Построение математической модели

3.2 Построение математической модели.

Переменные задачи

В задаче  требуется установить, сколько радиоприемников первой и второй модели надо производить. Поэтому искомыми величинами, а значит, и переменными задачи являются суточные объемы производства каждого типа радиоприемников:

 – суточный объем производства радиоприемников первой модели, [шт/сутки];

 – суточный объем производства радиоприемников второй модели, [шт/сутки];

Целевая функция

Цель задачи – добиться максимального дохода от реализации продукции. Т.е. критерием эффективности служит параметр суточного дохода, который должен стремиться к максимуму. Чтобы рассчитать величину суточного дохода от продажи радиоприемников обоих моделей, необходимо знать:

·        их объемы производства, т.е.  и  радиоприемников в сутки;

·        прибыль от их реализации  – согласно условию, соответственно 40 и 20 $.

Таким образом, доход от продажи суточного объема производства радиоприемников первой модели равен $ в сутки, а от продажи радиоприемников второй модели – $  в сутки. Поэтому запишем ЦФ в виде суммы дохода от продажи радиоприемников первой и второй модели:

 [$/сутки]

Ограничения

Возможные объемы производства радиоприемников  и  ограничиваются следующими условиями:

·          количество элементов электронных схем, израсходованное в течении суток на производство радиоприемников обоих моделей, не может превышать суточного запаса этих элементов на складе;

·          суточный объем первой технологической линии (производство радиоприемников первой модели) не может превышать 60 шт в сутки, второй (производство радиоприемников второй модели) – 80 шт;

·          объемы производства радиоприемников не могут быть отрицательными.

Таким образом, все ограничения задачи делятся на 3 группы, обусловленные:

1) расходом элементов электронных схем;

2) суточным объемом технологических линий;

3)неотрицательностью объемов производства.

Запишем эти ограничения в математической форме:

1)         Т.к. из условия на радиоприемники первой и второй модели необходимо 15 и 20 элементов соответственно, то данное ограничение имеет вид:

[шт/сутки]

2)         Ограничения по суточному объему первой и второй технологических линий имеют вид:

 [шт/сутки]

3)         Неотрицательность объемов производства задается как

.

Таким образом, математическая модель этой задачи имеет вид

3.3 Нахождение оптимального решения задачи с помощью линейного метода.

Математическую модель задачи о радиоприёмниках мы нашли на предыдущем шаге:

Построим прямые ограничений, для чего вычислим координаты точек пересечения этих прямых с осями координат (рис.3.1).

прямая (1) – точки (0;95) и (63,(3);0), прямая (2) проходит через точку  параллельно оси , прямая (3) проходит через точку  параллельно оси .

Рис.3.1. Графическое решение задачи о производстве радиоприемников.

Определим ОДР. Например, подставим точку (0;0) в исходное ограничение (1), получим , что является истинным неравенством, поэтому стрелкой обозначим полуплоскость, содержащую точку (0;0), т.е. расположенную правее и ниже прямой (1). Аналогично определим допустимые полуплоскости для остальных ограничений и укажем их стрелками у соответствующих прямых ограничений (см. рис.3.1). Общей областью, разрешенной всеми ограничениями, т.е. ОДР является многоугольник ABCDE.

Целевую прямую можно построить по уравнению

Точки пересечения с осями – (0;75) и (37,5;0)

Строим вектор  из точки (0;0) в точку (40;20). Точка D – это последняя вершина многоугольника допустимых решений ABCDE, через которую проходит целевая прямая, двигаясь по направлению вектора . Поэтому D – это точка максимума ЦФ. Определим координаты точки D из системы уравнений прямых ограничений (1) и (2)

Получили точку D(60;5) [шт/сутки].

Максимальное значение ЦФ равно [$/сутки].

Таким образом, наилучшим режимом работы предприятия является ежесуточное производство радиоприемников первой модели в количестве60 штук и радиоприемников второй модели в количестве 5 штук. Доход от продажи составит 2500$ в сутки.

Похожие работы

Решение задачи линейного программирования симплекс-методом

Скачать

25011

8

6

... . 1.3. Построение ограничений и градиента целевой функции : 1.4. Область допустимых решений – отрезок AB. 1.5. Точка А – оптимальная. Координаты т. А: ; ; . 2. Решение задачи линейного программирования симплекс-методом. Прямая задача. Задачу линейного программирования для любой вершины в компактной форме можно представить в виде: Для получения используем алгоритм, приведённый в ...

Решения задач линейного программирования геометрическим методом

Скачать

32249

6

16

... лучей, исходящих из одной точки, называется многогранным выпуклым конусом с вершиной в данной точке.   1.4 Математические основы решения задачи линейного программирования графическим способом   1.4.1 Математический аппарат Для понимания всего дальнейшего полезно знать и представлять себе геометрическую интерпретацию задач линейного программирования, которую можно дать для случаев n = 2 и n = ...

Решение задач линейного программирования

Скачать

13008

17

7

... задачи f1(x)=max[g1(x)]=g1(x) – для первого предприятия;  - для остальных предприятий. Решение задачи оптимального распределения средств между предприятиями методом динамического программирования Таблица 12 Средства с, тыс. гр. Предприятие 1 2 3 4 G1(x) G2(x) G3(x) G4(x) 20 11 13 12 10 40 21 20 22 27 60 40 42 34 33 80 54 45 55 57 100 62 62 ...

Решение задач линейного программирования симплекс методом

Скачать

36149

6

0

... положит в такой симплекс-таблице текущие базисные переменные равными Ai,0, а свободные - нулю, то будет получено оптимальное решение. Практика применения симплекс метода показала, что число итераций, требуемых для решения задачи линейного программирования обычно колеблется от 2m до 3m, хотя для некоторых специально построенных задач вычисления по правилам симплекс метода превращаются в прямой ...