7. Mis on planeerimisülesande lubatav hulk? Mudeli lubatavaks hulgaks nimetatakse kõigi selliste punktide hulka, mis rahuldavad mudeli kõiki kitsendusi. 8. Mis on planeerimisülesande lubatav lahend, optimaalne lahend? Luvatav lahend on lahend, mis rahuldab kõiki mudeli kitsendusi. Optimaalne lahend on lubatava hulga punkt, mis annab sihifunktsioonile optimaalse väärtuse 9. Mis on lineaarse planeerimise ülesande baaslahend, lubatav baaslahend? ● Lubatav baaslahend on simplekssüsteemi (lineaarplaneerimine kanoonilisel kujul) lahend, mis rahuldab mittenegatiivsuse nõuet. ● Baaslahend on simplekssüsteemi lahend (lineaarplaneerimine kanoonilisel kujul), mis võib olla lubatav baaslahend, aga ei pea rahuldama mittenegatiivsuse nõuet 10. Nimetada lineaarse planeerimise ülesande omadusi (optimaalsete lahendite olemasolu ja omadused)?
Siis kui esimese maatriksi veergude arv võrdub teise ridade arvuga. 35. Millistel maatriksitel on olemas pöördmaatriks? Siis kui antud maatriksi determinant ei võrdu 0-ga 36. Mis on lineaarplaneerimise ülesande lubatav hulk? Lubatavaks hulgaks nimetatakse kõigi selliste punktide (x1 , x2 ) hulka x1x2-tasandil, mis rahuldavad mudeli kõiki kitsendusi. 37. Kirjeldada, mis on lineaarplaneerimise ülesande baaslahend, lubatav baaslahend. Lubatav baaslahend on ülesande lubatava hulga iga tipp Baaslahend suvaline lubatavate lahendite hulga tipp 38. Milline seos on lineaarplaneerimise ülesande optimaalsete lahendite ja lubatavate baaslahendite vahel? lubatavate baaslahendite hulgast valitakse välja tipp, milles sihifunktsiooni väärtus on suurim kui lähtetipus, vastav baaslahend ongi optimaalne lahend 39. Kuidas saab leida duaalse ülesande optimaalse lahendi ilma duaalset
juhtveeruks valitakse sihifunktsiooni reas kõige negatiivsema elemendiga veerg 2. hinnang veeru positiivsele elemendile saadakse vabaliikme jagamisel hinnatava elemendiga 1.juhtelemendiks valitakse juhtveeru see positiivne element, mille hinnang on kõige väiksem 2.kui juhtveerus ei ole positiivseid elemente, sihifunktsioonil ei ole nendel tingimustel maksimumi (sihifunktsioon kasvab tõkestamatult) Gaussi meetodil arvutatakse lahendi uus esitus, mille baaslahend on lubatav. Uues baaslahendis on sihifunktsiooni väärtus suurem kui eelmise esituse baaslahendis. Kui uue maatriksi sihifunktsiooni reas ei ole enam negatiivseid elemente, on maksimum leitud; kui on, tehakse järgmine samm Duaalne simpleksmeetod Reeglid 1. Kui leidub vähemalt üks negatiivne vabaliige, alustatakse duaalse simpleksmeetodiga 2. Juhtreaks valitakse kõige negatiivsema vabaliikmega rida. Näide Juhtreaks saab teine rida
lahend; 40. kui leidub ridu, milles ei ole veel juhtelementi valitud ja mille n 1 esimese elemendi hulgas on nullist erinevaid elemente, siis valida nende hulgast uus juhtelement ( soovitavalt 1 või -1) ja jätkata algoritmi täitmist punktist 3; 41. kirjutada välja saadud maatriksile vastav LVS ja avaldada juhtelementidele vastavat tundmatud; 42. vormistada süsteemi üldlahend (kui see leidub), baaslahend (kui see leidub) ja erilahend (kui see leidub). Kui maatriksitele A ja B vastavad lineaarvõrrandite süstemid omavad ühesuguseid lahendeid, siis tähistatakse seda kujul A ~ B . Ülesannete lahendamisel kirjutatakse laiendatud maatriksite juurde nendega sooritatavad ridade elementaarteisendused. Näide3: x1 - 2 x 2 - 3x3 = -12 2 x1 - 3 x 2 + x3 = -1 x + 2x - x = 2 Lahendada LVS 1 2 3
5. kui leidub ridu, milles ei ole veel juhtelementi valitud ja mille n 1 esimese elemendi hulgas on nullist erinevaid elemente, siis valida nende hulgast uus juhtelement ( soovitavalt 1 või -1) ja jätkata algoritmi täitmist punktist 3; 6. kirjutada välja saadud maatriksile vastav LVS ja avaldada juhtelementidele vastavat tundmatud; 7. vormistada süsteemi üldlahend (kui see leidub), baaslahend (kui see leidub) ja erilahend (kui see leidub). Kui maatriksitele A ja B vastavad lineaarvõrrandite süstemid omavad ühesuguseid lahendeid, siis tähistatakse seda kujul A ~ B . Ülesannete lahendamisel kirjutatakse laiendatud maatriksite juurde nendega sooritatavad ridade elementaarteisendused. Näide3: x1 - 2 x 2 - 3 x3 = -12 Lahendada LVS 2 x1 - 3 x 2 + x3 = -1 Gauss- Jordani meetodiga. x + 2x - x = 2 1 2 3
annaabi.ee 
