2015-08-21
507Транспортная задача – это задача о наиболее экономном плане перевозок однородного или взаимозаменяемого груза из пунктов производства (со станций отправления) в пункты потребления (на станции назначения).
Транспортная задача может быть сформулирована следующим образом. Некоторый однородный продукт или набор взаимозаменяемых продуктов производится в т пунктах производства 
. Задан объем производства 
пункта . Произведенный продукт должен быть перевезен в п пунктов потребления 
. Известен спрос 
пункта 
. Заданы также транспортные издержки 
, связанные с перевозкой единицы продукта из пункта 
в пункт 
, 
. Требуется составить план перевозок, обеспечивающий при минимальных транспортных издержках удовлетворение спроса всех пунктов потребления за счет продукта, произведенного в пунктах производства. При этом будем считать, что полное предложение в точности равно полному спросу, то есть
. (1)
Обозначим через 
объем продукта, перевозимого из пункта в пункт , . Тогда математическая модель транспортной задачи принимает следующий вид:
(2)
при условиях
, (3)
, (4)
, . (5)
Теорема. Задача (2)-(5) тогда и только тогда имеет оптимальное решение, когда выполняется условие (1).
Доказательство. Необходимость. Пусть 
– оптимальное решение задачи (2)-(5). Тогда
, (6)
и
. (7)
Складывая т равенств (6) получим 
. От сложения п равенств (7) имеем 
. Так как 
, то и , что и доказывает необходимость условия (1) для существования оптимального решения задачи (2)-(5).
Достаточность. Пусть 
(при М = 0 единственным допустимым, а следовательно, и оптимальным решением транспортной задачи является нулевое решение). Покажем сначала, что 
– допустимое решение задачи (2)-(5). Действительно, 
, 
, 
, и 
, . Таким образом, допустимое множество, определяемое ограничениями (3)-(5), не пусто. Кроме того, оно замкнуто и ограничено. Следовательно, непрерывная функция 
достигает на этом множестве своего минимального значения. Теорема доказана.
Задачи, в которых условие (1) соблюдается, называются сбалансированными. Если же условие (1) не выполнено, то задача (2)-(5) не имеет решения и оптимальный план перевозок может быть найден только в том случае, если ограничения (3)-(4) ослаблены, то есть заменены неравенствами. А именно, в случае 
ограничения (3) заменяются неравенствами
. (8)
При решении задачи (2), (8), (4), (5) вводится фиктивный потребитель с потребностью, равной 
, и тарифами 
. В этой новой задаче полное предложение и полный спрос равны между собой. С другой стороны, любое оптимальное решение новой задачи дает минимум стоимости для первоначальной задачи. Если же 
, то ограничения (4) заменяются неравенствами 
, а для решения задачи вводится фиктивный отправитель с запасом груза 
, и тарифами 
.
Запишем более подробно ограничения (3)-(4):
| 
| 
| 
| 
| |||||||||
| 
|
| 
| 
| |||||||||
| … | … | … | … | … | … | … | … | … | … | … | … | … | … |
| 
|
| 
| 
| |||||||||
|
| 
|
| 
| 
| |||||||||
|
|
|
| 
| |||||||||
| … | … | … | … | … | … | … | … | … | … | … | … | … | … |
|
|
|
| 
|
Задача, двойственная к (2)-(5), может быть сформулирована так:
при условии, что 
, .
Из теоремы двойственности и теоремы равновесия вытекает следующее утверждение, полное доказательство которого предлагается провести самостоятельно.
Теорема. Допустимое решение задачи (2)-(5) является ее оптимальным решением в том и только в том случае, если существуют числа 
(потенциалы пунктов производства и пунктов потребления), удовлетворяющие условиям: 
, , 
при 
.
Один из важнейших результатов, полученных в теории транспортных задач, состоит в том, что среди всех оптимальных решений задачи (2)-(5) существует по крайней мере одно решение, в котором все значения имеют целые значения, если все и – целые числа. Доказательство этого утверждения можно найти, например, в монографии С.А.Ашманова «Линейное программирование» (М.: Наука, 1981). Таким образом, в предположении, что и – неотрицательные целые числа, добавление к ограничениям (3)-(5) условия целочисленности , , не оказывает влияния на оптимум задачи (2)-(5).
Так как транспортная задача является частным случаем задачи линейного программирования, то ее можно решать общими методами линейного программирования. Однако с использованием специфики ограничений (3)-(4) разработаны специальные методы решения транспортной задачи (например, метод потенциалов). Эти методы, в частности, обладают следующим полезным свойством: если при целых и начать решение с некоторого допустимого плана перевозок, в котором все , , – целые числа, то в результате применения соответствующего алгоритма мы придем к оптимальному плану перевозок, который также будет удовлетворять требованиям целочисленности. Таким образом, решая задачу (2)-(5) с целочисленными исходными данными, мы автоматически получаем решение задачи (2)-(5) с дополнительным ограничением целочисленности , .
