Метод сжатия текстовой информации

Автор работы: Лена Шугалеева, 25 Сентября 2010 в 19:08, курсовая работа

Краткое описание

Математическое программирование занимается изучение экстремальных задач и поиском методов их решения. Задачи математического программирования формулируются следующим образом : найти экстремум некоторой функции многих переменных f ( x1, x2, ... , xn ) при ограничениях gi ( x1, x2, ... , xn )  bi , где gi - функция, описывающая ограничения,  - один из следующих знаков  ,  ,  , а bi - действительное число, i = 1, ... , m. f называется функцией цели ( целевая функция ).
Линейное программирование - это раздел математического программирования, в котором рассматриваются методы решения экстремальных задач с линейным функционалом и линейными ограничениями, которым должны удовлетворять искомые переменные.
Задачу линейного программирования можно сформулировать так . Найти max
при условии : a11 x1 + a12 x2 + . . . + a1n xn  b1 ;
a21 x1 + a22 x2 + . . . + a2n xn  b2 ;
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
am1 x1 + am2 x2 + . . . + amn xn  bm ;
x1  0, x2  0, . . . , xn  0 .
Эти ограничения называются условиями неотрицательности. Если все ограни-чения заданы в виде строгих равенств, то данная форма называется канонической.
- 7 -
В матричной форме задачу линейного программирования записывают следующим образом. Найти
max cT x
при условии
A x  b ;
x  0 ,
где А - матрица ограничений размером ( mn), b(m1) - вектор-столбец свобод-ных членов, x(n  1) - вектор переменных, сТ = [c1, c2, ... , cn ] - вектор-строка коэффициентов целевой функции.
Решение х0 называется оптимальным, если для него выполняется условие сТ х0  сТ х , для всех х  R(x).
Поскольку min f(x) эквивалентен max [ - f(x) ] , то задачу линейного программирования всегда можно свести к эквивалентной задаче максимизации.
Для решения задач данного типа применяются методы:
1) графический;
2) табличный ( прямой, простой ) симплекс - метод;
3) метод искусственного базиса;
4) модифицированный симплекс - метод;
5) двойственный симплекс - метод.

1.2 Табличный симплекс - метод
Для его применения необходимо, чтобы знаки в ограничениях были вида “ меньше либо равно ”, а компоненты вектора b - положительны.
Алгоритм решения сводится к следующему :
Приведение системы ограничений к каноническому виду путём введения дополнительных переменных для приведения неравенств к равенствам.
Если в исходной системе ограничений присутствовали знаки “ равно ”

- 8 -

или “ больше либо равно ”, то в указанные ограничения добавляются
искусственные переменные, которые так же вводятся и в целевую функцию со знаками, определяемыми типом оптимума.
Формируется симплекс-таблица.
Рассчитываются симплекс-разности.
Принемается решение об окончании либо продолжении счёта.
При необходимости выполняются итерации.
На каждой итерации определяется вектор, вводимый в базис, и вектор, выводимый из базиса. Таблица пересчитывается по методу Жордана-Гаусса или каким-нибудь другим способом.

Содержимое работы - 1 файл

МЕТОД СЖАТИЯ ТЕКСТОВОЙ ИНФОРМАЦИИ.DOC

— 177.00 Кб (Скачать файл)
 

СОДЕРЖАНИЕ 
 
 

    ВВЕДЕНИЕ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .    5

1. КРАТКИЙ  ОБЗОР АЛГОРИТМОВ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ 

     ДАННОГО ТИПА . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .      6

       1.1 Математическое программирование . . . . . . . . . . . . . . . . . . .      6

       1.2 Табличный симплекс - метод . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .     7

       1.3 Метод искусственного базиса . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .      8

       1.4 Модифицированный симплекс - метод  . . . . . . . . . . . . . . . . .       8

2. СОДЕРЖАТЕЛЬНАЯ  ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ . . . . . . . . . . . .    10

3. РАЗРАБОТКА  И ОПИСАНИЕ АЛГОРИТМА РЕШЕНИЯ

    ЗАДАЧИ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .   11

           3.1 Построение математической модели  задачи . . . . . . . . . . . . . .   11

           3.2 Решение задачи вручную . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .   12

4. АНАЛИЗ  МОДЕЛИ НА ЧУВСТВИТЕЛЬНОСТЬ . . . . . . . . . . . .    16

       4.1 Построение двойственной задачи  и её численное 

             решение . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .     16

       4.2 Определение статуса ресурсов . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .     16

       4.3 Определение значимости ресурсов . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .    17

       4.4 Определение допустимого интервала  изменения запаса 

            ресурсов . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .      17

      4.5 Исследование зависимости оптимального  решения от 

            изменений запасов ресурсов . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .      19 
 
 
 
 
 
 

- 4 - 

5. ГРАФИЧЕСКОЕ  ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ПОЛУЧЕННЫХ 

    РЕЗУЛЬТАТОВ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .     20   

6. ВЫВОДЫ  И РЕКОМЕНДАЦИИ ПО ПРАКТИЧЕСКОМУ 

    ИСПОЛЬЗОВАНИЮ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .     22

    ПРИЛОЖЕНИЕ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .    23

    ЛИТЕРАТУРА  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .      11

 

- 5 - 
 

ВВЕДЕНИЕ 
 

       Цель данного курсового проекта  - составить план производства  требуемых изделий, обеспечивающий максимальную прибыль от их реализации, свести данную задачу к задаче линейного программирования, решить её              симплекс  -  методом  и  составить программу для решения задачи этим методом  на ЭВМ.

 

 - 6 - 

1. КРАТКИЙ ОБЗОР АЛГОРИТМОВ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ

     ДАННОГО ТИПА  

    1.1 Математическое программирование  

    Математическое  программирование занимается изучение экстремальных задач и поиском методов их решения. Задачи математического программирования формулируются следующим образом :  найти экстремум некоторой функции многих переменных f ( x1, x2, ... , xn ) при ограничениях                gi ( x1, x2, ... , xn ) * bi ,  где gi - функция, описывающая ограничения,  *  -  один из следующих знаков £=³ ,  а bi - действительное число, i = 1, ... , m.                      f  называется  функцией цели ( целевая функция ).

    Линейное  программирование - это раздел математического программирования, в котором рассматриваются методы решения экстремальных задач с линейным функционалом и линейными ограничениями, которым должны удовлетворять искомые переменные.

    Задачу  линейного программирования можно  сформулировать так . Найти max

    при условии :          a11 x1 + a12 x2 + . . . + a1n xn £ b1 ;

                                                       a21 x1 + a22 x2 + . . . + a2n xn £ b2 ;

                                                        .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .

                                      am1 x1 + am2 x2 + . . . + amn xn £ bm ;

                                    x1 ³ 0,  x2 ³ 0,  . . . ,  xn ³ 0 .

    Эти ограничения называются условиями неотрицательности. Если все ограничения заданы в виде строгих равенств, то данная форма называется канонической.  

    - 7 - 

    В матричной форме  задачу линейного  программирования записывают следующим образом. Найти   

    max cT x

    при условии

    A x  £  b ;

    ³  0 ,

    где А - матрица ограничений размером ( m´n), b(m´1) - вектор-столбец свободных членов, x(n ´ 1) - вектор переменных,  сТ = [c1, c2, ... , cn ] - вектор-строка коэффициентов целевой функции.

    Решение х0 называется оптимальным, если для него выполняется условие        сТ х0  ³ сТ х ,  для всех х Î R(x).

    Поскольку  min f(x)  эквивалентен  max [ - f(x) ] , то задачу линейного программирования всегда можно свести к эквивалентной задаче максимизации. 

    Для решения задач данного типа применяются  методы:

    1) графический;

    2) табличный ( прямой, простой ) симплекс - метод;

    3) метод искусственного базиса;

    4) модифицированный симплекс - метод;

    5) двойственный симплекс - метод. 

 

       1.2 Табличный симплекс - метод 

    Для его применения необходимо, чтобы  знаки в ограничениях были вида       “ меньше либо равно ”, а компоненты вектора b - положительны.

    Алгоритм  решения сводится к следующему :

     Приведение  системы ограничений к каноническому  виду путём введения   дополнительных переменных для приведения неравенств к равенствам.

     Если  в исходной системе ограничений  присутствовали знаки “ равно  ”  

    - 8 - 

    или    “ больше либо равно ”, то в указанные  ограничения добавляются 

    искусственные переменные, которые так же вводятся и в целевую функцию со знаками, определяемыми типом оптимума.

     Формируется  симплекс-таблица.

     Рассчитываются  симплекс-разности.

     Принемается  решение об окончании либо  продолжении счёта.

     При  необходимости выполняются итерации.

     На  каждой итерации определяется  вектор, вводимый в базис, и  вектор, выводимый из базиса. Таблица пересчитывается по методу Жордана-Гаусса или каким-нибудь другим способом. 

    1.3 Метод  искусственного базиса 

    Данный  метод решения применяется при  наличии в ограничении знаков        “ равно ”, “ больше либо равно  ”, “ меньше либо равно ” и является модификацией табличного метода. Решение системы производится путём ввода искусственных переменных со знаком, зависящим от типа оптимума, т.е. для исключения из базиса этих переменных последние вводятся в целевую функцию с большими отрицательными коэффициентами m ,  а в задачи минимизации - с положительными m . Таким образом из исходной получается новая m - задача.

    Если  в оптимальном решении m - задачи нет искусственных переменных, это решение есть оптимальное решение исходной задачи. Если же в оптимальном решении m - задачи хоть одна из искусственных переменных будет отлична от нуля, то система ограничений исходной задачи несовместна и исходная задача неразрешима. 

       1.4 Модифицированный симплекс - метод

    В основу данной разновидности симплекс-метода положены такие особен - 

    - 9 - 

    ности линейной алгебры , которые позволяют  в ходе решения задачи работать с  частью матрицы ограничений. Иногда метод называют методом обратной матрицы.

    В процессе работы алгоритма происходит спонтанное обращение матрицы ограничений по частям, соответствующим текущим базисным векторам. Указанная способность делает весьма привлекательной машинную реализацию вычислений вследствие экономии памяти под промежуточные переменные и значительного сокращения времени счёта. Хорош для ситуаций, когда число переменных n значительно превышает число ограничений m.

    В целом, метод отражает традиционные черты общего подхода к решению  задач линейного программирования, включающего в себя канонизацию условий задачи, расчёт симплекс-разностей, проверку условий оптимальности, принятие решений о коррекции базиса и исключение Жордана-Гаусса.

    Особенности заключаются в наличии двух таблиц - основной и вспомогательной, порядке их заполнения и некоторой специфичности расчётных формул.

 

     - 10 - 

2. СОДЕРЖАТЕЛЬНАЯ ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ 

      Для производства двух видов  изделий А и В используется  три типа технологического оборудования. На производство единицы изделия А идёт времени, часов :  оборудованием 1-го типа - а1 ,   оборудованием 2-го типа - а2 ,  оборудованием 3-го типа - а3 . На производство единицы изделия В идёт времени, часов :  оборудованием 1-го типа - b1 , оборудованием 2-го типа - b2 ,, оборудованием 3-го типа - b3 .

    На  изготовление всех изделий администрация предприятия может предоставить оборудование 1-го типа не более, чем на  t1 ,  оборудование 2-го типа не более, чем на  t2 ,  оборудование 3-го типа не более, чем на  t3  часов.

    Прибыль от реализации единицы готового изделия  А составляет a рублей, а изделия В -  b рублей.

    Составить план производства изделий А и В, обеспечивающий максимальную прибыль от их реализации. Решить задачу простым симплекс-методом. Дать геометрическое истолкование задачи, используя для этого её формулировку с ограничениями-неравенствами.

Информация о работе Метод сжатия текстовой информации