5.2. МЕТОД ВЕТВЕЙ И ГРАНИЦ

 

Пример 5.3:

F() = 3*x₁ + 2*x₂ ® max

при ограничениях

x₁ + x₂ £ 3,5;

x₁ £ 2;

x₂ £ 2;

x₁, х₂ ³ 0, целые.

 

Начальный шаг решения этой задачи состоит в нахождении решения задачи ЛП, получаемой при отбрасывании условия целочисленности х₁ и х₂. Обозначим эту задачу через ЛП-1. На рис.5.1.1 представлено графическое решение задачи ЛП-1.

 

 

Рис.5.1.1. Решение задачи ЛП-1.

 

Оптимальное решение задачи ЛП-1 имеет вид: х₁ = 2, х₂ = 1,5, оптимальное значение целевой функции  F() = 9. Поскольку х₂ принимает дробное значение, найденное решение не может быть оптимальным решением исходной задачи ЦЛП. Но найденное значение F() представляет собой верхнюю границу истинного оптимального целочисленного значения, поскольку при выполнении требования целочисленности х₂  значение F() может лишь уменьшиться.

Следующий шаг метода ветвей и границ состоит в просмотре целочисленных значений х₂, больших или меньших 1,5. Это делается путем добавления к задаче ЛП-1 либо ограничения x₂ £ 1, либо х₂ ³ 2. Таким образом, из задачи ЛП-1 получаются две задачи следующего вида (ЛП-2 и ЛП-3):

 

ЛП-2                                              ЛП-3

F() = 3*x₁ + 2*x₂ ® max      F() = 3*x₁ + 2*x₂ ® max

при ограничениях                   при ограничениях

x₁ + x₂ £ 3,5                               x₁ + x₂   £ 3,5

x₁ £ 2                                         x₁ £ 2

x₂ £ 2                                         x₂ £ 2

x₂ £ 1                                         х₂ ³ 2

x₁, х₂ ³ 0,                                    x₁, х₂ ³ 0.

 

На рис.5.1.2 и 5.1.3 изображены допустимые области задач ЛП-2 и ЛП-3 соответственно. (Заметим, что допустимая область задачи ЛП-3 представляет собой просто отрезок АВ).

 

Рис. 5.1.2.  Решение задачи ЛП-2.

Рис. 5.1.3.  Решение задачи ЛП-3.

 

Оптимальное решение задачи ЛП-2 (рис. 2) – точка х₁ = 2, х₂ = 1, где F() = 8. Таким образом, получено допустимое (целочисленное) решение исходной задачи ЦЛП. Зафиксируем это целочисленное решение. Пусть Z₀ = 8. Даже если ЛП-2 имеет другие целочисленные решения, значение целевой функции в них не может быть больше 8. Таким образом значение Z₀ = 8 представляет собой текущую нижнюю границу максимального значения F. Поскольку ранее была получена верхняя граница, равная 9, нельзя утверждать, что решение ЛП-2 оптимально для исходной задачи. Следовательно, необходимо также рассмотреть задачу ЛП-3.

Оптимальное значение задачи ЛП-3 (рис.3) – х₁ = 1,5; х₂ = 2; F() = 8,5. Для исходной задачи ЦЛП это решение недопустимо, поскольку х₁ принимает дробное значение. Оптимальное значение F() = 8,5 задачи ЛП-3 больше ранее полученной нижней границы  = 8, поэтому необходимо проверить существование в допустимой области задачи ЛП-3 целочисленного решения, дающего значение целевой функции F³ 8. Для этого рассматриваются задачи ЛП-4 и ЛП-5, получающиеся при добавлении к ЛП-3 ограничений х₁ £ 1 и  х₁ ³ 2 соответственно.

 

ЛП-4                                           ЛП-5

F() = 3*x₁ + 2*x₂ ® max       F() = 3*x₁ + 2*x₂   ® max

при ограничениях                   при ограничениях

x₁ + x₂ £ 3,5                               x₁ + x₂ £ 3,5

x₁ £ 2                                         x₁ £ 2

x₂ £ 2                                         x₂ £ 2

х₂ ³ 2                                         х₂ ³ 2

x₁ £ 1                                         х₁ ³ 2

x₁, х₂ ³ 0,                                   x₁, х₂ ³ 0.

 

Допустимая область задачи ЛП-4 состоит из отрезка ДЕ, показанного на рис. 5.1.4; задача ЛП-5 не имеет допустимых решений.

Рис. 5.1.4.  Решение задачи  ЛП-4.

 

Оптимальное решение задачи ЛП-4 имеет вид: х₁ = 1, х₂ = 2;
F() = 7, следовательно, для любого целочисленного решения в допустимой области ЛП-3 значение целевой функции не превосходит 7. Так как  F() меньше ранее полученной нижней границы, то  = 8 не изменяется. Таким образом, точка х₁ = 2, х₂ = 1 (решение задачи ЛП-2) представляет собой оптимальное целочисленное решение исходной задачи; оптимальное значение целевой функции в этой точке равно  = 8.

 

Удобно представить последовательность задач ЛП, возникающих при использовании процедуры метода ветвей и границ в виде сети или дерева, изображенного на рис.5.1.5. —еть или дерево состоит из множества вершин и соединяющих их дуг или ветвей.

                                               ЛП-1    = (2; 1,5)  F() = 9                

 

                               x ₂ £ 1                   x ₂ ³2

         

      

= (2; 1)          ЛП-2                                       ЛП-3                 = (1,5; 2)

F() = 8=                                                   F() = 8,5 >

 

x ₁ £ 1                                                                     x ₁ ³2

 

                                     

   = (1; 2)                         ЛП-4                        ЛП-5           P = Æ

F() = 7 <

 

Рис. 5.1.5.

 

Каждая вершина представляет собой либо начальную, либо конечную точку некоторой ветви. Вершина 1 на рис. 5 соответствует задаче ЛП-1, получаемой при отбрасывании требования целочисленности переменных. Ветвление в вершине 1, определяемое целочисленной переменной х₂ с помощью ограничения х₂ £ 1, приводит к вершине 2 (ЛП-2). Поскольку задача ЛП-2 имеет оптимальное целочисленное решение, нет необходимости производить ветвление в вершине 2. В этом случае говорят, что рассматриваемая вершина прозондирована. Ветвление в вершине 1 по ограничению х₂ ³ 2 дает ЛП-3 (вершина 3). Поскольку оптимальное решение ЛП-3 является дробным и F() >  происходит дальнейшее ветвление в вершине 3 по целочисленной переменной х₁.  Таким образом, появляются вершины 4 и 5. Эти вершины являются прозондированными, поскольку ЛП-4 обладает целочисленным решением, а задача ЛП-5 не имеет допустимых решений. Наилучшее решение из полученных в прозондированных вершинах представляет собой оптимальное решение исходной задачи.

 

ПОДРОБНОЕ ОПИСАНИЕ МЕТОДА

 

Рассмотрим частично целочисленную задачу следующего вида:

F()=  ();

 

A =,     ;

;

x_j – целочисленная переменная при  j Î I,

где I – множество индексов целочисленных переменных задачи.

В качестве первого шага необходимо решить сформулированную задачу как задачу ЛП, рассматривая все ее переменные как непрерывные. Получаемая таким образом задача ЛП обозначается через ЛП-1, оптимальное значение ее целевой функции – через F(). Пусть в оптимальном решении задачи ЛП-1 некоторые целочисленные переменные принимают дробные значения; тогда оптимальное решение исходной задачи не совпадает с оптимальным решением ЛП-1. В этом случае величина F() представляет собой верхнюю границу оптимального значения исходной задачи.

На следующем шаге производится ветвление по одной из целочисленных переменных, имеющих дробное значение в оптимальном решении задачи ЛП-1. Часто выбирают переменную, которая имеет наибольшее дробное значение.

Пусть ветвление происходит по целочисленной переменной x_j, значение которой в оптимальном решении ЛП-1 равно . Далее рассматриваются две новые задачи ЛП, обозначаемые через ЛП-2 и ЛП-3. Они получаются путем введения ограничений £[] и ³ [] + 1 соответственно. Условия задач ЛП-2 и ЛП-3 можно записать следующим образом:

 

      ЛП-2                                              ЛП-3

F()=  ()        F()=  ()

A =,                      A = ,

£ []                             ³ [] + 1

                                  

 

Допустим, что оптимальные решения задач ЛП-2 и ЛП-3 также содержат дробные значения целочисленных переменных и поэтому не являются допустимыми для исходной задачи.

На следующем шаге необходимо выбрать задачу ЛП-2 или ЛП-3 и произвести ветвление в соответствующей вершине, вводя новое ограничение. Выбор вершины (задачи ЛП) для дальнейшего ветвления часто осуществляется с использованием оптимального значения целевой функции, т.е. выбирается вершина, соответствующая наибольшему оптимальному значению целевой функции задачи ЛП.

После выбора вершины для дальнейшего ветвления выбирается целочисленная переменная, которая имеет в оптимальном решении соответствующей задачи ЛП дробное значение, и производится ветвление по этой переменной. Процесс ветвления и решения задач ЛП продолжается до получения целочисленного оптимального решения одной из задач ЛП. «начение Z₀ в полученной точке представляет собой текущую нижнюю границу оптимального значения целевой функции исходной задачи ЦЛП. На этом этапе отбрасываются все вершины (задачи ЛП), для которых оптимальное значение F()  не превосходит полученной нижней границы. Про такие вершины также говорят, что они являются прозондированными, поскольку в соответствующих им допустимых областях нет целочисленных решений, лучших, чем уже полученное, следовательно, промежуточная вершина (задача ЛП) является прозондированной (явным или неявным образом) в том случае, если она удовлетворяет хотя бы одному из следующих условий.

1.Оптимальное решение, соответствующее данной вершине, целочисленно.

2.«адача ЛП, соответствующая рассматриваемой вершине, не имеет допустимых решений.

3.Оптимальное значение F() соответствующей задачи ЛП не превосходит текущей нижней границы Z₀.

Дальнейшее ветвление можно производить только в вершинах, для которых F() ³ Z₀.  ак только полученное допустимое целочисленное решение одной из задач ЛП окажется лучше имеющегося текущего значения Z₀, оно фиксируется вместо зафиксированного ранее (т.е. меняется значение Z₀).

При использовании метода ветвей и границ выбор вершин для дальнейшего ветвления происходит до тех пор, пока остается хотя бы одна непрозондированная вершина. Прозондированная вершина с наилучшим значением Z₀ дает решение исходной задачи ЦЛП.

ЗАМЕЧАНИЕ:  Получение перед реализацией метода ветвей и границ допустимого целочисленного решения может оказаться весьма полезным, так как сразу дает начальную нижнюю границу.

 

ДОМАШНЕЕ ЗАДАНИЕ №17

 

Решить задачу целочисленного программирования методом ветвей и границ, учитывая целочисленность переменных.

 

             

 

             

 

 

 

 

 

 

 

 

 

К оглавлению

Назад к разделу "5. СПЕЦИАЛЬНЫЕ ЗАДАЧИ ЛИНЕЙНОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ"

Вперед к разделу "Литература"