. (3.4)
Очевидно, что такое ограничение выполняется при выборе только одного варианта из n возможных (при этом соответствующее выбранному варианту значение bj равно 1, а остальные значения равны 0).
С помощью двоичных переменных можно также осуществить выбор одного из возможных значений некоторой величины. Пусть, например, величина a может принимать одно из нескольких возможных значений a1, a 2 , …, a n . Тогда требование выполнения условия
(3.5)
совместно с условием (3.4) обеспечит выбор одного из возможных значений a.
Часто двоичные переменные, отражая логические ограничения, играют роль вспомогательных переменных в задаче оптимизации. (Основной переменной оптимизации может быть, например, рассмотренная выше дискретная переменная a ).
Рассмотренный прием формального выбора одной из возможностей иллюстрирует идею сведения задачи дискретного нецелочисленного программирования к задаче целочисленного программирования ( при принятии целыми числами значений 0 и 1) [9].
З а м е ч а н и е 3.6.По-видимому, возможность такого сведения задачи ДП (с конечным множеством значений переменных) к задаче ЦП объясняет позицию авторов, называющих весь рассматриваемый в данном разделе класс задач целочисленным программированием.
Отметим, что задача ДП является разновидностью класса так называемых нерегулярных задач, заданных на несвязных множествах [9].
Для более подробного уяснения специфики задач ДП рекомендуется ознакомиться с классификациями прикладных задач ДП, приводимыми в [5,7,9].
3.2. Постановка задачи дискретного программирования
Наличие большого количества разновидностей задач ДП затрудняет формулировку общей постановки задач такого вида. Так, в [5] приведены четыре вида структур математической модели задачи ДП: 1) задачи с неделимостями; 2) экстремальные комбинаторные задачи; 3) задачи на несвязных и на невыпуклых областях; 4) задачи с разрыв-ными целевыми функциями. Аналогичные виды структур рассмотрены также в [5,6].
Различные постановки задач ДП, приводимые различными авторами, можно также условно разделить по степени их подробности на две группы: «свернутые» постановки и «развернутые» постановки.
В постановках первой группы дается лишь теоретико-мно-жественное описание множества допустимых планов (или ОДР) без явного выделения ограничений. Во второй группе постановок ограничения указываются.
В качестве примера «свернутой» постановки укажем постановку, приводимую в [4]:
найти максимум целевой функции , определенной на некотором дискретном множестве . Для решения задачи необходимо определить элемент , такой, что
. (3.6)
З а м е ч а н и е 3.7. Строго говоря, постановка (3.6) произведена для частного случая дискретного множества D , а именно, для конечного множества.
Приведем «развернутую» постановку задачи, сформированную на основе постановок, приводимых в [5,9,21]:
максимизировать функцию
(3.7)
при условиях
; (3.8)
; (3.9)
; (3.10)
где - множество индексов переменных, для которых - конечные или счетные множества ().
В такой постановке (3.7) - целевая функция, (3.8) - система ограничений в форме неравенств, (3.9) - условие неотрицательности, (3.10) - условия дискретности.
Постановка задачи ДП (3.7) - (3.10) является достаточно общей. Условия (3.10) позволяет задавать как частично дискретные, так и полностью дискретные задачи. Можно специально оговорить конечность или “двоичность” отдельных множеств . При целочисленности переменных вместо ограничений (3.10) обычно используется ограничение (3.3).
Варианты с минимизацией целевой функции, ограничениями-не-равенствами противоположного смысла и ограничениями-равенствами сводятся к приведенной постановке путем преобразований, приведенных в разделе 1.
Выделим некоторые подклассы задачи ДП.
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.