2.Постановка задачи линейного программирования.
Итак, повторим, что необходимо для составление математической модели:
- выбор целевой функции
- выбор переменных задачи
- составление системы ограничений
Целевой функцией задачи называют функцию переменных задачи, которая характеризует качество выполнения задачи, и экстремум которой требуется найти. Переменными задачи называются величины x1, x2, xn, которые полностью характеризуют экономический процесс. Системой ограничений задачи называют совокупность уравнений и неравенств, описывающих ограниченность ресурсов в рассматриваемой задаче. В общем случае задача линейного программирования может быть записана в таком виде: 
(1) a11x1+a12x2+…+a1nxn ≤ b1 a21x1+a22x2+…+a2nxn ≤ b2 … … …. …. …. ….. …. (2) am1x1+am2x2+…+amnxn ≤ bm xj≥0 (j=1,2,…,n), (3) где 
— заданные постоянные величины, а m>n. Необходимо найти экстремум целевой функции (1) и соответствующие ему переменные x1, x2. xn, при условии, что эти переменные удовлетворяют системе ограничений (2) и условиям неотрицательности (3). Допустимым планом(решением) называется набор значений неизвестных х1, х2, …, хj,…xn, которые удовлетворяют ее системе ограничений (2) и (3). Множество допустимых решений (планов) задачи образует область допустимых решений (ОДР). Оптимальным решением (планом) задачи линейного программирования называется такое допустимое решение (план) задачи, при котором целевая функция достигает экстремума.
3.Различные формы записи моделей лп. Пример составления математической модели: Задача использования ресурсов (сырья).
Постановка задачи(условие): Для изготовления n видов продукции используется m видов ресурсов 1 . Составить математическую модель. Известны:
- bi ( i = 1,2,3. m) — запасы каждого i-го вида ресурса;
- aij ( i = 1,2,3. m; j=1,2,3. n) — затраты каждого i-го вида ресурса на производство единицы объема j-го вида продукции; aij –технологический коэффициент;
- cj ( j = 1,2,3. n) — прибыль от реализации единицы объема j-го вида продукции.
Требуется составить план производства продукции, который обеспечивает максимум прибыли при заданных ограничениях на ресурсы (сырье). Решение: Введем вектор переменных X=(X1, X2. Xj,…,Xn), где xj ( j = 1,2. n) — объем производства j-го вида продукции. Комментарий: переменные x1…xn как мы знаем, являются параметром управления, в данной задаче — это пока неизвестный объём выпускаемой продукции j-го вида. Затраты i-го вида ресурса на изготовление данного объема xj продукции равны aijxj, поэтому ограничение на использование ресурсов на производство всех видов продукции имеет вид: 
. Прибыль от реализации j-го вида продукции равна cjxj , поэтому целевая функция равна: 
. Ответ: Математическая модель имеет вид: 
(4) a11x1+a12x2+…+a1nxn ≤ b1 a21x1+a22x2+…+a2nxn ≤ b2 … … …. …. …. ….. …. (5) am1x1+am2x2+…+amnxn ≤ bm xj≥0 (j=1,2,…,n) (6) Комментарий: (a11,a12,…,a1n) — использование 1-го вида ресурса на производство всех видов продукции; (a21,a22,…,a2n) — использование 2-го вида ресурса на производство всех видов продукции, и т.д. Структурные ограничения (5) отражают требования, которые накладываются на значения переменных (x1, x2. xn) в данном случае — это лимит ресурсов. Если все ограничивающие условия задачи сформулированы в виде неравенств, то говорят, что модель задачи записана в стандартной форме. Запишем эту же мат.модель с помощью знаков суммирования: 
(7) 
) (8) 
) (9) В общем случае задача линейного программирования записывается так, что ограничениями являются как уравнения, так и неравенства, а переменные должны быть неотрицательными. В том случае, когда все ограничения являются уравнениями и все переменные удовлетворяют условию неотрицательности, то говорят, что (ЗЛП) задана в канонической форме. Общая задача ЛП может быть представлена в координатной,векторнойиматричной форме записи. Задача линейного программирования в координатной форме записи имеет вид: 
(10) 
(11) 
). (12) Для матричной формы записи введем обозначения:
- С — матрица-строка коэффициентов при ЦФ;
- А — матрица коэффициентов системы уравнений;
- Х — матрица-столбец переменных задачи;
- В — матрица-столбец правых частей системы ограничений.
C = (c1, c2. cj,…,cn); 
, 
,
. Таким образом, задача линейного программирования в матричной форме записибудет иметь вид: 
(13) 
(14) 
, (15) Для векторной формы записи введем обозначения: C = (c1, c2. cj,cn) – n-мерный вектор 2 -строка коэффициентов; 
; 
— n-мерные векторы столбцы; 
-m-мерные векторы, состоящие из коэффициентов при неизвестных в ограничениях (Aj, j=
) и свободных членов (B). Тогда мат. модель общей задачи ЛП может быть записана так: 
(16) 
(17) 
(18) Мы рассмотрели математическую модель общей задачи ЛП на максимум и различные формы ее записи. Задачу максимизации линейной функции всегда можно свести к задаче минимизации той же линейной функции со знаком минус, при этом используется соотношение: maxZ= −min(−Z) (19) Из (19) следует, что для сведения задачи на максимум к задаче на минимум достаточно у коэффициентов ЦФ поменять знаки на противоположные и найти минимум полученной функции (−Z). В экономике при неравенствах вида ≤, как правило, формулируются задачи на максимум, а при неравенствах вида ≥, как правило, формулируются задачи наминимум. Различают следующие формы математических моделей общей задачи ЛП в зависимости от соотношений между правыми и левыми частями ограничивающих условий:
- Модели задач в стандартной форме, когда между левой и правой частями ограничений стоит знак неравенства: (≤) Ц.Ф. задана на max,(≥) Ц.Ф. на min.
- Каноническая форма, когда между левой и правой частями ограничений стоит знак равенства, при такой форме ограничений возможна и максимизация, и минимизация целевой функции.
- Смешанная форма, когда одна часть ограничений представлена в виде равенств, а другая — в виде неравенств
Для приведения моделей задач стандартной формы к канонической достаточно в левую часть ограничений ввести дополнительные переменные: хп+1, хп+2,.хп+m. Эти переменные вводятся со знаком «плюс» если между левой и правой частью ограничений стоит неравенство «≤» или со знаком «минус» если стоит неравенство «≥». Подобным образом можно привести к каноническому виду задачи со смешанной системой ограничивающих условий. Дополнительные переменные необходимо ввести также и в целевую функцию задачи с нулевыми коэффициентами, а также в условия неотрицательности переменных. Число вводимых дополнительных неотрицательных переменных при преобразовании ограничений-неравенств в ограничения-равенства равно числу преобразуемых неравенств. Вводимые дополнительные переменные имеют вполне определенный экономический смысл. Так, если в ограничениях исходной задачи линейного программирования отражается расход и наличие производственных ресурсов, то числовое значение дополнительной переменной в плане задачи, записанной в форме основной, равно объему неиспользуемого соответствующего ресурса. Любую задачу линейного программирования можно свести к задаче линейного программирования в канонической форме. Для этого в общем случае нужно уметь сводить задачу максимизации к задаче минимизации; переходить от ограничений неравенств к ограничениям равенств. Пример 1 . Привести задачу к канонической форме записи: 
Введем дополнительные переменные 
,по количеству существующих неравенств в ограничения со знаком (+), а также в ЦФ с нулевыми коэффициентами и в условие неотрицательности переменных: 
,что и дает нам задачу в канонической форме. Пример 2. Привести задачу к канонической форме записи: 
при (ограничениях): 
, 
, 
