Федеральное агентство по образованию

Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования

Пермский государственный технический университет

Лысьвенский филиал

Кафедра ЕН

Курсовая работа

по дисциплине «Системный анализ и исследование операций»

по теме: «Симплекс метод в форме презентации»

Выполнил студент группы ВИВТ-06-1:

Старцева Н. С.

Проверил преподаватель:

Мухаметьянов И.Т.

Лысьва 2010г.

Введение. 3

Математическое программирование. 5

Графический метод. 6

Табличный симплекс – метод. 6

Метод искусственного базиса. 7

Модифицированный симплекс – метод. 7

Двойственный симплекс – метод. 7

Общий вид задачи линейного программирования. 9

Решение задачи линейного программирования симплекс-методом. 11

Вычислительные процедуры симплекс – метода. 11

Теорема 1: 13

Теорема 2: 14

Теорема 3: 15

Теорема 4: 15

Теорема 5: 15

Переход к новому опорному плану. 15

Двойственная задача. 17

Теорема 1 (первая теорема двойственности) 18

Теорема 2(вторая теорема двойственности) 18

Заключение. 20

Оптимальное решение задачи линейного программирования находиться среди опорных решений. Идея симплекс метода состоит в том, что определенному правилу перебираются опорные решения до нахождения оптимального среди них, перебирая опорные решения, по существу, мы перебираем различные базисные переменные, то есть на очередном шаге некоторая переменная переводится из числа базисных, а вместо нее некоторая переменная из числа свободных в число базисных.

7x 1 +5x 2 →max

x 3 =19-2x 1 -3x 2 (0;0;19;13;15;18)

x 4 =13-2x 1 -x 2 первоначальный опорный план

x 6 =18-3x 1 F(x 1 , x 2)=7*0+5*0=0

x i ≥0, (i=1,…n)

На интуитивном уровне понятно, что естественным будет увеличение x 1 , так как коэффициент при нем больше чем при x 2 . Оставляя x 2 =0, мы можем увеличивать до тех пор, пока x 3 , x 4 , x 5 , x 6 будут оставаться неотрицательными.

x 1 =min{19/2;13/2;∞;18/3}=6

Это означает что при x 1 =6, x 6 =0, то есть x 1 -переходит в число базисных, а x 6 -в число свободных.

x 3 =19-2(6-1/3 x 6)-3 x 2 =19-12+2/3 x 6 -3 x 2 =7+2/3 x 6 -3 x 2

x 4 =13-2(6-1/3 x 6)- x 2 =1+2/3 x 6 - x 2

F(x 2 ; x 6) =42-7/3 x 6 +5 x 2

При данном опорном плане (6;0;7;1;15;0) x 2 переводиться из свободных в базисные переменные:

x 2 =min{∞;7/3;1/11;15/3}=1

Выражаем x 2 через x 4

x 2 =1+2/3 x 6 - x 4

Выражаем неизвестные переменные и целевую функцию через свободные переменные:

x 3 =7+2/3 x 6 -3(1+2/3x 6 –x 4)= 7+2/3 x 6 -3-2x 6 +3x 4 =4-4/3x 6 +3 x 4

x 5 = 12-2x 6 +3x 4 -

F=42-7/3 x 6 +5(1+2/3x 2 - x 4) =47-7/3x 6 +10/3x 6 -5x 4 =47+x 6 -5x 4

x 6 положительное, следовательно можно увеличивать

x 6 =min{18;∞;3;6}=1

x 4 =4/3-4/9 x 6 - 1/3x 3

F=47+x 6 -5(4/3-4/9-1/3x 3)

В целевой функции все коэффициенты при переменных отрицательны, значение функции увеличивать нельзя, аналогично преобразовываем остальные переменные, находим опорный план, из которого определяем x 1 ,x 2 .

1. Пересечение замкнутых множеств, множество нетривиальных ограничений.

2. Множество решений системы линейных нестрогих неравенств и уравнений является замкнутым.

αX=(αx 1 ,x 2 ,…, αx n)

X+Y=(x 1 +y 1 , x 2 +y 2 ,… x n +y n)

Линейные координаты X 1 ,X 2 ,…X n называется точка P=λ 1 x 1 + λ 2 x 2 +…+ λ k x k

Множество P={λ 1 x 1 + λ 2 x 2 +…+ λ k x k } 0≤ h i ≤1 для i= 1,…k n åR i =1, 1≤ i ≤k выпуклая линейная комбинация точек x 1 ,x 2 ,…x n . Если k=2, то это множество называется отрезком. X 1 ,X 2 – концы отрезка. Угловой точкой замкнутого множества называется точка, которая не является нетривиальной линейной комбинацией точек множества (угловая точка).

Нетривиальность означает, что хотя бы одна из λ отлична от 0 или 1.

Любое опорное решение задачи линейного программирования является угловой точкой области допустимых решений.

Если задача линейного программирования имеет единственное решение, то оно лежит среди угловых точек ОДР. А если решение не одно, то среди решений имеется несколько угловых, таких что множество всех решений является их выпуклой линейной комбинацией.

Симплекс метод заключается в том, что сначала находится некоторое опорное решение задачи (первоначальный опорный план), а затем, целенаправленно переходя от одного опорного плана к другому, ищется оптимальный план. Если таковых несколько, то находятся все угловые, а множество решений представляется как их линейная комбинация.

Переход к новому опорному плану

F 1 =F(x 1); F 2 =F(x 2) F 2 -F 1 =-υ k Δ k =F 2 можно доказать, где υ k рассмотренный выше минимум, который определяется при введении k-ой переменной в базис, а Δ k =åс j x j (1) -С k , где n ≤ j ≤1, X 1 =(x 1 (1) ;x 2 (1) ;…x n (1))- оценка k-ой переменной, поэтому если решается задача на максимум, то величина ΔF 2 положительной должна быть, Δk – отрицательная. При решении задач на минимум ΔF 2 -отрицательная, Δ k - положительная. Эти величины вычисляются и если среди ΔF 2 все значения не положительны, то при решении задач на минимум наоборот. Если при решении на максимум среди ΔF 2 несколько положительных, то вводим в базис тот вектор, при котором эта величина достигает максимум, а если задача решается на минимум и среди ΔF 2 несколько отрицательных, то в число базисных включается вектор с наименьшим значением ΔF 2 , то есть с наибольшим по абсолютной величине. При выполнении этих условий гарантируется наибольшее возможное изменении значения функции.

Решение задачи будет единственным, если для любых векторов x k не входящих в базис, оценки Δ k ≠0, если хотя бы одно из таких Δ k =0, то решение не является единственным, для нахождения другого решения переходим к другому опорному плану, включая в базис x k , где Δ k =0. Перебор все такие опорные решений составляют их в линейную комбинацию, которая и будет решением задачи.

Если для любого некоторого Δ k противоречащих условию оптимальности коэффициенты при переменной x k ≤ 0, то система ограничений не ограничена, то есть оптимального плана не существует.

Двойственная задача

Двойственная задача (ДЗ) – это вспомогательная задача линейного программирования, формулируемая с помощью определённых правил непосредственно из условий прямой задачи. Заинтересованность в определении оптимального решения прямой задачи путём решения двойственной к ней задачи обусловлена тем, что вычисления при решении ДЗ могут оказаться менее сложными, чем при прямой задачи (ПЗ). Трудоёмкость вычислений при решении ЗЛП в большей степени зависит от числа ограничений, а не от количества переменных. Для перехода к ДЗ необходимо, чтобы ПЗ была записана в стандартной канонической форме. При представлении ПЗ в стандартной форме в состав переменных x j включаются также избыточные и остаточные переменные.

Двойственная задача имеет:

1. m переменных, соответствующих числу ограничений прямой задачи;

2. n ограничений, соответствующих числу переменных прямой задачи.

Двойственная задача получается путём симметричного структурного преобразования условий прямой задачи по следующим правилам:

· Каждому ограничению b i ПЗ соответствует переменная y i ДЗ;

· Каждой переменной x j ПЗ соответствует ограничение C j ДЗ;

· Коэффициенты при x j в ограничениях ПЗ становятся коэффициентами левой части соответствующего ограничения ДЗ;

· Коэффициенты C j при x j в целевой функции ПЗ становятся постоянными правой части ограничения ДЗ;

· Постоянные ограничений b i ПЗ становятся коэффициентами целевой функции ДЗ.

Рассмотрим следующие две задачи:

F = С 1 х 1 +С 2 х 2 +... +С n x n →max

(5)

a 11 x 1 + a 22 x 2 + ... + a 1m x n ≤ b 1

a 21 x 1 + a 22 x 2 + ... + a 2m x n ≤b 2

a m1 x 1 + a m2 x 2 + ... + a mn x n ≤b m

x j ≥0 j=1,…,n

Z = b 1 х 1 +b 2 х 2 +... +b n x n →min

(6)

a 11 y 1 + a 21 y 2 + ... + a m1 y 1 ≤ C 1

a 12 y 1 + a 22 y 2 + ... + a m 2 y 2 ≤C 2

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

a 1 n y n + a 2 m y n + ... + a nm y n ≤C n

В данной курсовой работе были заложены основы математических методов решения задач линейного программирования. Поэтому большее внимание уделялась следующим разделам:

1. Основы математических методов и их применение;

2. Решение задач с помощью симплекс – метода.

Основная идея модифицированного симплекс-метода заключается в использовании текущей обратной матрицы (и исходных данных задачи) при выполнении вычислений, необходимых для определения включаемой и исключаемой переменных. Представление обратной матрицы в мультипликативной форме позволяет вычислять последовательность обратных матриц непосредственно по исходным данным без использования многократных операций обращения каждого базиса. Как и в обычном симплекс-методе, в данном случае исходный базис всегда представляет собой единичную матрицуI, обратной к которой является сама эта матрица. Поэтому, если
- последовательность обратных матриц, соответствующих итерациям 1, 2,…,i, а
- последовательность соответствующих им матриц, то

Последовательность подстановок приводит к следующей формуле:

(2.23)

Следует подчеркнуть, что мультипликативное представление обратной матрицы не является необходимой процедурой для реализации вычислительной схемы модифицированного симплекс-метода, и на каждой итерации можно применять любой из способов обращения текущего базиса. При использовании модифицированного симплекс-метода важно то, что обратные матрицы вычисляются способом, позволяющим уменьшить влияние машинных ошибок округления.

Шаги алгоритма модифицированного симплекс-метода, по существу, такие же, как и в алгоритме обычного симплекс-метода. После нахождения начального базиса Iопределяется соответствующий ему вектор коэффициентов целевой функции, элементы которого формируются в зависимости от того, являются ли начальные базисные переменные остаточными (избыточными) или искусственными.

1. 2.7.2. Мультипликативное представление обратной матрицы

При мультипликативном представлении обратной матрицы используется операция алгебры матриц, позволяющая вычислять элементы матрицы, обратной к новой матрице базисных векторов, по известной обратной матрице предыдущего базиса при условии, что два рассматриваемых базиса отличаются только одним вектор-столбцом. Такой способ представления обратной матрицы удобно использовать именно в вычислительной схеме симплекс-метода, так как базисы, соответствующие каждым двум последовательным итерациям, отличаются лишь одним столбцом (в результате замены исключаемого вектор-столбца текущего базиса новым вектор-столбцом). Другими словами, текущая базисная матрица и новая базисная матрица
, соответствующая следующей итерации, отличаются только одним столбцом. При мультипликативном представлении обратной матрицы
, соответствующей новому базису, она вычисляется путём умножения слева обратной текущей матрицы
на формируемую по определённым правилам матрицу.

Определим единичную матрицу следующим образом:

(2.24)

где - единичный вектор-столбец сi-м элементом, равным единице, и остальными элементами, равными нулю. Допустим, что известны матрицыи
, и векторматрицызаменяется новым вектором; как принято при описании симплекс-метода, векторопределяется как включаемый в базис, а вектор- как исключаемый из базиса. Для упрощения записи математических соотношений используем следующее определение
,при этомбудет представлять собойk-й элемент
. Тогда новую обратную матрицу
можно вычислить по следующей формуле:

(2.25)

при условии, что
. Если
, матрицы
не существует. Заметим, что матрицаполучается из матрицыпутём замены еёr-го вектор-столбцастолбцом.

Для решения задач линейного программирования существует множество методов. Рассмотрим один из них улучшенный (модифицированный) симплекс-метод

Для начала расскажем, что такое симплекс-метод. Слово SIMPLEX в обычном смысле означает простой, несоставной, в противоположность слову COMPLEX.

Данный метод получил несколько различных форм (модификаций) и был разработан в 1947 году Г. Данцигом.

Сущность симплекс-метода заключается в том, что если число неизвестных больше числа уравнений, то данная система неопределенная с бесчисленным множеством решений. Для решения системы все неизвестные произвольно подразделяют на базисные и свободные. Число базисных переменных определяется числом линейно-независимых уравнений. Остальные неизвестные свободные. Им придают произвольные значения и подставляют в систему. Любому набору свободных неизвестных можно придать бесчисленное множество произвольных значений, которые дадут бесчисленное множество решений. Если все свободные неизвестные приравнять к нулю, то решение будет состоять из значений базисных неизвестных. Такое решение называется базисным.

В теории линейного программирования существует теорема, которая утверждает, что среди базисных решений системы можно найти оптимальное, а в некоторых случаях и несколько оптимальных решений, но все они обеспечат экстремум целевой функции. Таким образом, если найти какой-либо базисный план, а затем улучшить его, то получится оптимальное решение. На этом принципе и построен симплекс-метод.

Одним из модификаций симплекс-метода является улучшенный симплекс-метод. В литературе этот метод встречается также под названием метода обратной матрицы или модифицированного симплекс-метода.

При решении задач линейного программирования, в которых n (количество переменных) существенно больше m (количество ограничений), улучшенный симплекс-метод требует по сравнению с другими значительно меньшего количества вычислительных операций и объема памяти ЭВМ.

В улучшенном симплекс-методе реализуется та же основная идея, что и в обычном симплекс-методе, но здесь на каждой итерации пересчитывается не вся матрица A -1 , обратная матрице ограничений A, а лишь та часть, которая относится к текущему базису A x .

Рассмотрим поэтапно шаги решения задачи линейного программирования улучшенным симплекс-методом:

• 1. В начале первого цикла нам известны обратная матрица (единичная матрица), базисное решение x b = b.
• 2. Образуем для каждой небазисной переменной характеристическую разность j , используя уравнение:

j = c j -- = c j -- P j , (2)

где - двойственные переменные, которые можно найти следующим образом:

где c x - вектор коэффициентов целевой функции при базисных переменных.

3. Предполагая, что используется стандартное правило выбора вводимого столбца, находим:

• 4. Если s 0 - процедура останавливается. Текущее базисное решение является оптимальным.
• 5. Если s 0, вычисляем преобразованный столбец:

= (, ...,) . (2.4)

Если все 0 - процедура останавливается: оптимум неограничен.

7. В противном случае находим выводимую из базиса переменную:

8. Строим увеличенную матрицу:

и трансформируем ее с ведущим элементом. Первые m столбцов дают матрицу, обратную новому базису.

9. Преобразуем базисное решение:

x b i x b i -- * , i r, (2.7)

и переходим к этапу 2.

Этот вариант называют также модифицированным симплекс-методом, поскольку он уменьшает объем вычислений на каждом шаге. Идея заключается в том, что на каждом шаге каноническую форму задачи для текущего базиса можно получить независимо от других таких форм непосредственно из исходной записи стандартной задачи ЛП.

Для этого нужно:

• 1. Сохранять исходную запись задачи на протяжении всей работы метода, это та цена, которую приходится платить за больше быстродействие;
• 2. Использовать так называемые симплекс - множители р - коэффициенты для непосредственного перехода от исходной записи задачи к ее текущей канонической форме базиса;
• 3. Использовать обращенный базис ВО№ - матрицу размера m x m, позволяющую вычислять на каждом шаге ведущий столбец aґs и обновлять симплекс - множители р.

Улучшенный симплекс-метод, обладает значительными преимуществами по сравнению со стандартной формой. Это относится к точности, скорости и требованиям к памяти. Большая часть этих преимуществ определяется тем фактором, что, как правило, матрицы больших линейных задач (то есть с n>m>100) являются слабо заполненными, содержат малый процент ненулевых элементов.

Обычной является плотность 5% или менее. Улучшенная форма симплекс-метода в большей степени способна использовать преимущества, вытекающие из этого факта. В этой форме характеристические разности и ведущий вектор вычисляются непосредственно по исходным данным. Поскольку исходная матрица слабо заполнена, а перемножение следует производить только тогда, когда оба сомножителя отличны от нуля, то время вычислений значительно сокращается.

В дополнение к этому использование только исходных данных приводит к тому, что уменьшается возможность накопления ошибок округления. Наоборот, стандартные симплексные таблицы, даже если они первоначально являются слабо заполненными, в ходе итеративного процесса быстро заполняются ненулевыми элементами. Таким образом, время вычислений увеличивается, и, поскольку каждая таблица вычисляется из предшествующей, накопление ошибок может начать играть более серьезную роль.

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

хорошую работу на сайт">

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Подобные документы

Геометрический способ решения стандартных задач линейного программирования с двумя переменными. Универсальный метод решения канонической задачи. Основная идея симплекс-метода, реализация на примере. Табличная реализация простого симплекс-метода.

реферат , добавлен 15.06.2010


Виды задач линейного программирования и формулировка задачи. Сущность оптимизации как раздела математики и характеристика основных методов решения задач. Понятие симплекс-метода, реальные прикладные задачи. Алгоритм и этапы решения транспортной задачи.

курсовая работа , добавлен 17.02.2010


Решение задачи линейного программирования графическим и симплекс-методом. Решение задачи двойственной к исходной. Определение оптимального плана закрепления потребителей за поставщиками однородного груза при условии минимизации общего пробега автомобилей.

контрольная работа , добавлен 15.08.2012


Использование симплексного метода решения задач линейного программирования для расчета суточного объема производства продукции. Проверка плана на оптимальность. Пересчет симплексной таблицы методом Жордана-Гаусса. Составление модели транспортной задачи.

контрольная работа , добавлен 18.02.2014


Экономико-математическая модель получения максимальной прибыли, её решение графическим методом. Алгоритм решения задачи линейного программирования симплекс-методом. Составление двойственной задачи и её графическое решение. Решение платёжной матрицы.

контрольная работа , добавлен 11.05.2014


Основы математического моделирования экономических процессов. Общая характеристика графического и симплексного методов решения прямой и двойственной задач линейного программирования. Особенности формулирования и методика решения транспортной задачи.

курсовая работа , добавлен 12.11.2010


Составление математической модели задачи. Расчёт оптимального плана перевозок с минимальной стоимостью с использованием метода потенциалов. Оптимальный вариант специального передвижного оборудования для технического обеспечения управления производством.

контрольная работа , добавлен 01.06.2014

МОДИФИЦИРОВАННЫЙ СИМПЛЕКС МЕТОДСимплекс-метод – не самая эффективная
компьютерная процедура, так как она вычисляет и
хранит информацию, которая не нужна для текущей
итерации и может вообще не использоваться для
принятия решений при последующих итерациях. Для
коэффициентов неосновных переменных в уравнении
(0), коэффициентов введенных основных переменных
в других уравнениях и правых частях уравнений при
каждой итерации используется только релевантная
информация. Поэтому нужна процедура, которая
может получать эту информацию эффективно, без
вычислений и хранения всех других коэффициентов
(это и есть модифицированный симплекс-метод).

Он вычисляет и хранит только информацию,
необходимую на данный момент, а важные данные
передает в более компактной форме.
Он использует операции с матрицами, поэтому
необходимо описывать задачу используя матрицы.
ЗАГЛАВНЫЕ буквы, выделенные жирным шрифтом
представляют матрицы, прописные буквы,
выделенные жирным шрифтом представляют
векторы.
Курсив – это скалярные величины, выделенный ноль
(0) обозначает нулевой вектор (его элементы равны
нулю, как строки, так и столбцы), ноль (0)
представляет обычное число 0. С использованием
матриц стандартная форма модели линейного
программирования принимает форму:

Максимизировать Z = c x,
согласно
A x ≤ b and x ≥ 0,
где c вектор-строка
x, b, и 0 векторы-столбцы

A - матрица
Для дополненной формы, вектор-столбец
фиктивных переменных:
Ограничения:
I = (m × m единичная матрица)
0 = (n + m элементы нулевого вектора)

Нахождение базового допустимого решения
Общий подход симплекс-метода – получение
последовательности улучшающихся ОД решений до
тех пор, пока не будет найдено оптимальное
решение. Одна из ключевых особенностей
модифицированного симплекс-метода – то, как он
находит новое ОД решение после определения его
основных (базисных) и неосновных (небазисных)
переменных. Имея эти переменные, получающееся
основное решение – решение m уравнений
В котором n небазисных переменных из n + m
элементов
устанавливаются равными нулю.

Исключая эти n переменных приравниванием к нулю,
получаем систему уравнений m с m переменными
(основными (базисными) переменными):
где вектор базисных переменных:
получен исключением небазисных (неосновных)
переменных:

И базисная матрица
Полученная исключением столбцов, соответствующих
коэффициентам небазисных переменных из .
(В дополнение, элементы xB, и столбцы B в разном
порядке). Симплекс метод вводит только базисные
переменные, такие что B - невырожденная, так что
обратная матрица B-1 всегда будет существовать.
Чтобы решить B x B = b, обе стороны умножаются на B-1:
B-1 B x B = B-1 b.

cB – вектор, чьи элементы - коэффициенты
целевых функций (включая нули для фиктивных
переменных) для соответствующих элементов xB.
Целевая функция для этого базисного решения:

Пример:
- Итерация 0
so
so

10.

- Итерация 1
so
so

11.

- Итерация 2
so
so

12. Матричная форма для текущего множества уравнений

Матричная форма для множества уравнений,
появляющаяся в симплекс-таблице для любой итерации
исходного симплекс-метода. Для исходной системы
уравнений, матричная форма такая:
Алгебраические операции, выполняемые симплексметодом (умножить уравнение на константу и прибавить
произведение одного уравнения на другое) выражаются в
виде матрицы, предварительно умножив обе части
исходной системы уравнений на соответствующие
матрицы

13.

14.

Эта матрица будет иметь те же элементы, что и единичная
матрица, за исключением того, что каждое произведение
для определенной алгебраической операции займет
место, необходимое для выполнения этой операции,
используя перемножение матриц. Даже после серии
алгебраических операций в течение нескольких итераций,
мы все еще можем сделать вывод, что эта матрица
должна быть для всей серии, используя то, что мы знаем о
правой стороны новой системы уравнений. После любой
итерации, xB = B-1b и Z = cB B-1b, поэтому правые стороны
новой системы уравнений приняли вид

15.

Так как мы выполняем одни и те же серии
алгебраических операций с обеими сторонами
исходного множества, для умножения правой и
левой части, мы используем одну и ту же матрицу.
Следовательно,
Желаемая матричная форма системы уравнений
после любой итерации:

16.

Example: матричная форма, полученная после итерации 2
для задачи о стекольном заводе, используя B-1 и cB:

17.

Используя величины xB = B-1 b и Z = cB B-1 b:

18.

Только B-1 должна быть получена для вычисления
всех чисел симплекс-таблицы из исходных
параметров задачи (A, b, cB). Любое из этих чисел
может быть получено индивидуально, как
правило, выполняют только векторное умножение
(одна строка на один столбец) вместо полного
матричного умножения. Необходимые числа для
выполнения итераций симплекс-метода можно
получить по мере необходимости, не проводя
ненужные вычисления, чтобы получить все числа.

19. Краткий обзор модифицированного симплекс метода

1. Инициализация: Как в исходном симплекс методе.
2. Итерация: Шаг 1 Определить введенные базисные (основные)
переменные: Как в исходном симплекс методе.
Шаг 2 Определить уходящие базисные переменные: Как в исходном
симплекс методе, за исключением подсчета только необходимых для
этого чисел [коэффициенты введенных базисных переменных в
каждом уравнении за исключением Ур. (0), а затем, для каждого строго
положительного коэффициента, правая часть этого уравнения].
Шаг 3 Определить новое ОД решение: Получить B-1 и задать xB=B-1b.
3. Анализ на оптимальность: Как в исходном симплекс методе, за
исключением подсчета только необходимых для этого анализа чисел,
т.е., коэффициентов небазисных (неосновных) переменных в
Уравнении (0).
На шаге 3 итерации, B-1 можно получить каждый раз используя
стандартную компьютерную программу для обращения (инверсии)
матрицы. Так как B (затем B-1) мало изменяется от одной итерации к
другой, более эффективно получать новое B-1 (обозначаем B-1 new) из
B-1 на предыдущей итерации (B-1 old). (Для исходного ОД решения).