Автор работы: Пользователь скрыл имя, 29 Марта 2013 в 23:24, курсовая работа
Идея метода была высказана венгерским математиком Эгервари и состоит в следующем. Строится начальный план, не удовлетворяющий в общем случае всем условиям задачи. Далее осуществляется переход к новому плану, более близкому к оптимальному. Последовательное применение этого приема за конечное число итераций приводит к решению задачи. Цель работы – исследовать решение задач о назначениях. Задачи:
1. Рассмотреть теоретические основы задач о назначениях;,
2. Проанализировать Венгерский метод решения задачи о назначениях.
Введение
1. Теоретические основы задач о назначениях
1.1 Задача о назначениях
1.2 Особые случаи задачи о назначениях
2. Венгерский метод решения задачи о назначениях
2.1 Сущность Венгерского метода
2.2 Описание алгоритма венгерского метода
2.3 Венгерский метод для транспортной задачи
2.4 Обоснование Венгерского метода
3. Алгоритм решения задачи назначениях
Заключение
Список литературы
2) все нули матрицы Сk оказались выделенными, причем для каждого из нулей, выделяемых штрихом, невязка . Тогда переходим к третьему этапу.
Во втором случае, отметив этот нуль штрихом, сразу переходим к третьему этапу.
Второй этап. Состоит в построении цепочки из нулей матрицы Сk, отмеченных штрихами и звездочками, и в последующем переходе к новой матрице Хk+1
Пусть для некоторого нуля со штрихом матрицы Сk, расположенного, например, в позиции ( ), невязка строки . Начиная с этого элемента , строят цепочку из отмеченных нулей матрицы Сk: двигаясь по столбцу , выбирают нуль со звездочкой , далее двигаясь от него по строке , находят нуль со штрихом . Потом движутся от него по столбцу m2 к следующему нулю со звездочкой и т.д.. Такой последовательный переход от 0’ к 0* по столбцу и от 0* к 0' по строке осуществляют до тех пор, пока это возможно.
Можно доказать, что процесс построения цепочки однозначный и законченный, цепочка не имеет циклов, начинается и заканчивается нулем со штрихом.
После того как цепочка вида
|
построена, осуществляют переход к матрице от матрицы Хk по формулам
|
(3.3.7)
где
|
(3.3.8)
Таким образом, -минимальный элемент среди совокупности четных элементов цепочки, невязки строки, где начинается цепочка, и столбца, где она заканчивается.
Вычисляем невязку для
На этом (k+1)-я итерация заканчивается.
Третий этап. Итак, допустим, что все нули выделены. Третий этап заключается в переходе от матрицы Сk к эквивалентной матрице С′k, в которой появляется новый невыделенный нуль (или нули). Пусть , где минимум выбирают из всех невыделенных элементов матрицы Сk. Тогда из всех элементов невыделенных строк матрицы Сk вычитают h, а ко всем элементам выделенных столбцов прибавляют h. В результате получают матрицу С'k(С'k ~ Ck), в которой все существенные нули матрицы Сk остаются нулями, и кроме того, появляются новые невыделенные нули.
Далее переходят к первому этапу, и в зависимости от его результата либо переходят ко второму этапу, либо снова возвращаются к третьему этапу. За конечное число повторов пары этапов третий – первый обязательно перейдем ко второму этапу.
Если после выполнения второго этапа то Хk+1 – оптимальный план. В противном случае переходим к (k+2) итерации.
Отметим некоторые важные особенности венгерского метода.
Поскольку данный метод в отличие от метода потенциалов не использует опорных планов, то явление вырожденности плана для него отсутствует. Это устраняет возможность зацикливания, связанного с вырожденностью планов Т-задачи, которая облегчает программирование метода и его реализацию на ЭВМ.
Метод позволяет на каждой итерации по величине невязки оценить близость Хk к оптимальному плану, а также верхнюю границу необходимого числа оставшихся итераций Nост:
|
(3.3.9)
Эта формула справедлива для целочисленных значений всех переменных и .
Прежде всего введем справедливость признака оптимальности, т.е. если , то план Хk – оптимален.
Действительно, в силу построения Хk, если , то (эти нули называют существенными). Поэтому план Хk оказывается оптимальным для задачи с матрицей Сk, так как
(3.3.10)
Но матрица Сk получена эквивалентными преобразованиями из исходной матрицы С. Докажем, что Хk – оптимален и для задачи с матрицей С. Матрицы С и Сk как эквивалентные связаны соотношениями
для всех (i,j) (3.3.11)
Тогда значение целевой функции для плана Хk при матрице С будет равно
(3.3.12)
Но так как , то
і. (3.3.13)
Подставляя (3.3.13) в (3.3.12), получим с учетом (3.3.10)
(3.3.14)
Но и не зависит от плана Хk, поэтому план Хk оптимален и для исходной задачи с матрицей С.
Перейдем теперь к обоснованию алгоритма.
Предварительный этап. На предварительном этапе строят матрицу Хk элементы которой удовлетворяют условиям
, (3.3.15)
(3.3.16)
Если все условия (3.3.15), (3.3.16) выполняются как строгие равенства, то план Х0 – оптимален, согласно только что доказанному.
Первый этап. Цель первого этапа состоит в отыскании такого невыделенного нуля , для которого . Предположим, что такой нуль найден, и мы перешли ко второму этапу.
Второй этап. Он состоит в построении цепочки из нулей со штрихами и звездочками и переходе к Хk+1. Пусть цепочка имеет вид
(3.3.17)
Элементы матрицы Хk+1 вычисляют по рекуррентным формулами
где (3.3.18)
Так как в каждой строке и столбце имеется как 0', так и 0*, либо они оба отсутствуют, за исключением строки и столбца , где имеется лишь 0', то
(3.3.19)
(3.3.20)
Поэтому, если матрица Хk удовлетворяла ограничениям (3.3.15), (3.3.16), то и матрица Хk+1 будет им также удовлетворять.
Наконец, на основании соотношений (3.3.19), (3.3.20) получим
Третий этап. В соответствии с правилами перехода от Сk к С'k при выборе элемента h > 0 элементы невыделенных строк Сk уменьшаются на величину h, появляются новые нули, и можно снова перейти к первому этапу. При этом по правилу выделения строк и столбцов все существенные нули Сk останутся нулями и в матрице C'k.
Пример. Найти решение транспортной задачи со следующими условиями
Проверим условие баланса
Предварительный этап. Вычитаем из элементов первого столбца 2, из второго – 3, из третьего –1, из четвертого -2. Приходим к матрице С1. Далее, вычитая минимальный элемент из элементов каждой строки, получаем матрицу С0
Строим начальную матрицу перевозок
Невязки для столбцов dj = 0, 1, 9, 0, для строк dj = 4; 6; 0. Суммарная невязка
Первая итерация. Первый этап. Отмечаем знаком “+” сверху первый и четвертый столбцы, которым соответствуют нулевые невязки, а знаком “х” слева первую и вторую строки, которым отвечают ненулевые невязки, черточкой сверху – существенные нули.
Просматриваем невыделенный второй столбец матрицы С0, находим в нем невыделенный нуль С32 = 0 и отмечаем его штрихом. Так как d3 = 0, то выделяем третью строку знаком “+”. Просматриваем третью строку относительно выделенных столбцов. Там существенных нулей нет. Поскольку в С0 больше не осталось невыделенных нулей (все нули расположены в выделенных строках или столбцах), то переходим к третьему этапу.
Третий этап. Среди элементов невыделенных строк и столбцов матрицы С0 находим минимальный элемент h = 1, прибавляем его ко всем элементам выделенных столбцов и вычитаем из всех элементов невыделенных строк. Получим матрицу С1.
Переходим к первому этапу.
Первый этап. Среди невыделенных столбцов находим нулевой элемент С22, который расположен в строке с ненулевой невязкой, а потому переходим ко второму этапу.
Второй этап. Цепочка состоит из одного элемента С22 = 0. Находим и прибавим q1 = 1 к элементу х1. Получим матрицу Х1.
Вторая итерация. Первый этап. В матрице С1 отмечаем знаком “+” первый, второй и четвертый столбцы, которым отвечают нулевые невязки. Находим в третьем столбце нуль С33 = 0 и отмечаем его штрихом.
Так как невязка в третьей строке равна нулю, то выделяем ее знаком “+”. Просматриваем эту строку, находим в ней существенный нуль С32, расположенный в выделенном столбце. Отмечаем его звездочкой и уничтожаем знак выделения второго столбца.
Далее просматриваем второй столбец и отыскиваем в нем невыделенный нуль С22. Так как невязка по строке d2 > 0, то отметив этот нуль штрихом, переходим ко второму этапу.
Второй этап. Строим цепочку в матрице С1 вида , а затем аналогичную цепочку в матрице Х1.
В результате получаем матрицу Х2: q2 = min {5, 8, 9} = 5
Третья итерация. Первый этап. В матрице С2 отмечаем знаком “+” первый, второй и четвертый столбцы, которым соответствуют нулевые невязки. Находим нулевой элемент С33 в третьем столбце. Так как ему соответствует нулевая невязка в третьей строке, то отмечаем этот нуль штрихом. Далее, просматриваем третью строку, отыскиваем в ней существенный нуль С32 = 0, расположенный в выделенном втором столбце, отмечаем звездочкой этот нуль и уничтожаем знак выделения над вторым столбцом. Просматриваем второй столбец, находим в нем нулевой элемент С22 = 0 и отмечаем его штрихом, а вторую строку, где он лежит, знаком “+” (так как d2 = 0). Просмотрев вторую строку, находим в ней существенный нуль С21 = 0 в выделенном первом столбце. Поэтому выделяем этот нуль звездочкой и уничтожаем знак “+” над первым столбцом.
h = min {4, 3, 2} = 2
На этом процесс выделения нулей заканчиваем. Так как больше выделенных нулей не имеется, то переходим к третьему этапу.
Третий этап. Находим минимальный невыделенный элемент в матрице С2 h = 2, вычитаем h из всех элементов невыделенных строк и прибавляем ко всем элементам выделенных столбцов (т.е. прибавляем к четвертому столбцу и вычитаем из первой строки). В результате получим матрицу С3, в которой появился новый невыделенный нуль (С 13). Переходим к первому этапу.
Первый этап. В матрице С3 находим невыделенный нуль С13. Так как d1 > 0, то переходим ко второму этапу.
Второй этап. Вся цепочка состоит из одного элемента . Поэтому q3 = min {d1 = 4, d2 = 4} = 4. Прибавим q3 к , получим матрицу X3.
Так как D3 = 0, то Х3 – оптимальный план. Соответствующее значение целевой функции Lорт = (сравните с результатами решения этой задачи методом потенциалов, см. пример 3.3).
Этот алгоритм состоит из трех этапов.
Этап 1:
1. Формализация проблемы в виде транспортной таблицы по аналогии с решением транспортной задачи.
2. В каждой строке таблицы найти наименьший элемент и вычесть его из всех элементов данной строки.
3. Повторить ту же самую процедуру для столбцов.
Теперь в каждой строке и в каждом столбце таблицы есть по крайней мере один нулевой элемент. Представленная в полученной с помощью описанного выше приема "приведенной" транспортной таблице задача о назначениях эквивалентна исходной задаче, и оптимальное решение для обеих задач будет одним и тем же. Сущность Венгерского метода заключается в продолжении процесса приведения матрицы до тех пор, пока все подлежащие распределению единицы не попадут в клетки с нулевой стоимостью. Это означает, что итоговое значение приведенной целевой функции будет равно нулю. Так как существует ограничение на неотрицательность переменных, нулевое значение целевой функции является оптимальным.
Этап 2.
Если некоторое решение является допустимым, то каждой строке и каждому столбцу соответствует только один элемент. Если процесс распределения элементов осуществляется только в клетки с нулевой стоимостью, он приведет к получению минимального значения целевой функции.
1. Найти строку, содержащую только одно нулевое значение стоимости, и в клетку, соответствующую данному значению, поместить один элемент. Если такие строки отсутствуют, допустимо начать с любого нулевого значения стоимости.
2. Зачеркнуть оставшиеся нулевые значения данного столбца.
3. Пункты 1 и 2 повторять до тех пор, пока продолжение описанной процедуры окажется невозможным. Если на данном этапе окажется, что есть несколько нулей, которым не соответствуют назначения и которые являются незачеркнутыми, то необходимо: