Методы оптимизации
Рассмотрение методов северо-западного пути, наименьшего элемента и аппроксимации Фогеля. Определение минимального значения целевой функции. Система ограничений в каноническом виде. Поиск наименьшего значения линейной функции графическим методом.
Рубрика | Экономико-математическое моделирование |
Вид | контрольная работа |
Язык | русский |
Дата добавления | 18.03.2013 |
Размер файла | 463,9 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
1. Метод северо-западного пути
При этом методе всегда выбираем первый из оставшихся элементов.
Заполняем клетки начиная с А1В1 и заканчиваем на А3В5.
Так чтобы сумма строк была равна значению текущей строки в столбце «Запасы», а сумма столбцов была равна сумме в строке «Потребитель» текущего столбца.
Пункты |
В1 |
В2 |
В3 |
В4 |
В5 |
Запасы |
||||||
А1 |
7 |
150 |
12 |
30 |
4 |
6 |
5 |
180 |
||||
А2 |
1 |
8 |
60 |
6 |
80 |
5 |
120 |
3 |
10 |
270 |
||
А3 |
6 |
13 |
8 |
7 |
4 |
100 |
100 |
|||||
Потребитель |
150 |
90 |
80 |
120 |
110 |
550 |
X = опорный план
Значения в матрице Х умножаем на соответствующий тариф из матрицы С.
F = 150*7+30*12+60*8+80*6+120*5+10*3+100*4=3400
2. Метод наименьшего элемента
В данном случае заполнение начинается с наименьшего тарифа и таких несколько то заполняем тот который ближе к началу.
Пункты |
В1 |
В2 |
В3 |
В4 |
В5 |
Запасы |
||||||
А1 |
7 |
12 |
4 |
80 |
6 |
100 |
5 |
180 |
||||
А2 |
1 |
150 |
8 |
6 |
5 |
10 |
3 |
110 |
270 |
|||
А3 |
6 |
13 |
90 |
8 |
7 |
10 |
4 |
100 |
||||
Потребитель |
150 |
90 |
80 |
120 |
110 |
550 |
X = опорный план
Значения в матрице Х умножаем на соответствующий тариф из матрицы С.
F = 80*4+100*6+150+10*5+110*3+90*13+10*7=2690
3. Метод апроксимации Фогеля
В данном методе в столбце находи разность между двумя разными тарифами и первую итерацию записываем в столбец соответствующий максимальному значению из полученных разностей.
Пункты |
В1 |
В2 |
В3 |
В4 |
В5 |
Запасы |
||||||
А1 |
7 |
12 |
4 |
6 |
120 |
5 |
60 |
180 |
||||
А2 |
1 |
150 |
8 |
90 |
6 |
30 |
5 |
3 |
270 |
|||
А3 |
6 |
13 |
8 |
50 |
7 |
4 |
50 |
100 |
||||
Потребитель |
150 |
90 |
80 |
120 |
110 |
550 |
||||||
6 |
5 |
4 |
2 |
2 |
||||||||
- |
5 |
4 |
2 |
2 |
||||||||
- |
- |
4 |
2 |
2 |
||||||||
- |
- |
4 |
1 |
1 |
||||||||
- |
- |
- |
1 |
1 |
||||||||
- |
- |
- |
- |
1 |
||||||||
- |
- |
- |
- |
1 |
X = опорный план
Значения в матрице Х умножаем на соответствующий тариф из матрицы С.
F =120*6+60*5+150+90*8+30*6+50*8+50*4=2670
4. Симплекс метод
Ресурсы |
Виды продукции |
|||
А |
Б |
Запасы |
||
1 |
10 |
7 |
220 |
|
2 |
5 |
8 |
220 |
|
3 |
4 |
9 |
240 |
|
Прибыль |
16 |
14 |
16x1+14x2= min
Определим минимальное значение целевой функции F(X) = 16x1 + 14x2 при следующих условиях-ограничений.
Умножим коэффициенты исходной функции на -1.
G = |
-16 x1 |
-14 x2 |
К левой части неравенства 1 системы ограничений прибавляем неотрицательную переменную x3 - преобразуем неравенство 1 в равенство.
К левой части неравенства 2 системы ограничений прибавляем неотрицательную переменную x4 - преобразуем неравенство 2 в равенство.
К левой части неравенства 3 системы ограничений прибавляем неотрицательную переменную x5 - преобразуем неравенство 3 в равенство.
Система ограничений приведена к каноническому виду, т.е. все условия системы представляют собой уравнения.
Наличие единичного базиса в системе ограничений позволяет легко найти начальное опорное решение. Рассмотрим подробнее:
Переменная x3 входит в уравнение 1 с коэффициентом 1, а в остальные уравнения системы с коэффициентом ноль, т.е. x3 - базисная переменная.
Переменная x4 входит в уравнение 2 с коэффициентом 1, а в остальные уравнения системы с коэффициентом ноль, т.е. x4 - базисная переменная.
Переменная x5 входит в уравнение 3 с коэффициентом 1, а в остальные уравнения системы с коэффициентом ноль, т.е. x5 - базисная переменная.
Переменные, которые не являются базисными называются свободными переменными. Приравняв свободные переменные нулю в получившийся системе ограничений мы получим начальное опорное решение.
X нач = (0, 0, 220, 220, 240)
Функция G не должна содержать базисных переменных
Вернемся к рассмотрению функции G.
G = -16 x1-14 x2
Функция G не содержат базисных переменных.
Значение функции G для начального решения: G (X нач) = 0
Для составления начальной симплекс таблицы мы выполнили все условия.
В процессе дальнейших преобразований возможны два случая. Если в симплекс таблице, на каком то шаге, мы получим строку L состоящую из неотрицательных элементов - задача решена, мы нашли оптимальное решение. В противном случае - функция не является ограниченной.
базисные переменные |
x1 |
x2 |
x3 |
x4 |
x5 |
свободные члены |
|
x3 |
10 |
7 |
1 |
0 |
0 |
220 |
|
x4 |
5 |
8 |
0 |
1 |
0 |
220 |
|
x5 |
4 |
9 |
0 |
0 |
1 |
240 |
|
G |
16 |
14 |
0 |
0 |
0 |
0 |
Учитывая, что все x i0, по условию задачи, наибольшее значение функции G равно свободному члену 0, т.е. мы получили оптимальное решение.
Ответ:
X опт = (0, 0, 220, 220, 240)
Значение функции: L = 0
апроксимация функция наименьший графический
5. Графический метод
Ресурсы |
Виды продукции |
|||
А |
Б |
Запасы |
||
1 |
10 |
7 |
220 |
|
2 |
5 |
8 |
220 |
|
3 |
4 |
9 |
240 |
|
Прибыль |
16 |
14 |
Найдем наименьшее значение линейной функции графическим методом.
L = 16 x1 + 14 x2
при следующих ограничениях
Решение
В первую очередь, найдем область допустимых значений, т.е. точки x1 и x2, которые удовлетворяют системе ограничений. По условию задачи x1 0, x2 0, т.е. мы рассматриваем только те точки, которые принадлежат первой четверти.
Шаг 1
Рассмотрим неравенство 1 системы ограничений
10 x1+ 7 x2<=220
Построим прямую.
Заменим знак неравенства на знак равенства.
10 x1+ 7 x2=220
Преобразуем уравнение следующим образом.
Каждый член уравнения разделим на 220.
Данное представление прямой называется уравнением прямой в отрезках и позволяет, очень легко, нарисовать данную прямую. На оси X1 рисуем точку с координатой 22. На оси X2 рисуем точку с координатой 31,42857. Соединяем полученные точки и получаем необходимую прямую.
Знак неравенства меньше или равно нуля, следовательно, нас интересуют точки лежащие ниже построенной нами прямой. X
Объединим полученную полуплоскость с ранее найденными ограничениями. Область допустимых значений выделена штриховкой. Точки принадлежащие области допустимых значений:
A (0; 0)
B (22; 0)
C (0; 31,42857)
Шаг 2
Рассмотрим неравенство 2 системы ограничений.
5 x1 |
+ 8 x2 |
220 |
Заменим знак неравенства на знак равенства.
5 x1 |
+ 8 x2 |
= |
220 |
Преобразуем уравнение следующим образом.
x1 |
+ |
x2 |
= 220 |
|
0,2 |
0,125 |
Каждый член уравнения разделим на 220.
x1 |
+ |
x2 |
= 1 |
|
44 |
27,5 |
Знак неравенства меньше или равно нуля, следовательно, нас интересуют точки лежащие ниже построенной нами прямой.
Объединим полученную полуплоскость с ранее найденными ограничениями, получим рисунок, область допустимых значений выделена штриховкой.
Точки принадлежащие области допустимых значений:
A (0; 0)
B (22; 0)
D (0; 27,5)
E (3,33; 26,667)
Шаг 3
Рассмотрим неравенство 3 системы ограничений.
4 x1+ 9 x2<=240
Заменим знак неравенства на знак равенства.
4 x1 |
+ 9 x2 |
= |
240 |
Преобразуем уравнение следующим образом
x1 |
+ |
x2 |
= 240 |
|
0,25 |
1/9 |
Каждый член уравнения разделим на 240.
x1 |
+ |
x2 |
=1 |
|
60 |
80/3 |
Соединяем полученные точки и получаем необходимую прямую.
Знак неравенства меньше или равно нуля, следовательно, нас интересуют точки лежащие ниже построенной нами прямой.
Объединим полученную полуплоскость с ранее найденными ограничениями, получим рисунок, приведенный справа.
Область допустимых значений выделена штриховкой.
Точки принадлежащие области допустимых значений:
A (0, 0)
B (22, 0)
F (0, 26,667)
Шаг 4
Вернемся к нашей исходной функции L.
L = |
16 x1 |
+ 14 x2 |
Допустим значение функции L равно 1 (абсолютно произвольно выбранное число), тогда
1 = |
16 x1 |
+ 14 x2 |
Данное уравнение является уравнением прямой на плоскости. Из курса аналитической геометрии известно, что данная прямая перпендикулярна вектору, координатами которого являются коэффициенты функции, а именно вектору
= (16,14). |
|||
ON |
Следовательно, с геометрической точки зрения, наша исходная функция L изображается как множество прямых перпендикулярных вектору
= (16,14). |
|||
ON |
Построим вектор
= (16, 14) |
|||
ON |
Диапазон перемещения прямой НЕ от точки O до точки N, а именно, в направлении от точки O к точке N.
Диапазон перемещения в направлении от точки O к точке N.
Ответ:
Наименьшее значение функция достигает при
x1 =0
x2 = 0
Значение функции: L = 0
Размещено на Allbest.ru
Подобные документы
Определение максимума целевой функции при различных системах ограничений. Применение экономико-математических методов при нахождении оптимальных планов транспортных задач. Решение линейных неравенств, максимальное и минимальное значения целевой функции.
методичка [45,2 K], добавлен 06.06.2012Понятие классической транспортной задачи, классификация задач по критерию стоимости и времени. Методы решения задач: симплекс, северо-западного угла (диагональный), наименьшего элемента, потенциалов решения, теория графов. Определение и применение графов.
курсовая работа [912,1 K], добавлен 22.06.2015Определение минимального значения целевой функции. Проведение проверки плана на оптимальность. Определение значения оценок для всех свободных клеток транспортной задачи, признака оптимальности. Введение перевозки, выявление цикла, перемещение по циклу.
задача [64,1 K], добавлен 20.05.2015Определение транспортных задач закрытого и открытого типов. Построение опорных планов методом северо-западного угла, минимальной стоимости и методом Фогеля. Анализ оптимального плана по перевозке груза. Достижение минимума затрат и времени на перевозку.
курсовая работа [6,2 M], добавлен 05.11.2014Задачи многомерной оптимизации в исследовании технологических процессов производств текстильной промышленности, анализ возникающих трудностей. Нахождение экстремума, типа экстремума, значения целевой функции безусловной многомерной оптимизации.
контрольная работа [27,7 K], добавлен 26.11.2011Определение первичного опорного плана разными способами: методом северо-западного угла, методом минимальной стоимости, методом Фогеля. Перепланировка поставок с помощью метода потенциалов для каждого плана. Анализ эффективности их использования.
контрольная работа [67,2 K], добавлен 06.11.2012Расчет минимального значения целевой функции. Планирование товарооборота для получения максимальной прибыли торгового предприятия. Анализ устойчивости оптимального плана. План перевозки груза от поставщиков к потребителям с минимальными затратами.
контрольная работа [250,6 K], добавлен 10.03.2012Содержание методов аппроксимации Фогеля, потенциала, наименьшей стоимости и северо-западного угла как путей составления опорного плана транспортной задачи на распределение ресурсов с минимальными затратами. Ее решение при помощи электронных таблиц.
курсовая работа [525,7 K], добавлен 23.11.2010Метод поисковой оптимизации. Малая эффективность в условиях пологих поверхностей отклика. Метод с "наказанием случайностью". Подбор реального процесса. Основные параметры гидрогенизационных процессов. Поиск минимального значения выходной величины.
курсовая работа [291,4 K], добавлен 22.08.2012Особенности построения опорных планов транспортной модели методом северо-западного угла, методом минимальной стоимости, методом Фогеля. Оптимизация транспортной модели открытого и закрытого типа с помощью метода потенциала на основе опорного плана.
курсовая работа [68,6 K], добавлен 25.04.2014