(杭州電子科技大學理學院,浙江 杭州310018)
對于不確定性規(guī)劃,人們一般引用隨機或者模糊技術(shù)。但在實際問題中,概率分布和隸屬函數(shù)往往是不可知的[1-2],因此近年來區(qū)間線性規(guī)劃得到廣泛研究。然而,對于求最優(yōu)解相對應的約束矩陣的問題,目前所得方法只能針對最優(yōu)解求出唯一的一組約束矩陣[3]。區(qū)間線性規(guī)劃可分為3種形式[4],本文對帶有區(qū)間線性方程組的問題進行討論,在原方法的基礎上進一步研究,從而構(gòu)造出一個最優(yōu)解所對應的無數(shù)多組約束矩陣。
矩陣A≤B是指A的每個分量小于等于B 中對應的分量,A=(aij)的絕對值為|A|=(|aij|)。
下列定義與文獻[6]所給出的相同。
定義1 給定A∈Rm×n,b∈Rm,c∈Rn,問題稱為一個線性規(guī)劃問題,可簡寫為稱A,b為約束矩陣,c為目標函數(shù)的系數(shù)。稱D ={x|Ax≤(=,≥)b,x≥0}為可行域,x∈D為該問題的可行解。若該問題可行域非空,且它有一個可行解x*∈D 使得cTx*≤cTx,x∈D,則稱x*是該線性規(guī)劃問題的最優(yōu)解。
任取A∈AI,b∈bI,c∈cI,得到問題Min{cTx|Ax≤(=,≥)b,x≥0},稱它的一個最優(yōu)解為式(1)的一個最優(yōu)解,相應的最優(yōu)目標函數(shù)值為式(1)的一個最優(yōu)值。本文討論問題如下:
設向量y∈Rm,定義
由文獻[3]可得引理及定理1 如下:
x*是式(3)的一個最優(yōu)解,則有:
計算最優(yōu)值區(qū)間是區(qū)間線性規(guī)劃的一個常見的問題,相關研究見文獻[5]、文獻[7]。而人們一般會對什么情況下取到最優(yōu)值感興趣,本文討論的就是式(2)最優(yōu)值的下界在哪些情況下可以取到的問題,也就是求出式(3)的一個最優(yōu)解所對應的目標函數(shù)系數(shù)及約束矩陣。本文在文獻[3]中對該問題的研究基礎上進行拓展,得到以下結(jié)論。
x*是式(6)的最優(yōu)解,且有式(4)成立,其中:
對于向量y∈Rm,由式(7)、(8)知,且Acx*-bc=Ty(AΔx*+bΔ),則(Ac-TyAΔ)x*=bc+TybΔ,所以x*是(Ac-TyAΔ)x =bc+TybΔ,x≥0的一個可行解。而由|y|≤e可知所以可得不等式因此即x*是式(6)的最優(yōu)解,且式(4)成立,證畢。
由定理2可知,yi可以有無窮多種取值,隨之就有無窮多種約束矩陣,但不論Ty怎么變,也就是約束矩陣怎么變,x*都是它們所確定的線性規(guī)劃問題的最優(yōu)解,這也就是說在最優(yōu)解、最優(yōu)值不變的前提下,可以構(gòu)造出無窮多組約束條件。
例 求區(qū)間線性規(guī)劃問題的最好最優(yōu)值,及最好最優(yōu)
解對應的目標函數(shù)系數(shù)和約束矩陣。
解 由文獻[6]提出的最好最優(yōu)解模型可得本問題的最好最優(yōu)解模型為:
解式(9)求得最好最優(yōu)解與最好最優(yōu)值分別為x*=(1,0,0)T,z*=-1。易知計算得由定理1 即原方法可得y1=1,y2=-1,從而進而可得最好最優(yōu)解x*對應的目標函數(shù)系數(shù)為c' =(-1,1,2)T,約束矩陣而用定理2 即本文所得的新方法可得到y(tǒng)1=α,α∈[-1,1],y2=-1得到c″=c',b″=b',不同的是約束矩陣A″ =其中β∈[1,5],γ∈[-1,3]。
本文構(gòu)造出了在帶有區(qū)間線性方程組的區(qū)間線性規(guī)劃問題中一個最優(yōu)解所對應的無數(shù)多組約束矩陣。通過實例演示,體現(xiàn)出了本文所得方法與原方法的不同及與之相比的優(yōu)勢所在。同時可以看出,本文所得方法不僅具有理論價值,也具有較強的實用價值。
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