В настоящее время широко разработаны вопросы традиционной оптимизации систем с детерминированными параметрами [1,2]. С математической точки зрения такая оптимизация есть отыскание экстремумов функции, параметры которых детерминированные (полностью определенные) величины. Однако на практике чаще встречаются системы с недетерминированными (не полностью определенными) параметрами. Такая оптимизация значит сложнее традиционной [1,2], так как для нее дополнительно необходимы обобщение понятия экстремума функции, выяснение условий существования экстремума недетерминированной функции и разработка специальных методов поиска экстремумов таких функций. В начале 1990-х годов в работах первого из авторов [3] был предложен некоторый общий подход к проблеме и на его основе дано решение недетерминированных версий ряда популярных задач оптимизации (линейное программирование, булево линейное программирование, транспортная задача, выпуклое нелинейное программирование, антагонистичная игра). В настоящей работе дано решение, на той же основе, недетерминированной версии еще одной прикладной задачи оптимизации задачи дробно-линейного программирования.
Общая задача дробно-линейного программирования в детерминированной постановке состоит в нахождении максимального значения дробно-линейной функции
(1),
при условиях
(2)
где
-
некоторые постоянные числа. Также предполагается, что знаменатель
функции
в области неотрицательных решений системы линейных уравнений (2).
Решение этой задачи имеет своей целью минимизировать себестоимость
выпускаемых изделий.
Рассмотрим недетерминированный (интервальный) вариант задачи (1),(2), состоящий в определении максимального значения интервального обобщения функции (1)
(3),
при детерминированных условиях
(4)
где
и
- интервалы вида
,
,
в которых
,
- минимальные значения интервальных коэффициентов (нижние границы
интервалов), а
,
-
максимальные значения интервальных коэффициентов (верхние границы
интервалов),
-
некоторые постоянные числа,
.
Будем решать поставленную интервальную задачу
методом детерминизации, т.е. сведением к двум аналогичным
детерминированным задачам. Так как целевая функция является
нелинейной и представляет собой отношение двух линейных функций, то
нижняя граничная задача задачи (3), (4) может быть получена при
замене всех интервальных коэффициентов числителя целевой функции (1)
их нижними границами, а всех интервальных коэффициентов знаменателя
целевой функции их верхними границами. Верхняя граничная задача
задачи (3), (4) может быть получена при замене всех интервальных
коэффициентов числителя целевой функции их верхними границами, а всех
интервальных коэффициентов знаменателя целевой функции их нижними
границами. В результате необходимых действий получим два решения двух
введенных детерминированных задач. Решение нижней граничной задачи
дает максимальное значение
ее
целевой функции
,
являющееся нижней границей интервала-решения исходной задачи (3),
(4), решение верхней граничной задачи дает максимальное значение
ее
целевой функции
,
являющееся верхней границей интервала-решения исходной задачи (3),
(4). Т.о. решение исходной задачи, т.е. максимум интервальной
целевой функции
будет достигаться в некоторой точке
,
а значение этого максимума целевой функции при заданных
ограничениях будет
.
Итак, нам необходимо решить две граничные детерминированные оптимизационные задачи – нижнюю граничную и верхнюю граничную.
Задача 1(нижняя граничная задача): Найти максимум функции
(5)
при условиях
(6)
Сформулированная задача может быть сведена к задаче линейного программирования. Для этого обозначим
(7)
И введем новые переменные
(8)
Используя введенные переменные, сведем задачу 1 к следующей задаче: найти максимум функции
(9)
при условиях
(10)
(11)
.
Задача (9)-(11) является задачей линейного программирования.
Следовательно, ее решение можно найти соответствующими известными
методами [1,2]. Зная оптимальный план решения этой задачи на основе
соотношении (8) получаем оптимальный план решения задачи 1.
Максимальное значение
целевой функции
задачи
1- нижней граничной задачи исходной задачи (3),(4) - является нижней
границей интервального максимального значения функции (3).
Задача 2 (верхняя граничная задача): Найти максимум функции
(12)
при условиях
(13)
Сформулированная задача, как и задача 1, может быть сведена к задаче линейного программирования. Для этого обозначим
(14)
и введем новые переменные
.
(15)
Используя введенные переменные, сведем задачу 2 к следующей: найти максимум функции
(16)
при условиях
,
(17)
,
(18)
,
.
Задачу (16)-(18), как и задачу (9)-(11), решаем известными методами решения задач линейного программирования.
В результате получаем максимальное значение
целевой функции
задачи 2 верхней граничной задачи исходной задачи (3), (4). Это
значение является верхней границей интервального максимального
значения
функции (3).
Так как система ограничений (4) интервальной задачи (3),(4) была
детерминированной, то системы ограничений (6) и (13) задач 1 и 2
совпадают. При этом, оказалось, что точки максимума целевых функции в
задачах 1 и 2 тоже совпадают. В результате решений задач 1 и 2
получаются граничные значения интервального максимума целевой функции
интервальной
задачи (3),(4). Т.о. интервальный максимум значений целевой функции
(3) при заданных ограничениях (4) получается в виде
,
где
- решение задачи 1,
- решение задачи 2.
Пример: Найти максимальное значение функции
(19)
при условиях
(20)
и
,
,
,
,
,
.
Переменные
могут принимать только лишь неотрицательные значения.
Таким образом, математическая постановка задачи состоит в определении неотрицательного решения системы линейных неравенств (4), при котором достигается максимум функции F.
Решим нижнюю граничную задачу. Рассмотрим значение целевой функции
при нижних границах интервалов коэффициентов
и верхних границах коэффициентов
.
(21)
От неравенств перейдем к равенствам, введем дополнительные переменные
(22)
Введем новую переменную
,
перейдем к новым переменным
.
Целевая функция
Запишем систему ограничений в новых переменных
(23)
Решив задачу симплекс-методом, получим следующие значения переменных
,
,
,
.
Сделав возврат к исходным переменным, получим следующее решение в
виде точки
,
,
.
Значение целевой функции
.
Решим верхнюю граничную задачу. Рассмотрим значение целевой функции
при верхних границах интервалов коэффициентов
и нижних границах интервалов коэффициентов
.
(24).
От неравенств перейдем к равенствам, введем дополнительные переменные
(25)
Введем новую переменную
,
перейдем к новым переменным
Целевая функция
Запишем систему ограничений в новых переменных
(26)
Решив задачу симплекс-методом, получим следующие значения переменных
,
,
.
Сделав возврат к исходным переменным, получим следующее решение в
виде точки
,
,
.
Соответствующее максимальное значение целевой функции
.
Искомый максимум
интервальной
целевой функции
(3) при заданных ограничениях (4) находится в общей точке (70;0;0)
решения двух граничных задач, а сам максимум целевой функции получаем
соединением двух максимальных значений целевой функции двух
граничных задач
.
-
- Литература:
Акулич И.Л. Математическое программирование в примерах и задачах. – М.: Высшая школа, 1986. 317 с.
Волошин Г.Я. Методы оптимизации в экономике. – М.: Дело и сервис, 2004. 320с.
Левин В.И. Интервальные методы оптимизации систем в условиях неопределенности. – Пенза: Изд-во ПТИ, 1999. 101с.
