opt [ ] Vyjádření subvektory (báz. a nebáz.) B,N Index bázových a nebázových proměnných β, ν Množina indexů veličin B,N

Podobné dokumenty
G( x) %, ν%, λ. x, x, N, N nezáporné přídatné proměnné, ( ) 2 Matematické programování

Optimální ustálený chod Optima Power Flow -OPF

Lineární programování

4EK213 Lineární modely. 5. Dualita v úlohách LP

Metody lineární optimalizace Simplexová metoda. Distribuční úlohy

Obecná úloha lineárního programování

Problém lineární komplementarity a kvadratické programování

Učební texty k státní bakalářské zkoušce Matematika Základy lineárního programování. študenti MFF 15. augusta 2008

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

4EK213 Lineární modely. 4. Simplexová metoda - závěr

1. července 2010

4EK212 Kvantitativní management. 2. Lineární programování

Lineární algebra : Skalární součin a ortogonalita

Teorie her a ekonomické rozhodování. 2. Maticové hry

FIT ČVUT MI-LOM Lineární optimalizace a metody. Dualita. Evropský sociální fond Praha & EU: Investujeme do vaší budoucnosti

4EK213 LINEÁRNÍ MODELY

Lineární algebra : Skalární součin a ortogonalita

skladbu obou směsí ( v tunách komponenty na 1 tunu směsi):

Úlohy k přednášce NMAG 101 a 120: Lineární algebra a geometrie 1 a 2,

Lineární algebra : Metrická geometrie

Parametrické programování

Systémové modelování. Ekonomicko matematické metody I. Lineární programování

13. Lineární programování

4EK213 Lineární modely. 12. Dopravní problém výchozí řešení

Matice. Je dána matice A R m,n, pak máme zobrazení A : R n R m.

Simplexové tabulky z minule. (KMI ZF JU) Lineární programování EMM a OA O6 1 / 25

Definice 13.1 Kvadratická forma v n proměnných s koeficienty z tělesa T je výraz tvaru. Kvadratická forma v n proměnných je tak polynom n proměnných s

Ekonomická formulace. Matematický model

1 Duální simplexová metoda

Četba: Texty o lineární algebře (odkazy na webových stránkách přednášejícího).

Dnešní látka: Literatura: Kapitoly 3 a 4 ze skript Karel Rektorys: Matematika 43, ČVUT, Praha, Text přednášky na webové stránce přednášejícího.

4EK213 LINEÁRNÍ MODELY

Co jsme udělali: Au = f, u D(A)

Úvod do teorie her

VI. Maticový počet. VI.1. Základní operace s maticemi. Definice. Tabulku

ALGEBRA. Téma 5: Vektorové prostory

4EK201 Matematické modelování. 2. Lineární programování

6 Simplexová metoda: Principy

3. ANTAGONISTICKÉ HRY

fakulty MENDELU v Brně (LDF) s ohledem na disciplíny společného základu (reg. č. CZ.1.07/2.2.00/28.

4EK213 Lineární modely. 10. Celočíselné programování

ANTAGONISTICKE HRY 172

Katedra aplikované matematiky FEI VŠB Technická univerzita Ostrava luk76/la1

LDF MENDELU. Simona Fišnarová (MENDELU) Základy lineárního programování VMAT, IMT 1 / 25

Lineární algebra : Změna báze

Transformace souřadnic

Linearní algebra příklady

7 Konvexní množiny. min c T x. při splnění tzv. podmínek přípustnosti, tj. x = vyhovuje podmínkám: A x = b a x i 0 pro každé i n.

Četba: Texty o lineární algebře (odkazy na webových stránkách přednášejícího).

x 2 = a 2 + tv 2 tedy (a 1, a 2 ) T + [(v 1, v 2 )] T A + V Příklad. U = R n neprázdná množina řešení soustavy Ax = b.

Základy spojité optimalizace

4EK311 Operační výzkum. 3. Optimalizační software a stabilita řešení úloh LP

Státnicová otázka 6, okruh 1

9.1 Definice a rovnice kuželoseček

Otázky ke státní závěrečné zkoušce

Úlohy nejmenších čtverců

Soustavy linea rnı ch rovnic

1 Projekce a projektory

Odhad stavu matematického modelu křižovatek

IV120 Spojité a hybridní systémy. Jana Fabriková

Četba: Texty o lineární algebře (odkazy na webových stránkách přednášejícího).

Úvod do parciálních diferenciálních rovnic. 2 Kanonický tvar lineárních PDR 2. řádu pro funkce

Úvod do lineární algebry

Faster Gradient Descent Methods

III. MKP vlastní kmitání

Interpolace, ortogonální polynomy, Gaussova kvadratura

NALG 001 Lineární algebra a geometrie 1, zimní semestr MFF UK Doba řešení: 3 hodiny

1 Determinanty a inverzní matice

PROSTORY SE SKALÁRNÍM SOUČINEM. Definice Nechť L je lineární vektorový prostor nad R. Zobrazení L L R splňující vlastnosti

Petr Lachout October 16, 2011: Petr Lachout. EKN012 Optimalizace I

Úvod do optimalizace Matematické metody pro ITS (11MAMY)

Definice 1.1. Nechť je M množina. Funkci ρ : M M R nazveme metrikou, jestliže má následující vlastnosti:

1 Linearní prostory nad komplexními čísly

2. část: Základy matematického programování, dopravní úloha. Ing. Michal Dorda, Ph.D.

Přiřazovací problém. Přednáška č. 7

KMS cvičení 6. Ondřej Marek

ZÁPADOČESKÁ UNIVERZITA V PLZNI

Metody vnitřních bodů pro řešení úlohy lineární elasticity s daným třením

1 Úvod do celočíselné lineární optimalizace

a počtem sloupců druhé matice. Spočítejme součin A.B. Označme matici A.B = M, pro její prvky platí:

Učební texty k státní bakalářské zkoušce Matematika Diferenciální rovnice. študenti MFF 15. augusta 2008

Soustavy. Terminologie. Dva pohledy na soustavu lin. rovnic. Definice: Necht A = (a i,j ) R m,n je matice, b R m,1 je jednosloupcová.

Obecná úloha lineárního programování. Úloha LP a konvexní množiny Grafická metoda. Jiří Neubauer. Katedra ekonometrie FEM UO Brno

3. Přednáška: Line search

KMS cvičení 9. Ondřej Marek

Matematický ústav Slezské univerzity v Opavě Učební texty k přednášce ALGEBRA II, letní semestr 2000/2001 Michal Marvan. 14.

Matematika pro informatiky

Vektorové podprostory, lineární nezávislost, báze, dimenze a souřadnice

OSTRAVSKÁ UNIVERZITA PŘÍRODOVĚDECKÁ FAKULTA [ MOPV ] METODY OPERAČNÍHO VÝZKUMU

Operační výzkum. Vícekriteriální programování. Lexikografická metoda. Metoda agregace účelových funkcí. Cílové programování.

Požadavky k písemné přijímací zkoušce z matematiky do navazujícího magisterského studia pro neučitelské obory

CVIČNÝ TEST 19. OBSAH I. Cvičný test 2. Mgr. Kateřina Nováková. II. Autorské řešení 5 III. Klíč 13 IV. Záznamový list 15

Podobnostní transformace

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ FAKULTA STROJNÍHO INŽENÝRSTVÍ

6 Lineární geometrie. 6.1 Lineární variety

[1] Motivace. p = {t u ; t R}, A(p) = {A(t u ); t R} = {t A( u ); t R}

4EK311 Operační výzkum. 2. Lineární programování

maticeteorie 1. Matice A je typu 2 4, matice B je typu 4 3. Jakých rozměrů musí být matice X, aby se dala provést

Systémové modelování. Lineární programování - Definice modelu a jeho grafické řešení

2. Schurova věta. Petr Tichý. 3. října 2012

Transkript:

1 2-LP-Lineární programování Lineární funkce i omezovací podmínky opt t X c R c R b b b R...vektor limitů (kapacitních), a i i R b A...matice strukturálních koeficientů, > b! R hod = b, 0,..vektorproměnných,...vektor cen úlohy Přípustné řešení Přípustná oblast Optimální řešení A b, 0 = Optimální hodnota Obvyklé tvary úloh: tý sloupec A X = : b, 0 = opt arg { c. X } = f = c tvar opt relace základní ma/ = standardní ma/ kanonický ma/ = normální ma/, b i >0 2 2-LP-Lineární programování Vyádření subvektory (báz. a nebáz.),n Inde bázových a nebázových proměnných β, ν Množina indeů veličin,n [ A ],[ A ], [ A ], regulární, [ A ] = N R N R =, N, c = c, cn,, c R, N, cn R b b b b b b úloha: c c N. X N A= A A řešení: b., i N = i N i= 1 i tá i tý sloupec souřadnice báze [ A ] vyádření vektoru v bázi A 1 1 = A b A AN. N = část bázového řešení při = 0 výsledné bázové řešení: 1 = A b N = 0 N a

3 2-LP-Lineární programování f ma f 1...unimodální řešení 2...multi modální řešení 3... bez řešení 4 2-LP-Lineární programování Základní algoritmus: 1. Výběr výchozího přípustného báz. řešení 2. if stávaící řešení nelze zlepšit pak konec inak di na 3. 3. Přechod k lepšímu bázickému řešení, návrat na 2. f ( ) vrstevnice f ( ) Řešení eistue Řešení neeistue V ednom z výsledných bázových řešení leží optimální řešení. Základní věta LP:Jestliže má úloha LP optimální řešení nabývá cílová funkce své optimální hodnoty v kraních bodech (vrcholů obalu) množiny přípustných řešení.vrcholy sou určeny rovnicí: c A N = 1., = 0 Hledání optimálního řešení e tedy ekvivalentní hledání přípustných bází z konečného počtu možností:. b b! =! ( b )!

5 2-LP-Lineární programování cena řešení: f = c. = c cn N f = c A b c A [ A ]. + c 1 1 N N N N f c fn f = c A b + c c A A 1 1 N N N b f fn ( ) 1 N N N f = c A b + c A A c b f Cena bázového řešení f N Redukovaná cena V optimálním bodě e f N 0přiimalizaci 0při ma imalizaci 6 2-LP-Lineární programování Dualita. Duální problém e negativní transpozice primárního problému Duální problém od duálního e primární { } = { } P: opt c. / A. b, 0 D : dual opt λ. b / λ A @ c, λ 0, @..duální omezení Primarní duální maimalizace imalizace vektor ransponovaný vektor Vektor omezení Vektor cílové funkce = ez omezení ma c λ b ma omezení proměnné b λ 0 b λ 0 = b λ volné 0 0 volné λ c λ c λ = c proměnné omezení

7 2-LP-Lineární programování Slabá dualita: platí c b důkaz : : t t. λ...přípustné řešení P,D t t t A b A λ bλ t t A λ tc= ct Silná dualita: c. = b. λ Uprava omezení na typ rovnosti ma c. / A. + η = b, 0, η 0 { } { } b. y / A. y ζ = c, y, ζ 0 podmínky optima obsahuí nelineární rovnice: A. + η = b, A. y ζ = c, podmínky komplementarity v maticové a µ formulaci : 0 0 = = µ µ [ diag] diagζ [ diagy][ diagη], y, ζ, η 0 8 2-LP-Lineární programování Konstrukce duální úlohy primární duální ma funkce LP = { L( ξ )} LD( λr, λn ) = L( ξ ) λ λ R, N 0 úloha { LP } R L (, λ ) R L, λ = c. + λ. b A. = ( ) ( λ) { λ b} c λ { } ma λ, λ 0 L D N R N L, b c λ = λ + λ A L, Duální: ma { λ } λ { } { ( λ, λ )} 0 if c 0 = λb+ if c < 0

9 2-LP-Lineární programování Metody vnitřního bodu. Afinní cechování. Postup: 1. k=0, nalezne se striktně vnitřní bod 0 2. do dovoleného prostoru se vepíše elipsoid E k se středem ve výchozím bodě. (E k tvoří redukovaný přípustný prostor na ehož okrai lze naít eplicitní Potenciálová redukce P: c v / A v = b, v 0 ( ) D:ma λ b / λ A + η = c, η 0 řešení k ). 3. = = + = gap c v b λ λ A η v v A λ η v potenciálová funkce: F η, v = q.log η v logv log η, q> n if k k = k + 1, goto 2 inak konec 10 2-LP-Lineární programování Postupné LP: opt ( k { ) k f( ) f ( ) } ( k ) J Γ 0 + lin. funkce Γ + = podm. rovnosti Φ L { } ( k) ( k Φ J ) Φ + L ( k) U U Φ podm. nerovnosti omezení veličin J Γ, J Φ Γ, Φ Jakobiány vektorových funkcí Algoritmus postupného LP. 1. iniciace startovacího bodu ξ 0 ; k=1 2. řešení ustáleného stavu Γ ( ) = 0 R 3. e li optimalita true pak konec inak pokraču 4. linearizace fce a omez. podmínek 5. k:=k+1;lp řešení nových hodnot ξ (k)

11 2-LP-Lineární programování Úlohy s LP. 12 2-LP-Lineární programování C( Kč h 1 ) k k 12 01 k 23 k 34 nákladová křivka: CP = C+ k P = 1 P = P 0 1, = 1 P ( MW ) C C L P C L E P E P C G ržní mechanizmus: C=G(P)nabídka generace výkonu při daných cenách C=L(P) Poptávka po odběru výkonu při daných cenách C E..rov. cena nabídka=poptávce formulace rovnovážné ceny : U P P = P = P PE CE = arg ma ( CL( P) CG( P) ) dp, L P C = C = C P U E L G E L G Matematická formulace úlohy: maimalizace plochy ma PC i i PC... i G L mezi křivkami P P = 0, P P 0 i i, i G L