Решение задач линейного программирования транспортной задачей

Федеральное агентство по образованию

Федеральное государственное образовательное учреждение

среднего профессионального образования

Железногорский горно-металлургический колледж

КУРСОВАЯ РАБОТА

по дисциплине «Математические методы»

(230105.51)

Решение задач линейного программирования транспортной задачей

Выполнил студент гр. ПО-08

А.В. Гудов

Проверил преподаватель:

Н.А. Панасенко

2010 г.

Содержание

Введение

1. Характеристика класса задач

1.1 Общий вид решения и обобщение транспортной задачи

2. Содержательная постановка задачи

3. Математическая постановка задачи

4. Решение задачи

4.1 Математическое решение задачи

4.2 Решение задачи с помощью программы MS Excel

4.3 Листинг программы

4.4 Руководство пользователя

5. Анализ результатов

Заключение

Список используемой литературы

Введение

Под названием “транспортная задача” объединяется широкий круг задач с единой математической моделью. Данные задачи относятся к задачам линейного программирования и могут быть решены симплексным методом. Однако матрица системы ограничений транспортной задачи настолько своеобразна, что для ее решения разработаны специальные методы. Эти методы, как и симплексный метод, позволяют найти начальное опорное решение, а затем, улучшая его, получить оптимальное решение.

Распределительные задачи связаны с распределением ресурсов по работам, которые необходимо выполнить. Задачи этого класса возникают тогда, когда имеющихся в наличии ресурсов не хватает для выполнения каждой работы наиболее эффективным образом. Поэтому целью решения задачи, является отыскания такого распределения ресурсов по работам, при котором либо минимизируются общие затраты, связанные с выполнением работ, либо максимизируется получаемый в результате общий доход. Основной целью задачи является минимизировать затраты на транспортировку продукции потребителям.
1. Характеристика класса задач 1.1 Общий вид решения и обобщение транспортной задачи

Пусть требуется перевезти груз из пункта А₁, А₂,…,А_nв пункты В₁, В₂,…,В_n.

а₁₁, а₁₂,…,а_nk- стоимость перевозки из пункта А_i в пункт В_j.

А1=100; А2=200; А3=150; В1=80; В2=90; В3=120; В4=160.

Распределить продукцию так со склада, чтобы затраты были минимальные.

Построим начальную таблицу для заполнения ячеек:

Таблица 1

Начальная таблица для заполнения ячеек

		4		7		7		1	100
80			20
		12		3		8		8	200
			70		120		10
		8		10		16		5	150
							150
80			90		120		160

Прежде чем начать заполнение ячеек, необходимо проверить условие:

Сумма запаса и сумма потребления были равны:

100+200+150=80+90+120+160; 450=450.

Принцип заполнения ячеек состоит в том, чтобы в выбранную ячейку заносилось минимальное число из стоящих напротив ячеек с параметрами, например: для заполнения ячейки 1-А берутся значения 80 и 100: min= (80;100). Затем меньшее число вычитается из обеих ячеек-значений.

После заполнения необходимо найти целевую функцию:

Z=80*4+20*7+70*3+120*8+10*8+150*5=3180

Получение начального опорного плана

- метод северо-западного угла

- метод наименьшей стоимости

I. Метод наименьшей стоимости:

·   Определим ячейку с наименьшей стоимостью;

·   Распределим как можно больше единиц в эту ячейку и вычеркнем строку или столбец, который исчерпан;

·   Найдем ячейку с наименьшей стоимостью из оставшихся;

·   Повторим пункт 2 и 3 пока все единицы не будут распределены.

Таблица 2

Определение ячеек методом наименьшей стоимости.

	4		7		7		1	100
						100
	12		3		8		8	200
		90		110
	8		10		16		5	150
80				10		60
80		90		120		160

Находим целевую функцию:

100*1+90*3+110*8+80*8+10*16+60*5=2350

Получили начальное решение.

II. Проверка решения на оптимальность:

- метод по камням

- метод Modi.

Проверка на оптимальность заключается в оценке пустых ячеек, используя так называемый цикл.

Метод по камням:

Камни – заполненные ячейки

·   Поставим знак «+», в ячейку которую оцениваем;

·   Двигаясь горизонтально или вертикально к заполненной ячейке(при этом можем пропустить заполненную или пустую ячейку которая, разрешит следующий переход к заполненной ячейке), поставим знак «-»;

·   Изменяем направление и перемещаемся к другой заполненной ячейке, выбираем ту разрешит следующий переход, ставим в нее знак «+»;

·   Процесс перемещения в заполненной ячейке и чередование знаков продолжаем пока не вернемся к первоначальной.

Таблица 3

Оценивание ячеек

1-А
1А+4	-8 3А
3D+5	-1 1D
0

1-C
1C+7	-1 1D
3D+5	-16 3C
-5

Оценка пустых ячеек методами возможна при условии: число заполненных ячеек равна сумме строк и столбцов и -1:

k=R+L-1

Значение оценки показывает на сколько сократятся(увеличатся) затраты на перевозку единиц продукции если в эту ячейку переместить значение.

Выбираем из оценок наибольшее по модулю отрицательное значение. Из отрицательных выбираем наименьшее и вычитаем его из всех ячеек пути.

Таблица 4

Изменение начальной таблицы

		4		7		7		1	100
					10		90
		12		3		8		8	200
			90		110
		8		10		16		5	150
80							70
80			90		120		160

Таким образом, производим решение, находя новое оптимальное решение пока все оценки пустых ячеек будут содержать только положительные значения и нули.

Метод MODI (модифицированное распределение).

Оценка пустых ячеек вычислением индексных значений строки и столбца.

Этот метод состоит из шагов:

1) Сделать начальное распределение (интуитивный подход), проверить матрицу на полноценность, в случае необходимости провести корректировку.

2) Получить номер индекса для каждой строки и столбца. Делая это используя только заполненные ячейки. Всегда есть по крайней мере одна заполненная ячейка в каждом столбце и строке.

а) начинаем, назначая ноль в первой строке

б) определить индекс столбца для любой заполненной ячейки в строке 1, используя следующие соотношения:

индекс столбца = U;

индекс строки = V;

затраты ячейки = С;

U = C-V

в) Каждое новое значение столбца позволит вычислить по крайней мере 1 новое значение строки и наоборот. Продолжайте эту процедуру пока все строки и столбцы будут заполнены индексами.

3) Получить оценки для пустых ячеек

W – оценка ячейки

W = C- (U+V)

1 – C: W = 7-(0+9) = -2

2 – A: W = 4-(1+3)= 0

4) Получение наилучшего решения

Наличие отрицательных ячеек свидетельствует о том, что возможно лучшее решение и наоборот, если отрицательных ячеек нет, то было найдено оптимальное решение.