Cтраница 1
Условия неотрицательности х 0 и х2 О вместе с пограничными прямыми принуждают нас ограничиться в своих поисках нужной точки заштрихованной областью вместе с границами - это и есть наше пространство решений. [1]
Условия неотрицательности на переменные не наложены. [2]
Условия неотрицательности переменных могут быть или не быть, но все переменные должны выражаться целыми числами. [3]
Условия неотрицательности Р1 0 и Р2 0 приняты потому, что отрицательные значения этих величин ( например. [4]
Модель включает также условия неотрицательности переменных задачи. [5]
Xj не накладываются условия неотрицательности. [6]
Поскольку, однако, условия неотрицательности переменных не входят в противоречие с минимизацией функции /, то в точке минимума величины (4.7) эти ограничения будут выполнены. Поэтому фактически в (4.8) первые два слагаемые в (4.8) будут равны нулю. [7]
Неравенства ( 9) включают условия неотрицательности каждой из переменных, следовательно, эти неравенства попросту означают, что точка х должна быть допустимой. [8]
Поскольку на все неизвестные наложены условия неотрицательности, исключения координат Xj не требуется. Среди свободных членов есть отрицательный, план Х1 х2Хз 0 опорным не является и начинать надо с его отыскания. В третьей строке, содержащей отрицательный свободный член, находим во втором столбце отрицательный коэффициент ( - 1) и этот столбец считаем разрешающим. [9]
Система ( 3) включает в себя и условия неотрицательности искомых переменных, если они имеются. [10]
Покажите, что если Zij 0, то из условия неотрицательности ( 4) и условия ( 9) следует, что значение xtj должно быть равно нулю, а если zii 1, то условие ( 9) при наличии нового ограничения ( 6) на мощности поставщиков и ограничения ( 3) на спрос потребителей является избыточным. [11]
В приводимом описании алгоритма все ограничения, в том числе и условия неотрицательности переменных, включаются в модифицированную целевую функцию. Однако следует подчеркнуть, что если в системе ограничений имеется всего лишь несколько нелинейных функций, а остальные линейны, то метод штрафной функции MOVKiio сочетать с любым алгоритмом оптимизации нелинейной функции при условии выполнения линейных ограничений. Каждое получаемое решение является допустимым решением исходной задачи, а при достаточно малом г - приближением к оптимуму. [12]
Одновременно эти переменные исключены из линейной функции г. Теперь, используя условия неотрицательности указанных переменных, можно каждое из полученных уравнений заменить соответствующим ему неравенством. [13]
Соотношения ( 2) образуют систему ограничений и включают в себя условия неотрицательности переменных, если такие условия имеются. Условия неотрицательности переменных могут быть заданы и непосредственно. [14]
Поскольку в (7.40) имеется / п 1 ограничений, не считая условия неотрицательности переменных, то базис опорного плана ( в предположении, что ранг матрицы ограничений равен числу уравнений) должен состоять из пг - 1 векторов. [15]