Классификация задач линейного программирования

     α₀^t+1=α^t₀-a₁₀/a_1s*α^t_s,

     Из  того, что α^t_s > 0 и a_1s

     <. О, следует, что a_0s > 0, т. е. значение a₀₀

     строго  уменьшится, что противоречит допущению  о неизменности значения a₀₀

     .  Если a_1j≥ 0 для всех j = 1, . . ., s, ... . . .,

     n, то задача не имеет допустимых  решений. (Заметьте, что ведущий элемент  должен

     быть  отрицательным.)

     Таким образом,  остается единственная возможность—а₁₀ через конечное

     число шагов должно стать некоторым  неотрицательным целым числом и больше не

     меняться.

     Аналогичные рассуждения можно провести и  для остальных компонент вплоть до

     (n+m)-й,  что завершит доказательство  конечности. Заметим, что нам надо, чтобы

     только  первые n + 1 компонент вектора α₀ были целыми

     неотрицательными  числами, a₀₀ <> 0 и a_ij (i =

     n+1,...,n+m) — неотрицательные.

     Причем, если неравенства выразить через  исходные небазисные переменные, они

     будут иметь целые коэффициенты.

     Если  сохранять все строки, соответствующие  слабым переменным Гомори, то эти

     слабые  переменные могут становиться базисными, после того как они были

     небазисными. Если слабая переменная Гомори вошла  в базис с неотрицательным

     значением, то соответствующая строка представляет собой неравенство,

     справедливое  при текущем решении, и эта  строка может быть вычеркнута. Если

     слабая  переменная Гомори становится базисной с отрицательным значением,

     соответствующую строку следует использовать в качестве ведущей. Если

     сохранять все строки, соответствующие всем отсечениям Гомори, то, вообще

     говоря, потребуется меньшее число дополнительных ограничений, однако

     увеличение  таблицы много более неприятно, чем введение лишних дополнительных

     ограничений.

                          ПОЛНОСТЬЮ ЦЕЛОЧИСЛЕННЫЙ АЛГОРИТМ                    

     Здесь будет описан другой алгоритм для  решения задач целочисленного

     программирования. Этот алгоритм назван полностью целочисленным, потому что если

     исходная  таблица состоит из целочисленных  элементов, то все таблицы,

     получающиеся  в процессе работы алгоритма, содержат только целочисленные

     элементы. Подобно двойственному симплекс-методу, алгоритм начинает работать с

     двойственно допустимой таблицы. Если а_i0 (i = 1, . . ., n+m) —

     неотрицательные целые, то задача решена. Если для какой-нибудь строки а_i0

     < 0, то составляется новое уравнение  и записывается внизу таблицы.  Эта строка

     затем служит ведущей. После этого используется двойственный симплекс-метод.

     Все элементы дополнительной строки должны быть целыми числами, а ведущий

     элемент равен —1. Введенная таким образом  ведущая строка сохранит таблицу

     целочисленной. Заметим, что в предыдущем алгоритме в качестве производящей

     строки  выбиралась строка с нецелым а_i0. В данном случае производящей

                 строкой становится строка с  отрицательным а_i0.           

     Пусть дана задача целочисленного линейного  программирования:

     Максимизировать

         

     при условиях

          (1)

     Условия (1) могут быть записаны как

          (2)

     Предположим, что для t = 0 (т. е. для исходной таблицы) все а_ij —

     целые и столбцы α_j (j = 1, . . ., n) — лексикографически

     положительны. Тогда все столбцы на протяжении вычислений остаются

     лексикографически положительными.

     Прежде  чем изложить способ получения дополнительного  ограничения из

     производящей  строки, введем новое представление  чисел. Пусть [x] обозначает

     наибольшее  целое число, не превосходящее х. Для любого числа у

     (положительного  или отрицательного) и положительного λ  можно записать

          (3)

     где 0≤r_y < λ (r_y — неотрицательный остаток

     от  деления нацело у на λ). В частности, 1 = [1/ λ ]λ + г.

     Поэтому если λ> 1, то [1/λ] = 0 и г = 1. Если λ = 1, то

     [1/λ,] = 1 и г == 0.

     Так же как и ранее, вводимое дополнительное неравенство должно выполняться  при

     любом целом решении задачи (1). Рассмотрим некоторое уравнение в t-таблице

     (опуская  индекс строки) с a₀ < 0:

          (4)

     где х — соответствующая компонента вектора х, a x^t_j —

     текущие небазисные переменные. Можно выразить x, a₀ и а_j,

     используя введенное выше представление (З):

          (5) и (6)

     (j=0,1..,n)

     Подставив выражения (5) и (6) в (4), и переставив члены, получим

         

     (7)

     Поскольку r_j ≥0, r≥0  и на переменные х и x^t

     _j наложено требование

     неотрицательности, левая часть уравнения (7) всегда неотрицательна. Рассмотрим

     выражение в правой части, заключенное в фигурные скобки. Коэффициенты в этом

     выражении представляют собой целые числа, а переменные подчинены требованию

     целочисленности. Поэтому все выражение в скобках  должно быть целым. Обозначим

     его через s, т. е.

            (8)

     Целочисленная слабая переменная s является неотрицательной. Действительно, если

     бы s было отрицательным, т. е. принимало значения —1, —2, . . ., то умножение

     на  λ (λ > r₀) сделало бы всю правую часть уравнения (7)

     отрицательной, в то время как левая часть  неотрицательна.

     Рассмотрим  два случая λ=1 и λ>1. Подставляя в уравнение (8)

     выражение для x из (4), получим:

     S=[a₀]+∑[a_j] (-x^t_j)-{a₀

     +∑a_j(-x^t_j)}=-f₀-∑f_j

     (-x^t_j).           (9)

     Полученное  уравнение есть не что иное, как  отсечение Гомори. Для λ>1

     имеем [1/λ]=0[2]  и уравнение (8)

     приобретает вид

          (10)

     Уравнение (10) должно выполняться для любого допустимого целочисленного решения

     задачи (1). Заметим, что если а₀ < О,. то [a₀/λ]

     < 0 в уравнении (10). Поэтому уравнение  (10) может использоваться в качестве

     ведущей строки в двойственном симплекс-методе. В частности, всегда можно

     выбрать λ достаточно большим, так чтобы  ведущий элемент [a_j

     /λ]  в строке (10) стал:

     равным  —1, что позволит сохранить целочисленность  таблицы. Выбор

     соответствующего  λ будет влиять на скорость сходимости алгоритма. Прежде

     всего опишем сам алгоритм. В качестве начального необходимо взять двойственно

     допустимое  решение, которое-можно получить добавлением  ограничения x_n

     _+m+1 = М — x₁ — ... ... —x_n,  где М —

     достаточно  большая константа, и проведением одной итерации с добавленной

     строкой и с лексикографически минимальным столбцом, взятыми в качестве

     ведущих. Алгоритм состоит из следующих шагов.

     Ш а г 0. Начать с двойственно допустимой матрицы А° в уравнении (2),

     элементы  которой — целые числа (как  будет видно из дальнейшего, матрица  А°

     может содержать и нецелые элементы).

     Шаг 1. Среди строк с а_i0 < 0 (i = 1, . . ., n+m) выбрать строку с

     наименьшим  значением i; эта строка станет производящей. (Если а_i0

     ≥ 0  (i= 1, . . ., n + m), то задача решена.)

     Ш а г 2. Выбрать λ > 0 (правило выбора будет описано дальше) и написать

     внизу таблицы дополнительную строку

         

     Эта строка выбирается в качестве ведущей.

     Ш а г 3. Провести шаг двойственного  симплекс-метода, вычеркнуть

     дополнительную  строку и вернуться к шагу 1.

     Доказательство  конечности. Доказательство конечности проводится в

     предположении, что существует нижняя граница целевой  функции x₀.

     Использование двойственного метода гарантирует  выполнение условия

         

     Если a₀₀ уменьшается, то уменьшается на целое число, поскольку все

     числа остаются целыми, и, следовательно, через  конечное число шагов a₀₀

     станет  меньше x₀. Если алгоритм бесконечен, то a₀₀ должно

     оставаться  Неизменным для всех t > to. Рассмотрим тогда компоненту a₁₀

     , столбца α₀. Если a₁₀ уменьшается, то на целое

     число. Когда a₁₀ становится отрицательным, первая строка должна быть

     выбрана в качестве производящей. Если а_1j< О для всех

     j, то задача неразрешима.

     Теперь  опишем правило выбора λ в шаге 2 полностью целочисленного

     алгоритма. Пусть производящая строка имеет  вид

         

     и дополнительная строка

         

     Для любого а_j<0 всегда можно выбрать λ достаточно большим,

     чтобы [a_j/λ]|==—1. Согласно лексикографическому двойственному

     симплекс-методу, ведущий столбец α_s выбирается по правилу

         

     Поскольку [a_s/λ]=-1 и [a_j/λ] – отрицательные

     числа, т.е. -1, -2,...., -μ_j, имеем

          (11)

     Таким образом, α_s должен быть лексикографически минимальным

     столбцом. Последнее означает, что среди  всевозможных столбцов (с a_vj

     < 0) ведущий столбец должен быть  лексикографически минимальным вне

     зависимости от того, какое значение λ выбирается.

     Теперь  рассмотрим два значения К, при каждом из которых выполняется условие [a