ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ УПРАВЛЕНИЯ
КАФЕДРА ПРИКЛАДНОЙ МАТЕМАТИКИ
КУРСОВАЯ РАБОТА
по дисциплине "Прикладная математика"
Москва 2001
ОГЛАВЛЕНИЕ
ЛИНЕЙНАЯ ПРОИЗВОДСТВЕННАЯ ЗАДАЧА
ДВОЙСТВЕННАЯ ЗАДАЧА
ЗАДАЧА О "РАСШИВКЕ УЗКИХ МЕСТ ПРОИЗВОДСТВА"
ТРАНСПОРТНАЯ ЗАДАЧА ЛИНЕЙНОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ
ДИНАМИЧЕСКОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ. РАСПРЕДЕЛЕНИЕ КАПИТАЛЬНЫХ ВЛОЖЕНИЙ
ДИНАМИЧЕСКАЯ ЗАДАЧА УПРАВЛЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВОМ И ЗАПАСАМИ...
МАТРИЧНАЯ МОДЕЛЬ ПРОИЗВОДСТВЕННОЙ ПРОГРАММЫ ПРЕДПРИЯТИЯ
МАТРИЧНАЯ ИГРА КАК МОДЕЛЬ КОНКУРЕНЦИИ И СОТРУДНИЧЕСТВА
АНАЛИЗ ДОХОДНОСТИ И РИСКА ФИНАНСОВЫХ ОПЕРАЦИЙ
ЗАДАЧА ФОРМИРОВАНИЯ ОПТИМАЛЬНОГО ПОРТФЕЛЯ ЦЕННЫХ БУМАГ
ЛИТЕРАТура
ЛИНЕЙНАЯ ПРОИЗВОДСТВЕННАЯ ЗАДАЧАПредприятие может выпускать четыре вида продукции, используя для этого три вида ресурсов. Известна технологическая матрица А затрат любого ресурса на единицу каждой продукции, вектор В объемов ресурсов и вектор С удельной прибыли
(1)
Требуется составить производственную программу (x1, x2, x3, x4), максимизирующую прибыль
(2)
при ограничениях по ресурсам: (3)
где по смыслу задачи (4)
Получили задачу на условный экстремум. Для ее решения систему неравенств (3) при помощи дополнительных неотрицательных неизвестных х5, х6, х7 заменим системой линейных алгебраических
уравнений (5)
где дополнительные переменные имеют смысл остатков соответствующих ресурсов. Среди всех решений системы уравнений (5), удовлетворяющих условию неотрицательности х1³0, х2³0,… ,х5³0,…, х7³0. (6)
надо найти то решение, при котором функция (2) примет наибольшее значение.
Воспользуемся тем, что правые части всех уравнений системы (5) неотрицательны, а сама система имеет предпочитаемый вид – дополнительные переменные являются базисными. Приравняв к нулю свободные переменные х1, х2, х3, х4, получаем базисное неотрицательное решение
|
первые четыре компоненты которого определяют производственную программу x1=0, x2=0, x3=0, x4=0(8)
по которой мы пока ничего не производим. Из выражения (2) видно, что наиболее выгодно начинать производить продукцию первого вида, так как прибыль на единицу продукции здесь наибольшая. Чем больше выпуск в этой продукции, тем больше прибыль. Выясним, до каких пор наши ресурсы позволяют увеличить выпуск этой продукции. Для этого придется записать для системы уравнений (5) общее решение
(9)
Мы пока сохраняем в общем решении х2=х3=х4=0 и увеличиваем только х1. При этом значения базисных переменных должны оставаться неотрицательными, что приводит к системе неравенств
или т.е. 0 £ х1 £ 37
Дадим х1 наибольшее значение х1 =37, которое она может принять при нулевых значениях других свободных неизвестных, и подставим его в (9). Получаем для системы уравнений (5) частное неотрицательное решение х1=37, х2=0, х3=0, х4=0; x5=29; x6=0; x7=84 (10)
Нетрудно убедиться, что это решение является новым базисным неотрицательным решением системы линейных алгебраических уравнений (5), для получения которого достаточно было принять в системе (5) неизвестную х1 за разрешающую и перейти к новому предпочитаемому виду этой системы, сохранив правые части уравнений неотрицательными, для чего за разрешающее уравнение мы обязаны принять второе, так как
, а разрешающим элементом будет а21=4.
Остается заметить, что процесс решения обычно записывается в виде некоторой таблицы 1.
| 36 32 10 13 0 0 0 | ||||||||
Базис | Н | x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 | Пояснения | ||||||
0 | Х5 | 103 | 2 3 4 1 1 0 0 | z0 = H | |||||
0 | Х6 | 148 | 4 2 0 2 0 1 0 | ||||||
0 | Х7 | 158 | 2 8 7 0 0 0 1 | ||||||
z0 -z | 0 - z | -36 -32 -10 -13 0 0 0 | |||||||
0 | Х5 | 29 | 0 2 4 0 1 -1/2 0 | ||||||
0 | Х1 | 37 | 1 1/2 0 1/2 0 ј 0 | ||||||
36 | Х7 | 84 | 0 7 7 -1 0 -1/2 1 | min (29/2; 64;12)=12 | |||||
z0 -z | 1332-z | 0 -14 -10 5 0 9 0 | min (-14;-10) = -14 | ||||||
36 | Х5 | 5 | 0 0 2 2/7 1 -5/14 -2/7 | ||||||
0 | Х1 | 31 | 1 0 -1/2 4/7 0 2/7 -1/14 | ||||||
14 | Х2 | 12 | 0 1 1 -1/7 0 -1/14 1/7 | ||||||
z0 -z | 1500-z | 0 0 4 3 0 8 2 | все Dj ³0 |
Применим известные формулы исключения
a`ij=aij – (ais/ars)*arj
a`iq=aiq – (ais/ars)*arq
b`i=bi - (ais/ars)*br
b`r=br/ars
s=1, r=2
a`12=3-2/4 *2= 2
a`13=4
a`14=1-2/4 *2=0
a`15=1
a`16=0-2/4*1= -2/4
a`17=0
a`32=8-2/4* 2= 7
a`33=7
a`34=0-2/4* 2= -1
a`35= 0
a`36=0-2/4 *1= -2/4
a`37=1
a`21=a21/a21=1
a`22=a22/a21=1/2
a`23=0
a`24=1/2
a`25=0
a`26=1/4
a`27=0
a`41= 0
a`42= -14
a`43= -10
a`44=5
a`45=0
a`46=9
a`47=0
a`11=a`31=0
b`1=103-148/4*2=29
b`2=148/4=37
b`3=158-148/4*2=84
Получаем для системы уравнений (5) новый предпочитаемый эквивалент
2x2 + 4x3 + x5 - 1/2x6 = 29
x1 + 1/2x2 + 1/2x4 + 1/4x6 = 37 (11)
7x2 + 7x3 - x4 -1/2x6 + x7 = 84
Приравняв к нулю свободные переменные х2, х3, х4, х6, получаем базисное неотрицательное решение, совпадающее с (10), причем первые четыре компоненты его определяют новую производственную программу х1=37, х2=0, х3=0, х4=0. (12)
Представим соотношение (2) в виде уравнения -36х1 - 14х2 - 10х3 - 13х4 = 0 – z (13)
и припишем его к системе (5). Получается вспомогательная система уравнений
(14)
Напомним, что разрешающую неизвестную в системе (5) мы выбрали х1. Этой переменной в последнем уравнении системы (14) отвечает наименьший отрицательный коэффициент D1= -36. Затем мы нашли разрешающий элемент а21=4 и исключили неизвестную х1 из всех уравнений системы (5), кроме второго. Далее нам пришлось х1 исключать и из функции (2). Теперь это можно сделать очень просто, если посмотреть на систему уравнений (14). Очевидно, достаточно умножить второе уравнение системы (14) на 9 и прибавить к четвертому; получим
-14х2 - 10х3 + 5х4 - 9х6 = 1332 – z (15)
Таким образом, мы преобразовывали вспомогательную систему уравнений (14) к виду
(16)
Первые три уравнения этой системы представляют некоторый предпочитаемый эквивалент (11) системы уравнений (5) и определяют базисное неотрицательное решение (10) и производственную программу (12), а из последнего уравнения системы (16) получается выражение функции цели через свободные переменные. Получим следующий предпочитаемый эквивалент системы условий, который определит для системы (5) новое базисное неотрицательное решение и уже третью производственную программу, для исследования которого нам придется выразить функцию z=1332+14x2+10x3-5x4-9x6 через новые свободные переменные, удалив оттуда переменную х2, ставшую базисной.
Очевидно, если имеется хотя бы один отрицательный коэффициент Dj при какой-нибудь переменной xj в последнем уравнении системы (16), то производственная программа не является наилучшей и можно далее продолжать процесс ее улучшения. Мы нашли в последнем уравнении системы (16) наименьший отрицательный коэффициент min(Dj<0) = min(-14,-10) = -14 = D2. Поэтому принимаем х2 в системе (11) за разрешающую неизвестную, находим разрешающее уравнение по (17)
и исключаем х2 из всех уравнений системы (11), кроме третьего уравнения. Укажем разрешающий элемент а32=7.
Теперь мы будем преобразовывать вспомогательную систему (16), по формулам исключения.
a`ij=aij – (ais/ars)*arj
a`iq=aiq – (ais/ars)*arq
b`i=bi - (ais/ars)*br
b`r=br/ars
s=1, r=2
a`11=0
a`13=4-2/7*7=2
a`14=0+2/7 *1=2/7
a`15=1
a`16= -5/14
a`17=0-2/7*1=-2/7
a`21=1
a`23= -1/2
a`24=4/7
a`25=0
a`26=2/7
a`27= -1/14
a`31= a31/a32=0
a`32=1
a`33= a33/a32=1
a`34= -1/7
a`35= 0
a`36=-1/14
a`37=1/7
a`41= 0
a`42= -14+2*7=0
a`43= 4
a`44=3
a`45=0
a`46=8
a`47=2
a`12=a`22=0
b`1=29-84/7*2=5
b`2=37-84/7*1/2=31
b`3=84/7=12
Эта система преобразуется к виду
... 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 = ...
... решения останется неизменным, т.е. будет состоять из переменных (Х3,Х6,Х4,Х5). СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 1. Смородинский С.С., Батин Н.В. Методы и алгоритмы для решения оптимизационных задач линейного программирования. Ч.1. – Мн.: БГУИР, 1995. 2. Смородинский С.С., Батин Н.В. Методы и алгоритмы для решения оптимизационных задач линейного ...
... . 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 ...
... к решению параметрической задачи квадратичного программирования. 55 5.Экономическая часть 57 6.Библиография 65 1. Введение В настоящей работе рассматривается применение метода субоптимизации на многообразиях к решению задачи квадратичного программирования с параметром в правых частях ограничений. Метод субоптимизации на многообразиях, предложенный У.Зангвиллом в 1968 году для решения задач ...
0 комментариев