2. СОДЕРЖАТЕЛЬНАЯ ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ
Для производства двух видов изделий А и В используется три типа технологического оборудования. На производство единицы изделия А идёт времени, часов : оборудованием 1-го типа - а1 , оборудованием 2-го типа - а2 , оборудованием 3-го типа - а3 . На производство единицы изделия В идёт времени, часов : оборудованием 1-го типа - b1 , оборудованием 2-го типа - b2 ,, оборудованием 3-го типа - b3 .
На изготовление всех изделий администрация предприятия может предоставить оборудование 1-го типа не более, чем на t1 , оборудование 2-го типа не более, чем на t2 , оборудование 3-го типа не более, чем на t3 часов.
Прибыль от реализации единицы готового изделия А составляет a рублей, а изделия В - b рублей.
Составить план производства изделий А и В, обеспечивающий максимальную прибыль от их реализации. Решить задачу простым симплекс-методом. Дать геометрическое истолкование задачи, используя для этого её формулировку с ограничениями-неравенствами.
а1 = 1 b1 = 5 t1 = 10 a = 2
а2 = 3 b2 = 2 t2 = 12 b = 3
а3 = 2 b3 = 4 t3 = 10
3. РАЗРАБОТКА И ОПИСАНИЕ АЛГОРИТМА РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ
3.1 Построение математической модели задачи
На произв-во изделия А, часов | На произв-во изделия B, часов | Предпр-е предоставит, часов | |
Оборуд-е 1го типа | 1 | 5 | 10 |
Оборуд-е 2го типа | 3 | 2 | 12 |
Оборуд-е 3го типа | 2 | 4 | 10 |
Прибыль от реализации, за ед. изд-я | 2 | 3 |
Построение математической модели осуществляется в три этапа :
1. Определение переменных, для которых будет составляться математическая модель.
Так как требуется определить план производства изделий А и В, то переменными модели будут:
x1 - объём производства изделия А, в единицах;
x2 - объём производства изделия В, в единицах.
2. Формирование целевой функции.
Так как прибыль от реализации единицы готовых изделий А и В известна, то общий доход от их реализации составляет 2x1 + 3x2 ( рублей ). Обозначив общий доход через F, можно дать следующую математическую формулировку целевой функции : определить допустимые значения переменных x1 и x2 , максимизирующих целевую функцию F = 2x1 + 3x2 .
3. Формирование системы ограничений.
При определении плана производства продукции должны быть учтены ограничения на время, которое администрация предприятия сможет предоставить на изготовления всех изделий. Это приводит к следующим трём ограничениям :
x1 + 5x2 £ 10 ; 3x1 + 2x2 £ 12 ; 2x1 + 4x2 £ 10 .
Так как объёмы производства продукции не могут принимать отрицательные значения, то появляются ограничения неотрицательности :
x1 ³ 0 ; x2 ³ 0 .
Таким образом, математическая модель задачи представлена в виде : определить план x1 , x2 , обеспечивающий максимальное значение функции :
max F = max ( 2x1 + 3x2 )
при наличии ограничений :
x1 + 5x2 £ 10 ;
3x1 + 2x2 £ 12 ;
2x1 + 4x2 £ 10 .
x1 ³ 0 ; x2 ³ 0 .
3.2 Решение задачи вручную
Табличный метод ещё называется метод последовательного улучшения оценки. Решение задачи осуществляется поэтапно.
1. Приведение задачи к форме :
x1 + 5x2 £ 10 ;
3x1 + 2x2 £ 12 ;
2x1 + 4x2 £ 10 .
x1 ³ 0 ; x2 ³ 0 .
2. Канонизируем систему ограничений :
x1 + 5x2 + x3 = 10 ;
3x1 + 2x2 + x4 = 12 ;
2x1 + 4x2 + x5 = 10 .
x1 ³ 0 ; x2 ³ 0 .
A1 A2 A3 A4 A5 A0
3. Заполняется исходная симплекс-таблица и рассчитываются симплекс-разности по формулам :
d 0 = - текущее значение целевой функции
d i = - расчёт симплекс-разностей, где j = 1..6 .
C | 2 | 3 | 0 | 0 | 0 | ||
Б | Cб | A0 | A1 | A2 | A3 | A4 | A5 |
A3 | 0 | 10 | 1 | 5 | 1 | 0 | 0 |
A4 | 0 | 12 | 3 | 2 | 0 | 1 | 0 |
A5 | 0 | 10 | 2 | 4 | 0 | 0 | 1 |
d | 0 | -2 | -3 | 0 | 0 | 0 |
Так как при решении задачи на max не все симплекс-разности положительные, то оптимальное решение можно улучшить.
4. Определяем направляющий столбец j*. Для задачи на max он определяется минимальной отрицательной симплекс-разностью. В данном случае это вектор А2
5. Вектор i*, который нужно вывести из базиса, определяется по отношению :
min при аi j > 0
В данном случае сначала это А3 .
5. Заполняется новая симплекс-таблица по исключеню Жордана - Гаусса :
а). направляющую строку i* делим на направляющий элемент :
a i j = a i j / a i j , где j = 1..6
б). преобразование всей оставшейся части матрицы :
a ij = aij - a i j × aij , где i ¹ i* , j ¹ j*
В результате преобразований получаем новую симплекс-таблицу :
C | 2 | 3 | 0 | 0 | 0 | ||
Б | Cб | A0 | A1 | A2 | A3 | A4 | A5 |
A2 | 3 | 2 | 1/5 | 1 | 1/5 | 0 | 0 |
A4 | 0 | 8 | 13/5 | 0 | -2/5 | 1 | 0 |
A5 | 0 | 2 | 6/5 | 0 | -4/5 | 0 | 1 |
d | 6 | -7/5 | 0 | 3/5 | 0 | 0 |
Повторяя пункты 3 - 5, получим следующие таблицы :
C | 2 | 3 | 0 | 0 | 0 | ||
Б | Cб | A0 | A1 | A2 | A3 | A4 | A5 |
A2 | 3 | 5/3 | 0 | 1 | 1/3 | 0 | -1/6 |
A4 | 0 | 11/3 | 0 | 0 | 4/3 | 1 | -13/6 |
A1 | 2 | 5/3 | 1 | 0 | -2/3 | 0 | 5/6 |
d | 8 1/3 | 0 | 0 | -1/3 | 0 | 7/6 |
C | 2 | 3 | 0 | 0 | 0 | ||
Б | Cб | A0 | A1 | A2 | A3 | A4 | A5 |
A2 | 3 | 3/4 | 0 | 1 | 0 | -1/4 | 3/8 |
A3 | 0 | 11/4 | 0 | 0 | 1 | 3/4 | -13/8 |
A1 | 2 | 7/2 | 1 | 0 | 0 | 1/2 | -1/4 |
d | 9 1/4 | 0 | 0 | 0 | 1/4 | 5/8 |
Так как все симплекс-разности положительны, то оптимальное решение найдено :
X = ( 7/2 , 3/4 , 11/4 , 0 , 0 ) ( единиц )
max F = 9 1/4 ( рублей )
4. АНАЛИЗ МОДЕЛИ НА ЧУВСТВИТЕЛЬНОСТЬ
4.1 Построение двойственной задачи и её численное решение
Проведение анализа на чувствительность связано с теорией двойственности, поэтому в курсовой работе необходимо построить двойственную задачу и найти её численное решение.
Для рассматриваемой модели двойственная задача имеет вид :
min T( y ) = min ( 10y1 + 12y2 + 10y3 ) при условиях
y1 + 3y2 + 2y3 ³ 2 А1
5y1 + 2y2 + 4y3 ³ 3 А2
y1 ³ 0 , y2 ³ 0 , y3 ³ 0. А3, А4, А5
Оптимальное решение двойственной задачи получается при решении прямой задачи из последней симплекс-таблицы. В результате получаем оптимальное решение двойственной задачи :
Yопт = ( 0, 1/4, 5/8, 0, 0 ), для которого Т(yопт) = 9 1/4.
Оптимальное значение целевой функции в двойственной задачи совпадает с оптимумом целевой функции прямой задачи, в чём не трудно убедиться.
... - метод для решения задач линейного программирования. Задачи курсовой заботы: 1. привести теоретический материал; 2. на примерах рассмотреть симплекс метод; 3. представить данную курсовую работу в виде презентации. Математическое программирование Математическое программирование занимается изучение экстремальных задач и поиском методов их решения. Задачи ...
... ограничения несовместны, множество планов пусто и задача ЛП решения не имеет. Рис. 1.4 Рис. 1.5 Рис. 1.6 2. Симплекс-метод 2.1 Идея симплекс-метода Рассмотрим универсальный метод решения канонической задачи линейного программирования , , , с n переменными и m ограничениями-равенствами, известный как симплекс-метод. Множество планов канонической задачи – ...
... 0 505/103 0 792/103 669/103 500/103 Анализ Таблицы 6 позволяет сделать вывод о допустимости и оптимальности базиса XБ4=(x5, x7, x1, x2, x4)T. 3.4 Результат решения задачи планирования производства В результате решения поставленной задачи симплекс-методом получили набор производимой продукции x=(x1, x2, x3, x4, x5)=( 15145/103, 8910/103, 0, 1250/103, 3255/103), который удовлетворяет всем ...
... Метод преобразования целевой функции, метод штрафных функций, табличный симплекс – метод. Список используемой литературы 1. А.Г.Трифонов. Постановка задачи оптимизации и численные методы ее решения; 2. Б. Банди. Методы оптимизации. Вводный курс., 1988; 3. Мендикенов К.К. Лекции Приложение А using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using System. ...
0 комментариев