1.2 ПРИКЛАДИ ЕКОНОМІЧНИХ ЗАДАЧ лінійного програмування
1.2.1 Задача оптимального виробничого планування
Для виготовлення n видів продукції P1, ..., Pn використовується m видів сировини S1, ..., Sm, запаси якого обмежені і становлять відповідно b1, ..., bm одиниць. Відомо, що на виробництво одиниці продукції Pj (j =) витрачається аij одиниць ресурсу Si (i =
, а прибуток від реалізації одиниці продукції Pj (j=
) становить сj (j =.
)
Потрібно визначити план виробництва, який дозволяє при готівкових ресурсах отримати максимальний прибуток підприємства від реалізації продукції [15].
Перш за все, запишемо умови задачі компактно у вигляді таблиці:
Таблиця 1.
Вид продукції Вид сировини | Р1 | ... | Pj | ... | Pn | Запас ресурсу |
S1 | a11 | ... | a1j | ... | a1n | b1 |
... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |
Si | ai1 | ... | aij | ... | ain | bi |
... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |
Sm | am1 | ... | amj | ... | amn | bm |
Прибуток | c1 | … | cj | … | cn |
Складемо математичну модель задачі.
Позначимо через xj (j =) плановане до випуску кількість продукції Рj (j=
), а через Z (х1, ..., xn) – прибуток підприємства від реалізації всієї продукції. Тоді планом виробництва буде вектор Х = (х1, ..., хn), що показує, яку кількість продукції кожного виду буде вироблено. Змінні х1, ..., хn – керовані змінні. Мета рішення задачі (критерій оптимальності) – максимізувати прибуток:
Z = c1x1 + c2x2 +. . . + cnxn .
Сумарні витрати ресурсу Si (i = складають:
.
У силу обмеженості ресурсу Si величиною bi отримаємо систему обмежень:
.
На змінні хj повинна бути накладена умова невід’ємності
тобто продукція Рj або може випускатися (xj > 0), або не випускатися (xj = 0).
Отже, математична модель буде мати вид:
,
.
... програмування та її економіко – математичної моделі, опис функцій і команд у вирішенні задач лінійного програмування засобами Exel, а також рішення конкретної задачі за допомогою ПК. 1. Побудова економіко–математичної моделі Загальна модель задачі математичного програмування має такий вигляд: У структурі моделі (1.1) можна виділити 3 елементи: 1) Набір керованих змінних x1, x2, ... x ...
... і (усі сj’ ≥0), але не задовільняє критерії допуску (не всі ві ≥0). Варіант симплекс метода, який приміняється для рішення таких задач, називається двоїстим симплекс методом. За його допомоги рішаються задачі лінійного програмування виду: (4.3.1) де система обмежень має такий вигляд і всі приведені коефіцієнти цільової функції сj’ ≥0, і=1,n. При цьому умова ві ≥0, ...
2х1+5х2 + 15х3+ 10х4 досягає максимуму при системі обмежень: Розв'язуємо задачу лінійного програмування симплексним методом. Введемо балансні змінні х5 ≥ 0, х6≥ 0, х7≥ 0. Їх величина поки що невідома, але така, що перетворює відповідну нерівність у точну рівність. Після цього, задача лінійного програмування набуде вигляду: ∫ = 12х1+5х2 + 15х3+ 10х4 → max при ...
... – відпускна ціна i-го заводу j-й продукції; - закупівельна ціна i-го заводу j-й продукції, - шуканий обсяг закупівель на i-м заводі j-й продукції. 2.5 Перевірка моделі оптимізації на контрольному прикладі В цьому підрозділі на прикладі підприємства ТОВ "Гермес-Груп" розрахуємо модель (2.4.5) за допомогою електроних таблиць MSEcxel. Цільова функція має вигляд: де - об’єм закупівлі; ...
0 комментариев