Графический метод решения задач линейного программирования

3582
знака
1
таблица
1
изображение

Министерство науки и образования Украины

Днепропетровский Национальный Университет

Факультет электроники, телекоммуникаций и компьютерных систем

Кафедра автоматизированных систем обработки информации

Расчётная работа №1

Графический метод решения задач линейного программирования

Выполнил: ст. гр. РС-05,

Паляруш А.Б.

Проверил:

Доцент кафедры АСОИ

Саликов В.А

Г. Днепропетровск

2007 г.


Постановка задачи

 

Для производства двух видов продукции А и В предприятие использует 4 группы оборудования (1, 2, 3, 4) на производство одной штуки продукции А требуется занять в течение рабочей смены 1, 0, 5 и 3 единиц соответственно 1, 2, 3, 4 оборудования, а на производство одной штуки продукции В требуется 1, 1, 0, 2 единиц оборудования 1, 2, 3, 4. Имеется оборудование по группам 1 – 18, 2 – 12, 3 – 24, 4 – 18 единиц. Предприятие получает с одной штуки продукции А 4 гривны чистого дохода и 6 гривен - с одной штуки продукции В.

Сколько штук продукции каждого вида должно производить предприятие, чтобы получить наибольшую прибыль?

Группа оборудования, штук для производства единицы продукции Прибыль, грн
1 2 3 4
А 1 0 5 3 4
В 1 1 0 2 6
Построение математической модели

Для реализации графического метода решения задач линейного программирования необходимо определить целевую функцию:

Z=4*x1+6*x2, где Z→max – целевая функция,

x1 – количество изготовленной продукции вида А,

x2 – количество изготовленной продукции вида В.

Далее необходимо определить ограничения, задающие ОДР:

(1)   x1+ x2 ≤ 18; вытекает из доступного количества оборудования первой группы

(2)   x2 ≤ 12; вытекает из доступного количества оборудования второй группы

(3)   5*x1 ≤ 24; вытекает из доступного количества оборудования третей группы

(4)   2*x1+2*x2 ≤ 18; вытекает из доступного количества оборудования четвёртой группы

(5)   x1 ≥ 0 ; условие неотрицательности;

(6)   x2 ≥ 0 ; условие неотрицательности;

Построим все полученные ограничения и целевую функцию:

Теперь можно увидеть, что ОДР ограничена (4) x1+x2 ≤ 9, (3) x1 ≤ 4.8, x1 ≤ 0, x2≤ 0.

Наилучшее (оптимальное) решение отмечено красным крестиком. Максимальная прибыль достигается в точке (0, 9), А=0, В=9; при нахождении оптимального решения данной задачи следует помнить, что количество продукции (равно как и количество ресурса) целое число.

Z(0,9)=4*0+9*6=54 (грн).

Чувствительность модели

 

Благодаря исследованию чувствительности модели, мы получаем информацию о ценности ресурса.

Оборудование группы 1 (голубой цвет на графике) не является дефицитным и не влияет на оптимальную точку т.к. вышло далеко за ОДР, его очень много. Это оборудование станет дефицитным при уменьшении его количества на 9 единиц.

Оборудование группы 2 (зелёный цвет на графике) так же не является дефицитным, однако, при уменьшении его количества на 3 единицы оно начнёт влиять на результат.

Оборудование группы 3 (синий цвет на графике) не дефицитно. Изменяя его количество, при неизменном количестве других ресурсов, мы не повлияем на результат т.к. для производства продукции А (именно она должна производиться для максимальной прибыли) его расход равен 0.

Оборудование группы 4 (чёрный цвет на графике) является дефицитным, ценность данного ресурса можно определить, увеличив его количество на 2 единицы (т.к. именно столько необходимо для производства одной единицы продукции А):


Следовательно, при изменении количества ресурса 4 на единицу прибыль растёт на 3 гривны. Данный ресурс можно увеличивать до 24 единиц, потом он перестанет быть дефицитным, значит, не будет влиять на оптимальное решение.


Информация о работе «Графический метод решения задач линейного программирования»
Раздел: Информатика, программирование
Количество знаков с пробелами: 3582
Количество таблиц: 1
Количество изображений: 1

Похожие работы

Скачать
40640
2
10

... игр, теория массового обслуживания, и др. 1. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ   Целью нашего курсового проекта является решение задачи линейного программирования графическим методом. 1.1    Математическое программирование. Математическое программирование ("планирование") – это раздел математики, занимающийся разработкой методов отыскания экстремальных значений функции, на аргументы которой наложены ...

Скачать
6378
18
9

... 0 Так как нет отрицательных оценок ∆j, значит выполняется признак оптимальности и не вводились искусственные переменные, то получено оптимальное решение. Ответ: Максимальное значение функции Fmax =400 достигается в точке с координатами: =0 =8 =20 =0 =0 =96 Задача №2 (Метод Литтла) Найти кратчайший путь в графе, заданном графически в виде чертежа, методом Литтла. Из ...

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 ...

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 = ...

0 комментариев


Наверх