOVÉ HRY MATICOVÝCH HER

3. Lineární diferenciální rovnice úvod do teorie

Nalezení výchozího základního řešení. Je řešení optimální? ne Změna řešení

Kapitola 5 - Matice (nad tělesem)

Přijímací řízení akademický rok 2013/2014 Bc. studium Kompletní znění testových otázek matematika

Přijímací řízení akademický rok 2012/2013 Kompletní znění testových otázek matematické myšlení

Rovnice. RNDr. Yvetta Bartáková. Gymnázium, SOŠ a VOŠ Ledeč nad Sázavou

Matematika 1. Katedra matematiky, Fakulta stavební ČVUT v Praze. středa 10-11:40 posluchárna D / 13. Posloupnosti

Úvod do lineárního programování

2.4. INVERZNÍ MATICE

Sekvenční logické obvody(lso)

OKRUŽNÍ A ROZVOZNÍ ÚLOHY: OBCHODNÍ CESTUJÍCÍ. FORMULACE PŘI RESPEKTOVÁNÍ ČASOVÝCH OKEN

1.1. Definice Reálným vektorovým prostorem nazýváme množinu V, pro jejíž prvky jsou definovány operace sčítání + :V V V a násobení skalárem : R V V

1. Číselné obory, dělitelnost, výrazy

6. FUNKCE A POSLOUPNOSTI

Kapitola 4 Euklidovské prostory

P. Girg. 23. listopadu 2012

Tento materiál vznikl díky Operačnímu programu Praha Adaptabilita CZ.2.17/3.1.00/33254

I. TAYLORŮV POLYNOM. Taylorovy řady některých funkcí: Pro x R platí: sin(x) =

definované pro jednotlivé řády takto: ) řádu n nazýváme číslo A = det( A) a a a11 a12

Obecná úloha lineárního programování

4EK212 Kvantitativní management 4. Speciální úlohy lineárního programování

6. Posloupnosti a jejich limity, řady

3. ELEMENTÁRNÍ FUNKCE A POSLOUPNOSTI. 3.1 Základní elementární funkce. Nejprve uvedeme základní elementární funkce: KONSTANTNÍ FUNKCE

Přednáška 7: Soustavy lineárních rovnic

VLASTNOSTI ÚLOH CELOČÍSELNÉHO PROGRAMOVÁNÍ

1. ZÁKLADY VEKTOROVÉ ALGEBRY 1.1. VEKTOROVÝ PROSTOR A JEHO BÁZE

Definice obecné mocniny

8. Analýza rozptylu.

DIM PaS Připomenutí poznatků ze střední školy. Faktoriály a kombinační čísla základní vzorce: n = k. (binomická věta) Příklady: 1.

Matematika 1. Ivana Pultarová Katedra matematiky, Fakulta stavební ČVUT v Praze. středa 10-11:40 posluchárna D Posloupnosti

Užití binomické věty

KKKKKKKKKKKKKK. (i = 1,..., m; j = 1,..., n) jsou reálná čísla a x j jsou neznámé, se nazývá soustava m lineárních rovnic o

Matematika I, část II

1. LINEÁRNÍ ALGEBRA. , x = opačný vektor

Funkce. RNDr. Yvetta Bartáková. Gymnázium, SOŠ a VOŠ Ledeč nad Sázavou

Budeme pokračovat v nahrazování funkce f(x) v okolí bodu a polynomy, tj. hledat vhodné konstanty c n tak, aby bylo pro malá x a. = f (a), f(x) f(a)

1.3. POLYNOMY. V této kapitole se dozvíte:

14. B o d o v é o d h a d y p a r a m e t r ů

L A B O R A T O R N Í C V I Č E N Í Z F Y Z I K Y

5 PŘEDNÁŠKA 5: Jednorozměrný a třírozměrný harmonický oscilátor.

Pokroky matematiky, fyziky a astronomie

jsou reálná a m, n jsou čísla přirozená.

DERIVACE FUNKCÍ JEDNÉ REÁLNÉ PROM

7. Analytická geometrie

Statistika je vědní obor zabývající se zkoumáním jevů, které mají hromadný charakter.

4EK311 Operační výzkum. 4. Distribuční úlohy LP část 2

23. Mechanické vlnění

4EK213 Lineární modely. 5. Dualita v úlohách LP

7.2.4 Násobení vektoru číslem

Důkazy Ackermannova vzorce

Správnost vztahu plyne z věty o rovnosti úhlů s rameny na sebe kolmými (obr. 13).

DIFERENCIÁLNÍ POČET FUNKCE JEDNÉ PROMĚNNÉ. 1) Pojem funkce, graf funkce

POLYNOM. 1) Základní pojmy. Polynomem stupně n nazveme funkci tvaru. a se nazývají koeficienty polynomu. 0, n N. Čísla. kde

11. přednáška 16. prosince Úvod do komplexní analýzy.

5.5. KOMPLEXNÍ ODMOCNINA A ŘEŠENÍ KVADRATICKÝCH A BINOMICKÝCH ROVNIC

Abstrakt. Co jsou to komplexní čísla? K čemu se používají? Dá se s nimi dělat

GEOMETRIE I. Pavel Burda

Pro statistické šetření si zvolte si statistický soubor např. všichni žáci třídy (několika tříd, školy apod.).

6. KOMBINATORIKA Základní pojmy Počítání s faktoriály a kombinačními čísly Variace

a my chceme data proložit nějakou hladkou funkcí, která by vystihovala hlavní vlastnosti dat, ale ignorovala malé fluktuace a nepřesnosti.

12. N á h o d n ý v ý b ě r

MATEMATIKA PŘÍKLADY K PŘÍJÍMACÍM ZKOUŠKÁM BAKALÁŘSKÉ STUDIUM MGR. RADMILA STOKLASOVÁ, PH.D.

Pružnost a pevnost. 9. přednáška, 11. prosince 2018

Matematika NÁRODNÍ SROVNÁVACÍ ZKOUŠKY ÚNORA 2019

n=1 ( Re an ) 2 + ( Im a n ) 2 = 0 Im a n = Im a a n definujeme předpisem: n=1 N a n = a 1 + a a N. n=1

S polynomy jste se seznámili již v Matematice 1. Připomeňme definici polynomické

f ( x) = 5x 1 + 8x 2 MAX, 3x x ,

SEMESTRÁLNÍ PRÁCE Z PŘEDMĚTU

IAJCE Přednáška č. 12

POZNÁMKY K MODELOVÁNÍ REGIONŮ

Intervalové odhady parametrů

Přijímací řízení akademický rok 2013/2014 NavMg. studium Kompletní znění testových otázek matematika a statistika

Vyšší mocniny. Předpoklady: Doplň místo obdélníčků správné číslo. a) ( 2) 3. = c) ( ) = 1600 = e) ( 25) 2 0,8 0, 64.

EKONOMETRIE 9. přednáška Zobecněný lineární regresní model

n=0 a n, n=0 a n = ±. n=0 n=0 a n diverguje k ±, a píšeme n=0 n=0 b n = t. Pak je konvergentní i řada n=0 (a n + b n ) = s + t. n=0 k a n a platí n=0

Permutace s opakováním

. viz věty 1.7 a 1.2 (čísla m a M lze vybrat tak, aby nerovnost platila v R n i R m ). Máme m f x h f x l h f x h f x l h M f x h f x l h

1 POPISNÁ STATISTIKA V PROGRAMU MS EXCEL

p = 6. k k se nazývá inverze v permutaci [ ] MATA P7 Determinanty Motivační příklad: Řešte soustavu rovnic o dvou neznámých: Permutace z n prvků:

Pravděpodobnostní modely

Analytická geometrie

= + nazýváme tečnou ke grafu funkce f

Mod(x) = 2, Med(x) = = 2

5. Lineární diferenciální rovnice n-tého řádu

20. Eukleidovský prostor

Diskrétní matematika

Cvičení 6.: Bodové a intervalové odhady střední hodnoty, rozptylu a koeficientu korelace, test hypotézy o střední hodnotě při známém rozptylu

6 Simplexová metoda: Principy

Komplexní čísla. Definice komplexních čísel

STEJNOMĚRNÁ KONVERGENCE POSLOUPNOSTI A ŘADY FUNKCÍ

Posloupnosti a řady. Obsah

Řešení soustav lineárních rovnic

Autoři: Jan Krákora,, David Šebek, Quido Herzeq; ČVUT FELK Praha; Dne:

Číselné charakteristiky náhodných veličin

Matice. nazýváme m.n reálných čísel a. , sestavených do m řádků a n sloupců ve tvaru... a1

8. Základy statistiky. 8.1 Statistický soubor

MATEMATIKA PRO EKONOMY

I. Výpočet čisté současné hodnoty upravené

množina všech reálných čísel

Transkript:

Lieárí programováí Adjugovaý problém lieárího programováí V případě řešeí problému lieárího programováí LP ma{ c T : A b 0} získáváme výchozí přípustou jedotkovou bázi u doplňkových proměých a za předpokladu b 0 je možo asat výchozí řešeí jako ezáporou lieárí kombiaci jedotkových vektorů báze. Je-li obecě LP problém v kaoickém tvaru mi ma{ c T : A b 0} a matice A obsahuje jedotkovou submatici o hodosti m m je počet omezujících rovic potom výchozí bázické přípusté řešeí získáme tak že jeho souřadice odpovídající jedotkovým sloupcům položíme rovy prvkům b i i... m a ostatí souřadice položíme rovy ule. Jestliže matice A LP problému v kaoickém tvaru eobsahuje vhodou jedotkovou submatici eí výchozí bazické přípusté řešeí zřejmé. V tomto případě je účelé použít tzv. metodu umělé báze. LP problém v kaoickém tvaru který eobsahuje jedotkovou bázi rozšíříme zavedeím tzv. umělých proměých u u... u m a vytvoříme tak jedotkovou umělou bázi. Účelovou ukci lze apsat ve tvaru c c... c wu... wum mi omezeí řešeí je ve tvaru a a... a m a a a m...... a... a... a 0; u u... u m m u u u m b 0; w >>>.velké kladé číslo. Rozšířeím úlohy o umělé proměé jsme získali ový LP problém který azýváme adjugovaý LP problém. b b m

Adjugovaý problém je ale jiá úloha ež původí LP problém proto je uté ukázat souvislosti řešeí obou problémů. Souvislosti řešeí adjugovaého LP problému a původí LP úlohy Eistuje-li optimálí řešeí adjugovaého LP problému s ulovými umělými proměými potom je optimálím řešeím původího LP problému. Eistuje-li optimálí řešeí adjugovaého LP problému které obsahuje kladé umělé proměé potom eeistuje přípusté řešeí původího LP problému možia řešeí původího LP problému je prázdá. Nemá-li adjugovaý LP problém koečé optimálí řešeí emá ai původí problém koečé optimálí řešeí. Příklad : Řešme úlohu lieárího programováí ve tvaru mi Úlohu převedeme do kaoického tvaru mi Kaoický tvar úlohy eobsahuje jedotkovou bázi. Po zavedeí umělých proměých dostáváme adjugovaý LP problém který řešíme simpleovou metodou wu u u wu u mi u

u u b - - 0 0 0-0 - - 0 0 -w -w 0 Vytvoříme bázi umělých proměých u u b - - 0 0 0-0 w- w- -w -w 0 0 w u u b - - 0 0 0 - - 0 w- w- 0 -w 0 w u u b 0 -/ -/ / / 0 / -/ -/ / 0 0 w-/ w-/ /-w /-w * * * 0 V tomto případě eistuje optimálí řešeí původího LP problému ve tvaru * Příklad : Řešme úlohu lieárího programováí ve tvaru 7 ma Úlohu převedeme a adjugovaý LP problém u wu 7 u ma

u b - 0-0 7 - - 0 w 0 Vytvoříme bázi umělých proměých u b - 0-0 7 w- -w- 0 0-7w u b - 0-0 - w-7 0 w 0 -w * 7 * Posledí řádek posledí simpleové tabulky u prví proměé ukazuje že řešeí adjugovaého problému je optimálí. Bohužel umělá proměá je eulová tudíž optimálí řešeí původího LP problému eeistuje. Duálí úlohy lieárího programováí Každé úloze lieárího programováí je přiřaze jistý LP problém který se azývá duálí. Původí úloha je vzhledem k této úloze primárí. Pozatky o dualitě slouží k hlubšímu rozboru řešeí a úloh LP k odvozeí speciálích metod řešeí a k zeektivěí metod řešeí. Řešeí pomocí MATLABu V této kapitole ukážeme řešeí úloh lieárího programováí pomocí ukce liprog kterou obsahuje optimalizačí toolbo MATLABu. Popis ukce X LINPROGAb solves the liear programmig problem: mi '* subject to: A* < b

Řešeí příkladu 90 90 00. MAX Navazující předmět ORR - Optimálí rozhodováí a řízeí pro. Štecha.

Úlohy Úloha 9.: Řešte úlohy lieárího programováí a 7 6 b 7 c 0 d 8 Úloha 9.: Směšovací problém Ze tří složek je třeba amíchat 0 kg směsi. Prví složka stojí 0 Kč/kg druhá 0 Kč/kg a třetí 0 Kč. Přitom směs musí obsahovat alespoň 0 procet druhé složky maimálě 60 procet druhé složky a miimálě procet třetí složky. Formulujte úlohu jako úlohu lieárího programováí a určete hmotostí podíl složek ve směsi tak aby byly suroviové áklady miimálí.