Содержание
1. Постановка задачи
· Формирование схемы движения. Транспортная задача
· Оптимизация плана выпуска промышленной продукции. Симплекс-метод
2. Транспортная задача
3. Симплекс-метод
1. Постановка задачи
Формирование схемы движения (Транспортная задача)
Задача, решаемая в курсовой работе, относиться к классу оптимизационных, функционал которой имеет экстремум. Поиск экстремума заключается в выборе оптимального варианта из множества вариантов прикрепления пунктов отправления и назначения грузов. Предполагается, что на всех направлениях осуществляются перевозки однородного груза и в этой части проблема сводиться к решению однопродуктовой транспортной задачи.
Необходимо решить задачу связи пунктов отправления и назначения, обеспечив вывоз всех грузов из пункта отправления, ввоз во все пункты назначения требуемых объемов грузов и достижения минимального суммарного грузооборота.
Оптимизация плана выпуска промышленной продукции
В этом разделе разрабатывается оптимальный план выпуска промышленной продукции. Задача формируется следующим образом: для выпуска четырех видов продукции требуются затраты сырья, рабочего времени и оборудования. Сформулировать экономико-математическую модель задачи на максимум прибыли и найти оптимальный план выпуска продукции.
Необходимо определить искомые переменные, расписать математическую постановку задачи и решить ее симплекс-методом.
В заключительном разделе курсовой работы необходимо расшифровать полученные результаты, обосновать оптимальность и допустимость полученного решения и сделать выводы.
Задание №22
Транспортная задача.
Исходные данные:
Пункты отправления | Объем ввоза, тыс. тонн |
А | 50 |
Г | 100 |
Е | 350 |
Пункты назначения | Объем ввоза, тыс. тонн |
К | 70 |
Л | 130 |
М | 50 |
Н | 150 |
П | 100 |
Расстояния между пунктами, км:
А-К | 350 | Г-К | 220 | Е-К | 200 |
А-Л | 400 | Г-Л | 290 | Е-Л | 240 |
А-М | 340 | Г-М | 160 | Е-М | 235 |
А-Н | 230 | Г-Н | 260 | Е-Н | 150 |
А-П | 180 | Г-П | 255 | Е-П | 225 |
Используя метод северо-западного угла, составляем первоначальный план перевозок и проверяем на оптимальность:
Bj | К=70 | Л=130 | М=50 | Н=150 | П=100 | Ui | |||||
Ai | |||||||||||
А=50 | 50 | 350 | - | 400 | - | 340 | - | 230 | - | 180 | 405 |
|
|
|
|
| |||||||
Г=100 | 20 | 220 | 80 | 290 | - | 160 | - | 260 | - | 255 | 275 |
|
|
|
|
| |||||||
Е=350 | - | 200 | 50 | 240 | 50 | 235 | 150 | 150 | 100 | 225 | 225 |
|
|
|
|
| |||||||
Vj | -55 | 15 | 10 | -75 | 0 |
|
Определяются потенциальные оценки свободных клеток:
12= | 20 | 23= | 125 | |
13= | 75 | 24= | -60 | |
14= | 100 | 25= | 55 | |
15= | 225 | 31= | -30 |
План перевозок не оптимален, поскольку имеются положительные потенциальные оценки, а значение целевой функции:
Z=50*350+20*220+80*290+50*240+50*235+150*150+100*225=113850
Может быть улучшено.
Выбираем цикл с включением в качестве вершины клетки с потенциальной оценкой +125, что позволяет перераспределить перевозки:
80 | 80 | - | 30 | 80 | 50 | ||
130 | 50 | 130 | 50 | ||||
50 | 100 | 50 | 100 | 100 | - |
и получить новый план перевозок в виде очередной таблице:
Bj | К=70 | Л=130 | М=50 | Н=150 | П=100 | Ui | |||||
Ai | |||||||||||
А=50 | 50 | 350 | - | 400 | - | 340 | - | 230 | - | 180 | 405 |
|
|
|
|
| |||||||
Г=100 | 20 | 220 | 30 | 290 | 50 | 160 | - | 260 | - | 255 | 275 |
|
|
|
|
| |||||||
Е=350 | - | 200 | 100 | 240 | - | 235 | 150 | 150 | 100 | 225 | 225 |
|
|
|
|
| |||||||
Vj | -55 | 15 | -115 | -75 | 0 |
|
Полученный план так же не оптимален, так как среди потенциальных оценок свободных клеток есть положительные:
12= | 20 | 24= | -60 | |
13= | -50 | 25= | 55 | |
14= | 100 | 31= | -30 | |
15= | 225 | 33= | -125 |
При этом значение целевой функции:
Z=50*350+20*220+30*290+100*240+50*160+150*150+100*225=107600
Улучшилось.
Снова выбираем цикл с включением в качестве вершины клетки с потенциальной оценкой +20, что позволяет перераспределить перевозки:
50 | 50 | - | 20 | 50 | 30 | ||
70 | 30 | 70 | 30 | ||||
20 | 50 | 30 | 50 | 50 | - | ||
и получить новый план перевозок в виде очередной таблице:
Bj | К=70 | Л=130 | М=50 | Н=150 | П=100 | Ui | |||||
Ai | |||||||||||
А=50 | 20 | 350 | 30 | 400 | - | 340 | - | 230 | - | 180 | 385 |
|
|
|
|
| |||||||
Г=100 | 50 | 220 | - | 290 | 50 | 160 | - | 260 | - | 255 | 255 |
|
|
|
|
| |||||||
Е=350 | - | 200 | 100 | 240 | - | 235 | 150 | 150 | 100 | 225 | 225 |
|
|
|
|
| |||||||
Vj | -35 | 15 | -95 | -75 | 0 |
|
Полученный план так же не оптимален, так как среди потенциальных оценок свободных клеток есть положительные:
13= | -50 | 24= | -60 | |
14= | 80 | 25= | 55 | |
15= | 205 | 31= | -30 | |
22= | -20 | 33= | -125 |
При этом значение целевой функции:
Z=20*350+50*220+30*400+100*240+50*160+150*150+100*225=107000
Улучшилось.
Снова выбираем цикл с включением в качестве вершины клетки с потенциальной оценкой +80, что позволяет перераспределить перевозки:
30 | 30 | - | - | 30 | 30 | ||
130 | 150 | 130 | 150 | ||||
100 | 250 | 150 | 130 | 250 | 120 | ||
и получить новый план перевозок в виде очередной таблице:
Bj | К=70 | Л=130 | М=50 | Н=150 | П=100 | Ui | |||||
Ai | |||||||||||
А=50 | 20 | 350 | - | 400 | - | 340 | 30 | 230 | - | 180 | 305 |
|
|
|
|
| |||||||
Г=100 | 50 | 220 | - | 290 | 50 | 160 | - | 260 | - | 255 | 175 |
|
|
|
|
| |||||||
Е=350 | - | 200 | 130 | 240 | - | 235 | 120 | 150 | 100 | 225 | 225 |
|
|
|
|
| |||||||
Vj | 45 | 15 | -15 | -75 | 0 |
|
Полученный план так же не оптимален, так как среди потенциальных оценок свободных клеток есть положительные:
12= | -80 | 24= | -160 | |
13= | -50 | 25= | -80 | |
15= | 125 | 31= | 70 | |
22= | -100 | 33= | -25 |
При этом значение целевой функции:
Z=20*350+50*220+130*240+50*160+30*230+120*150+100*225=104600
Улучшилось.
Снова выбираем цикл с включением в качестве вершины клетки с потенциальной оценкой +125, что позволяет перераспределить перевозки:
30 | 30 | - | - | 30 | 30 | ||
150 | 100 | 150 | 100 | ||||
120 | 220 | 100 | 150 | 220 | 70 | ||
и получить новый план перевозок в виде очередной таблице:
Bj | К=70 | Л=130 | М=50 | Н=150 | П=100 | Ui | |||||
Ai | |||||||||||
А=50 | 20 | 350 | - | 400 | - | 340 | - | 230 | 30 | 180 | 180 |
|
|
|
|
| |||||||
Г=100 | 50 | 220 | - | 290 | 50 | 160 | - | 260 | - | 255 | 50 |
|
|
|
|
| |||||||
Е=350 | - | 200 | 130 | 240 | - | 235 | 150 | 150 | 70 | 225 | 225 |
|
|
|
|
| |||||||
Vj | 170 | 15 | 110 | -75 | 0 |
|
Полученный план так же не оптимален, так как среди потенциальных оценок свободных клеток есть положительные:
12= | -205 | 24= | -285 | |
13= | -50 | 25= | -205 | |
14= | -125 | 31= | 195 | |
22= | -225 | 33= | 100 |
При этом значение целевой функции:
Z=20*350+50*220+130*240+50*160+150*150+30*180+70*225=100850
Улучшилось.
Снова выбираем цикл с включением в качестве вершины клетки с потенциальной оценкой +195, что позволяет перераспределить перевозки:
20 | 50 | 30 | - | 50 | 50 | ||
20 | 100 | 20 | 100 | ||||
- | 70 | 70 | 20 | 70 | 50 | ||
и получить новый план перевозок в виде очередной таблице:
Bj | К=70 | Л=130 | М=50 | Н=150 | П=100 | Ui | |||||
Ai | |||||||||||
А=50 | - | 350 | - | 400 | - | 340 | - | 230 | 50 | 180 | 180 |
|
|
|
|
| |||||||
Г=100 | 50 | 220 | - | 290 | 50 | 160 | - | 260 | - | 255 | 245 |
|
|
|
|
| |||||||
Е=350 | 20 | 200 | 130 | 240 | - | 235 | 150 | 150 | 50 | 225 | 225 |
|
|
|
|
| |||||||
Vj | -25 | 15 | -85 | -75 | 0 |
|
11= | -195 | 22= | -30 | |
12= | -205 | 24= | -90 | |
13= | -245 | 25= | -10 | |
14= | -125 | 33= | -95 |
Z=50*220+20*200+130*240+50*160+150*150+50*180+50*225=96950
Таким образом, получен оптимальный план перевозок.
Симплекс-метод
Исходные данные:
Тип ресурса | Нормы затрат ресурсов на единицу продукции | Запасы ресурсов | |||
1 | 2 | 3 | 4 | ||
Сырье | 6 | 4 | 3 | 5 | 70 |
Рабочее время | 23 | 15 | 19 | 31 | 450 |
Оборудование | 11 | 15 | 8 | 17 | 140 |
Прибыль на единицу продукции | 31 | 26 | 9 | 17 |
На основе исходных данных составляется математическая модель задачи:
Для решения задачи симплекс-методом необходимы очевидные промежуточные преобразования:
Если выбрать в качестве базисных переменных введенные дополнительные переменные , , то последняя модель переписывается в виде:
В итоге формируется симплекс-таблица следующего вида:
П БП | 1 | ||||
6 | 4 | 3 | 5 | 70 | |
23 | 15 | 19 | 31 | 450 | |
11 | 15 | 8 | 17 | 140 | |
-31 | -26 | -9 | -17 | 0 |
Решение не оптимально. В строке Z присутствуют отрицательные коэффициенты. Выбираем разрешающий столбец с максимальным отрицательным значением . Для выбора разрешающе строки свободные коэффициенты (70, 450, 140) делят на элементы разрешающего столбца. По минимальному положительному отношению выбирается разрешающая строка . Пересечение разрешающего столбца и строка дает разрешающий инструмент (=6)
БП/П | (-Х1) | (-Х2) | (-Х3) | (-Х4) | 1 |
|
Х5= | 6 | 4 | 3 | 5 | 70 | 11,6 |
Х6= | 23 | 15 | 19 | 31 | 450 | 19,56 |
Х7= | 11 | 15 | 8 | 17 | 140 | 12,72 |
Z= | -31 | -26 | -9 | -17 | 0 | |
|
При выборе разрешающими столбца и строки Х5 получаем новую симплекс-таблицу:
БП/П | (-Х5) | (-Х2) | (-Х3) | (-Х4) | 1 | |
Х1= | 0,16 | 0,66 | 0,5 | 0,83 | 11,66 | 17,66 |
Х6= | -3,83 | -0,33 | 7,5 | 11,83 | 181,66 | -550,48 |
Х7= | -1,83 | 7,66 | 2,5 | 7,83 | 11,66 | 1,52 |
Z= | 5,16 | -5,33 | 6,5 | 8,83 | 361,66 |
БП/П | (-Х5) | (-Х7) | (-Х3) | (-Х4) | 1 |
Х1= | 0,32 | -0,08 | 0,28 | 0,152 | 10,65 |
Х6= | -3,91 | 0,04 | 7,6 | 12,17 | 182,17 |
Х2= | -0,23 | 0,13 | 0,32 | 1,02 | 1,52 |
Z= | 3,89 | 0,69 | 8,23 | 14,28 | 369,78 |
Согласно полученным данным оптимальным является распределение заказа между 10,65 станками первого типа и 182,17 станками шестого типа. При минимальных издержках в 369,78 ден. единиц.
Похожие работы
ации и ответственности персонала; – получение дополнительной прибыли за счет эффективности вложения средств в повышение качества продукции; – повышение культуры производства; – повышение мотиваций качественного труда работников. Внешние преимущества: – повышение конкурентоспособности продукции; – удовлетворение требований заказчиков и потребителей; – удовлетворение требований зарубежных ...
... почуствовав, что внесённое ею в товар улучшение хорошо принято публикой, должна быть готова к резкому возрастанию спроса. Раздел 4. Особенности коммутантной (приспособительской) стратегии предложения товаров на рынок. Коммутантная стратегия преобладает при обычном бизнесе в местных (локальных) масштабах. Сила мелкого неспециализированного предприятия состоит в его лучшей приспособленности к ...
... новых усовершенствованных изделий. Конкуренты прилагают максимум усилий, чтобы обеспечить его этими новинками. Из этого следует, что у каждой фирмы должна быть своя программа разработки новых товаров. Фирма может получит новинки двумя способами. Во – первых, путем приобретения другой фирмы, патента или лицензии на производство чужого товара. Во – вторых багодаря своим исследованиям и разработкам. ...
... 63,05 6,1 16 66 1,2 0,7 5,6 2 - 2 Аха 71,57 4,8 14 50 2,2 - - - - - NS 52,3 5,2 13 48 - 1,5 - - 1 - Скифское 48,17 2,8 11 37 0,8 - - - - - Всего 1508,13 70,4 35,6 26,6 6 1 6 ГЛАВА 3. РЕЗЕРВЫ РАСШИРЕНИЯ АССОРТИМЕНТА И УЛУЧШЕНИЯ КАЧЕСТВА ПРОДУКЦИИ НА ОАО "АЛМАТИНСКИЙ ПИВЗАВОД №1»3.1. Расширение ассортимента за счет внедрение пива в ПЭТ-бутылках ...
0 комментариев