Метод сжатия текстовой информации

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.