Математические программирование

7442
знака
16
таблиц
4
изображения

ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА №2

по мат.программированию

«Графический и симплексный методы решения ОЗЛП»

Для изготовления 2-х различных изделий А и В используется 3 вида сырья. На производство единицы изделия А требуется затратить сырья 1-го вида а1 кг, сырья 2-го вида – а2 кг, сырья 3-го вида – а3 кг. На производство единицы изделия В требуется затратить сырья 1-го вида в1 кг, сырья 2-го вида – в2 кг, сырья 3-го вида – в3 кг. Производство обеспечено сырьём 1-го вида в количестве Р1 кг, сырьём 2-го вида в количестве Р2 кг, сырьём 3-го вида в количестве Р3 кг. Прибыль от реализации единицы готового изделия А составляет  ден.ед., а изделия В – ден.ед.

а1 а2 а3 в1 в2 в3 Р1 Р2 Р3

 

 

8 11 7 8 10 5 6 425 450 550 2 4

 

Математическая модель задачи

 Обозначим количество произведенной продукции 1-го вида через х1, 2-го вида – х2. Тогда линейная функция примет вид: Z (х1, х2) =2*х1+4*х2.

 Это есть цена произведенной продукции. Наше решение должно обеспечить максимальное значение этой функции.

Условие налагает на величины х1 и х2 ограничения следующего вида:

Построенная линейная функция называется функцией цели и совместно системой ограничений образует математическую модель рассматриваемой экономической задачи.

Графическое решение задачи

Построим многоугольник решений. Для этого в системе координат х1Ох2 на плоскости изобразим граничные прямые

 

 

х1 0 68,75
х2 91,66 0
х1 0 64,28
х2 90 0
х1 0 38,63
х2 42,5 0

Взяв какую-нибудь точку, например, начало координат, установим, какую полуплоскость определяет соответствующее неравенство. Многоугольником решений данной задачи является треугольник АОВ. Для построения прямой 2*х1+4*х2=0 строим радиус-вектор N=(2;4)=2.5*(2;4)=(5;10) и через точку 0 проводим прямую, перпендикулярную ему. Построенную прямую Z =0 перемещаем параллельно самой себе в направлении вектора N. Опорной по отношению к многоугольнику решений эта прямая становится в точке А (0;42,5), где функция Z принимает максимальное значение.

Оптимальный план задачи: х1=0; х2=42,5.

Подставляя значения х1 и х2 в линейную функцию, получаем Zmax=2*0+4*42.5=170 у.е.

Таким образом, для того чтобы получить максимальную прибыль в размере 170 у.е., необходимо запланировать производство 42,5 ед. продукции В.

Решение задачи симплексным методом

Запишем систему в векторной форме

 

х1*А1+х2*А2+х3*А3+х4*А4+х5*А5=Ао, где

Составляем симплексную таблицу.

i Базис Сбаз Ао С1=2 С2=4 С3=0 С4=0 С5=0 С.О.
А1 А2 А3 А4 А5
1 А3 0 425 11 10 1 0 0 42,5
2 А4 0 450 7 5 0 1 0 90
3 А5 0 550 8 6 0 0 1 91,66667
m+1 Zj-Cj 0 -2 -4 0 0 0

Среди полученных оценок имеются две отрицательные: Z1-C1=-2<0 и Z2-C2=-4<0. Это означает, что первоначальный опорный план не является оптимальным и его можно улучшить, включив в базис вектор, которому соответствует максимальное по модулю отрицательное число в m+1 строке. Разрешающий вектор-столбец А2. Разрешающий элемент находим по минимальному симплексному отношению. Разрешающий элемент – число 10.

Составим вторую симплексную таблицу.


i Базис Сбаз Ао С1=2 С2=4 С3=0 С4=0 С5=0
А1 А2 А3 А4 А5
1 А2 4 42,5 1,1 1 0,1 0 0
2 А4 0 237,5 1,5 0 -0,5 1 0
3 А5 0 295 1,4 0 -0,6 0 1
m+1 Zj-Cj 170 2,4 0 0,4 0 0

Просмотрев m+1 строку, убеждаемся, что опорный план – оптимален.

Оптимальный план предусматривает изготовление 42,5 ед.изделия В и не предусматривает изготовление изделий А. Изготовление изделий А привело бы к уменьшению прибыли на 2,4 у.е. Сырье 1-го вида используется полностью. Неиспользованными остается 450-237,5=212,5 тонн 2-го вида и 550-295=255 тонн 3-го вида сырья. Максимальная прибыль составляет 170 у.е.

Решение задачи на компьютере

Выполним следующие действия:

– В ячейку А1 вводим формулу для целевой функции=2*х1+4*х2

– В ячейку А3 вводим формулу для ограничения: =11*с1+10*с2.

– В ячейку А4 вводим формулу для ограничения: =7*с1+5*с2.

– В ячейку А3 вводим формулу для ограничения: =8*с1+6*с2.

– В ячейку С1:С2 вводим начальные значения переменных (0:0).

–Выполним команду Сервис > Поиск решения.


 

Следовательно, план выпуска продукции, включающий изготовление 42,5 изделий В является оптимальным. При данном плане выпуска изделий полностью используется сырье 1-го вида и остаётся неиспользованным 450-237,5=212,5 тонн 2-го вида и 550-295=255 тонн 3-го вида сырья, а стоимость производимой продукции равна 170 у.е.

 


ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА №3

по мат.программированию

«Транспортная задача»

Имеются 3 пункта поставки однородного груза А1, А2, А3 и 5 пунктов В1, В2, В3, В4, В5 потребления этого груза. На пунктах А1-А3 находится груз соответственно в количестве а1-а3 тонн. В пункты В1-В5 требуется доставить соответственно в1-в5 тонн груза. Стоимости перевозок 1 тонны груза между пунктами поставки и пунктами потребления приведены в матрице D. Найти такой план закрепления потребителей за поставщиками однородного груза, чтобы общие затраты по перевозкам были минимальными.

Пункты

поставки

Пункты потребления Запасы
В1 В2 В3 В4 В5
А1 12 10 15 12 13 350
А2 16 14 17 10 8 150
А3 15 10 13 14 15 280
Потребн. 100 120 200 160 200

 

Математическая модель задачи

Математическая модель транспортной задачи состоит в нахождении такого неотрицательного решения системы линейных уравнений


при которых целевая функция

 

F=12*x11+10*x12+15*x13+12*x14+13*x15+16*x21+14*x22+17*x23+10*x24+8*x25+15*x31+10*x32+13*x33+14*x34+15*x35

принимает минимальное значение.

Опорный план найдем методом северо-западного угла.

Пункты поставки Пункты потребления Запасы
В1 В2 В3 В4 В5
А1 350
А2 150
А3 280
Потребн. 100 120 200 160 200

Для проверки плана на оптимальность необходимо построить систему потенциалов. Для построения системы потенциалов используем условие Ui+Vj=Cij

 

Пункты поставки Пункты потребления Запасы
В1 В2 В3 В4 В5
Потенциалы  V1= V2=  V3=  V4=  V5= 
А1  U1= 350
А2  U2= 150
А3  U3= 280
Потребн. 100 120 200 160 200
Пункты поставки Пункты потребления Запасы
В1 В2 В3 В4 В5
Потенциалы  V1= V2=  V3=  V4=  V5= 
А1  U1= 350
А2  U2= 150
А3  U3= 280
Потребн. 100 120 200 160 200

Пункты поставки Пункты потребления Запасы
В1 В2 В3 В4 В5
Потенциалы  V1= V2=  V3=  V4=  V5= 
А1  U1= 350
А2  U2= 150
А3  U3= 280
Потребн. 100 120 200 160 200
Пункты поставки Пункты потребления Запасы
В1 В2 В3 В4 В5
Потенциалы  V1= V2=  V3=  V4=  V5= 
А1  U1= 350
А2  U2= 150
А3  U3= 280
Потребн. 100 120 200 160 200
Пункты поставки Пункты потребления Запасы
В1 В2 В3 В4 В5
Потенциалы  V1= V2=  V3=  V4=  V5= 
А1  U1= 350
А2  U2= 150
А3  U3= 280
Потребн. 100 120 200 160 200
Пункты поставки Пункты потребления Запасы
В1 В2 В3 В4 В5
Потенциалы  V1=7 V2=5  V3=8  V4=7  V5=8 
А1  U1=5 100 40 160 50 350
А2  U2=0 150 150
А3  U3=5 80 200 280
Потребн. 100 120 200 160 200

Все незанятые клетки удовлетворяют условию Ui+Vj<=Cij.

Общая стоимость плана составляет

S=100*12+40*10+12*160+13*50+8*150+10*80+13*200=8770 у.е.

Решение задачи на компьютере


Объём перевозок
12 10 15 12 13
16 14 17 10 8
15 10 13 14 15
Объём перевозок Всего поставлено
100 40 0 160 50 350
0 0 0 0 150 150
0 80 200 0 0 280
100 120 200 160 200 Всего получено
Затраты на перевозки
1200 400 0 1920 650
0 0 0 0 1200
0 800 2600 0 0 8770

Microsoft Excel 10.0 Отчет по результатам

Рабочий лист: [Книга1]Лист2

Отчет создан: 17.12.2004 9:44:11

Целевая ячейка (Минимум)

Ячейка

Имя

Исходное значение

Результат

$G$13 0 8770
Изменяемые ячейки

Ячейка

Имя

Исходное значение

Результат

$A$6 Объём перевозок 0 100
$B$6 0 40
$C$6 0 0
$D$6 0 160
$E$6 0 50
$A$7 Объём перевозок 0 0
$B$7 0 0
$C$7 0 0
$D$7 0 0
$E$7 0 150
$A$8 Объём перевозок 0 0
$B$8 0 80
$C$8 0 200
$D$8 0 0
$E$8 0 0

Информация о работе «Математические программирование»
Раздел: Математика
Количество знаков с пробелами: 7442
Количество таблиц: 16
Количество изображений: 4

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