1.4. Решить задачу с использованием графического метода

,

Решение

1) Многоугольник решений.

Найдем точки, через которые пройдут предельные прямые [1, c. 20].

Строим многоугольник решений.


2) Оптимальные точки.

Строим вектор нормали, координаты которого . Передвигая линию уровня r в направлении нормали, находим, что Zmin находится в точке A, Zmax – в точке C.

3) Вычисление координат экстремумов.

Точка A – пересечение прямых L1 и L3:

Точка C – пересечение прямых L2 и L3:

4) Подсчет оптимальных значений.

Ответ: 88/3, 46.


2.4. Для изготовления 2-х видов продукции P1 и P2 используется 3 вида ресурсов R1, R2, R3. Запасы ресурсов, нормы их использования и прибыль от реализации единицы продукции приведены в таблице. Найти план производства продукции, которой бы при заданных условиях обеспечивал наибольшую прибыль.

Задачу решить графическим способом и симплексным методом, составить двойственную задачу к исходной и выписать ее оптимальный план из последней симплекс-таблицы решенной исходной задачи.

Pi

Ri

Р1

Р2

Запасы

ресурсов

R1

2 5 80

R2

4 3 91

R3

1 4 68
Прибыль 15 12

Решение

Составим математическую модель задачи. Искомый выпуск продукции P1 обозначим через x1, продукции P2 – через x2. Поскольку есть ограничение на выделенные ресурсы каждого вида, переменные x1, x2 должны удовлетворять такой системе неравенств:

Общая стоимость продукции при этом составляет: z = 15x1 + 12x2 .

По своему экономическому содержанию переменные x1, x2 больше 0.

Следовательно, приходим к математической задаче: среди всех неотрицательных решений системы неравенств нужно найти такое, при котором функция z примет максимальное значение.

Решим задачу графическим способом.

1) Многоугольник решений

Найдем точки, через которые пройдут предельные прямые [1, c. 20].

Строим многоугольник решений.

2) Оптимальные точки.

Строим вектор нормали, координаты которого . Передвигая линию уровня r в направлении нормали, находим, что Fmin находится в точке O, Fmax - в точке C.

3) Вычисление координат экстремумов.

Точка C - пересечение прямых L1 и L2:

4) Подсчет оптимальных значений.

Ответ: 4881/14.

Решим задачу ЛП симплекс-методом [1, c. 30].

Запишем эту задачу в форме основной задачи линейного программирования. Для этого перейдем к ограничениям-уравнениям. Введем дополнительные 3 переменные – x3, x4, x5, в результате чего ограничения запишутся в виде уравнений:

Построим начальную симплекс-таблицу, где Q – неотрицательное отношение столбца плана к ключевому столбцу.

Базис

Cб

План 15 12 0 0 0 Q

x1

x2

x3

x4

x5

1

x3

0 80 2 5 1 0 0 40
2

x4

0 91 4 3 0 1 0 91/4
3

x5

0 68 1 4 0 0 1 68
4

0 -15 -12 0 0 0

Cтолбик 1 есть ключевым, поскольку он содержит минимальный отрицательный элемент

Строка 2 есть ключевой, поскольку в ней минимальное Q2=91/4.

Ключевой элемент находится на их пересечении и равный числу 4.

Вместо вектора x4 , который выводим из базиса, вводим вектор x1.

Делим ключевую строку на ключевой элемент 4.

Умножаем его на 15 и добавляем к 4 строке.

Умножаем его на -2 и добавляем к 1 строке.

Умножаем его на -1 и добавляем к 3 строке.

Получим следующую симплекс-таблицу.

Базис

Cб

План 15 12 0 0 0 Q

x1

x2

x3

x4

x5

1

x3

0 69/2 0 7/2 1 -1/2 0 69/7
2

x1

15 91/4 1 3/4 0 1/4 0 91/3
3

x5

0 181/4 0 13/4 0 -1/4 1 181/13
4

1365/4 0 -3/4 0 15/4 0

Cтолбик 2 есть ключевым, поскольку он содержит минимальный отрицательный элемент

Строка 1 есть ключевой, поскольку в ней минимальное Q1=69/7.

Ключевой элемент находится на их пересечении и равный числу 7/2.

Вместо вектора x3 , который выводим из базиса, вводим вектор x2.

Делим ключевую строку на ключевой элемент 7/2.

Умножаем его на 3/4 и добавляем к 4 строке.

Умножаем его на -3/4 и добавляем к 2 строке.

Умножаем его на -13/4 и добавляем к 3 строке.

Получим окончательную симплекс-таблицу.

Базис

Cб

План 15 12 0 0 0

x1

x2

x3

x4

x5

1

x2

12 69/7 0 1 2/7 -1/7 0
2

x1

15 215/14 1 0 -3/14 5/14 0
3

x5

0 185/14 0 0 -13/14 3/14 1
4

4881/14 0 0 3/14 51/14 0

Составим двойственную задачу к данной [1, c. 88]. Ее коэффициенты складываются с исходной путем транспонирования. Систему ограничений составят коэффициенты оптимизирующей функции. Коэффициентами оптимизирующей функции z будут свободные члены исходной системы. Знаки неравенств изменятся на противоположные. Оптимизирующая функция – минимум функции. Двойственная задача будет заключаться в том, чтобы составить такой план производства, при котором затраты ресурсов будут минимальными.

Следовательно, через y1 обозначим стоимость единицы ресурса 1 вида или А1, y2 – стоимость единицы А2, y3 – стоимость единицы А3. Тогда  – стоимость продукции Р1, которая не может быть дешевле чем 15 у.д.е. (условных денежных единиц), то есть первое неравенство: . Аналогично .

Общие потери ресурсов выражаются оптимизирующей функцией:

 при .

Следовательно, математически это запишется так:


С 4 рядка последней симплекс-таблицы виписываем оптимальный план, где y1=x3, y2=x4, y3=x5, тоесть .

.

Значение  отвечает значению 4881/14, что находится в 0 рядке планового столбика.

С экономической точки зрения нулевое значение переменной у3 значит, что для минимальных издержек стоимость ресурсів R3 должна равняться 0.

Таким образом, продукции P1 и P2 нужно производить 215/14 и 69/14 ед. соответственно. Максимальная прибыль при этом составит 4881/14 у.д.е.

Ответ:



Информация о работе «Математическое программирование»
Раздел: Экономико-математическое моделирование
Количество знаков с пробелами: 12785
Количество таблиц: 12
Количество изображений: 2

Похожие работы

Скачать
38887
29
13

... разрабатываются методы отыскания экстремальных значений целевой функции среди множества ее возможных значений, определяемых ограничениями. Наличие ограничений делает задачи математического программирования принципиально отличными от классических задач математического анализа по отысканию экстремальных значений функции. Методы математического анализа для поиска экстремума функции в задачах ...

Скачать
47200
25
1

... рулонов, при котором все поступающие специальные заявки будут выполнены при минимальных затратах бумаги. Графический метод решения задач линейного программирования   1. Область решений линейных неравенств. Пусть задано линейное неравенство с двумя переменными  и (1) Если величины  и  рассматривать как координаты точки плоскости, то совокупность точек ...

Скачать
21373
16
54

... вторым способом, тогда мы получим 600 заготовок первого вида, 200 – второго, 400 – третьего, 400 – четвёртого, при минимальных отходах, равных 56 м2.Экономическая сущность и математическое моделирование транспортных задач.Известны: пункты производства (А1, А2 … Ai … Аm); m – пунктов, производящих конкретную продукцию; аi – мощность i-поставщика (сколько необходимо реализовать продукции, т. е. ...

Скачать
17206
5
5

... 175 * 8 + 25 * 4 = 8085. По сравнению с исходным решением, транспортные расходы уменьшились на 175 усл.ед. (8260 – 8085 = 175). Задачи 41–50. Составить экономико-математическую модель. Найти решение задачи линейного программирования при помощи средств Excel на ПК. 48. В суточном рационе кормления крупного рогатого скота должно быть не менее 20 кормовых единиц, не менее 2000 г белков и не ...

0 комментариев


Наверх