Размещено на http://www.allbest.ru/

12

Размещено на http://www.allbest.ru/

Знаходження оптимального числа листів фанери і вирізання потрібного числа заготовок при мінімальних відходах

Вступ

Завдання на виконання:

Зі стандартних листів фанери необхідно вирізати заготовки трьох типів у кількості, що відповідно дорівнює 24, 31 і 18 штук. Кожен лист фанери може бути розрізаний двома способами. Кількість заготовок і величина відходів матеріалу, які можна отримати при даному способі розкрою, наведені в табл. 1.

Таблиця 1:

Тип заготовки	Кількість заготовок, шт.
	Перший спосіб розкрою	Другий спосіб розкрою
А	2	6
В	5	4
С	2	3
Величина відходів, см2	12	16

1. Математична модель задачі

12Х1+ 16X2 -> min

2Х1+6Х2 >= 24

5Х1+ 4Х2 >= 31

2Х1+ 3Х2 >=18

Хі >= 0 (i=1,2)

Хі -- ціле.

2. Обґрунтування вибору методу розв'язання задачі

Оскільки в поставленій задачі цільова функція прямує до мінімуму (мінімізація величини відходів) і вона лінійно залежить від елементів рішення та є обмеження, які представляють собою лінійні нерівності, тоді поставлена задача є задачею лінійного програмування. Та оскільки є вимога, що змінні є цілими числами (кількість заготовок - ціле число), тоді відповідно задача являється задачею цілочисельного лінійного програмування. Математична модель поставленої задачі відповідає математичній моделі задачі цілочисельного лінійного програмування:

Існує два методи рішення задач цілочисельного лінійного програмування:

1. Метод відсікання (алгоритм Гоморі): суть методу полягає в тому, що при отриманні нецілочисельного рішення необхідно побудувати рівняння, яке відсіче отриманий оптимальний результат і залишить всі інші значення ОДР. Після цього задача знову вирішується. Таким чином задача вирішується до тих пір, поки не буде отримано цілочисельне рішення задачі.

2. Метод гілок і границь: метод являє собою комбінаторний метод, який передбачає побудову розгалуження простору рішень і відкидання областей, які не вміщують допустимі цілочисельні рішення. В методі вирішується послідовність релаксованих задач і на кожній ітерації виконується оцінка верхньої границі оптимального рішення. Процес рішення задачі є процесом породження гілок і побудови границь цільової функції.

Для вирішення цієї задачі в рамках курсового проекту використаємо алгоритм Гоморі.

3. Алгоритм розв'язання задачі (Алгоритм Гоморі)

1. Симплекс методом вирішуємо задачу:

- визначаємо індексний рядок:

- вибір розв'язального стовпчика:

При ц.ф. max:, якщо всі , то рішення пункту знайдено;

При ц.ф. min , якщо всі , то рішення пункту знайдено;

- вибір розв'язального рядка і визначення розв'язального елемента:

, Якщо всі , то задача не має рішення і є необмеженою;

У розв'язальному рядку записується:

У розв'язальному стовпчику записується: , для всіх r, крім r=i,

Для всіх інших елементів, крім r=i та k=j, використовується правило прямокутника:

,

l - номер ітерації;

- перераховуємо таблиці.

Якщо отриманий оптимальний результат є цілочисельним, тоді рішення задачі знайдено.

2. Нехай серед координат отриманого оптимального рішення є не цілі числа. Оберемо серед цих змінних ту, яка має найбільшу дробову частину: x_s=b_s. Цій змінній відповідає якийсь рядок. Для цього рядка справедлива рівність:

.

Рівняння:

,

буде додаватись в останню симплекс таблицю для продовження рішення. Змінна U_i буде (n+1) змінною і буде братися в якості базисної, для неї буде вводитись додатковий стовпчик.

3. Двоїстим симплекс методом вирішується отримана задача:

- від'ємне дробове число визначає вектор, який виводиться з базису. Вектор, який вводиться в базис обчислюється за формулою:

- відносно розв'язального елементу перераховується симплекс таблиця.

Якщо в результаті рішення отримаємо цілі значення, то рішення задачі знайдено. В противному випадку робимо 2 та 3 пункти.

Для розв'язання задачі використовуємо комп'ютерний математичний пакет: MathCAD та табличний процесор MS Exel.

4. Розв'язання задачі вручну

За умовою задачі ми склали математичну модель задачі. Приводимо задачу до канонічного виду:

12x1+ 16x2+ x3+ x4+ x5 -> min

2x₁ + 6x₂-1x₃ + 0x₄ + 0x₅ = 24

5x₁ + 4x₂ + 0x₃-1x₄ + 0x₅ = 31

2x₁ + 3x₂ + 0x₃ + 0x₄-1x₅ = 18

Хі >= 0 (i=1,3) Хі -- ціле.

Зведемо завдання до знаходження максимуму. Для цього помножимо всі рядки на (-1) і шукатимемо опорний план.

-2x₁-6x₂ + 1x₃ + 0x₄ + 0x₅ = -24

-5x₁-4x₂ + 0x₃ + 1x₄ + 0x₅ = -31

-2x₁-3x₂ + 0x₃ + 0x₄ + 1x₅ = -18

Опорний план:

X1 = (0,0,-24,-31,-18)

Базис	БР	x1	x2	x3	x4	x5
x3	-24	-2	-6	1	0	0
x4	-31	-5	-4	0	1	0
x5	-18	-2	-3	0	0	1
F(X0)	0	12	16	0	0	0

Визначаємо роз'вязальні рядок і стовпець.

На перетині роз'вязальних рядка і стовпця знаходиться роз'вязальний елемент, рівний (-4)

Базис	БР	x1	x2	x3	x4	x5
x3	-24	-2	-6	1	0	0
x4	-31	-5	-4	0	1	0
x5	-18	-2	-3	0	0	1
F(X)	0	12	16	0	0	0
и	0	12 : (-5) = -22/5	16 : (-4) = -4	-	-	-

Базис	БР	x1	x2	x3	x4	x5
x3	221/2	51/2	0	1	-11/2	0
x2	73/4	11/4	1	0	-1/4	0
x5	51/4	13/4	0	0	-3/4	1
F(X0)	-124	-8	0	0	4	0

У базисному стовпці всі елементи додатні.

Переходимо до основного алгоритму симплекс-методу.

Поточний опорний план неоптимальний, оскільки в індексному рядку знаходяться від'ємні коефіцієнти.

Як роз'вязальний виберемо стовпець, відповідний змінній x1, оскільки це найбільший коефіцієнт по модулю.

Обчислимо значення Di по рядках як частку від ділення: b_i / a_i1

і з них выберемо найменше:

min (22¹/₂ : 5¹/₂ , 7³/₄ : 1¹/₄ , 5¹/₄ : 1³/₄ ) = 3

Отже, 3-тій рядок є роз'вязальний .

Роз'вязальний елемент рівний (1³/₄) знаходиться на пересіченні роз'вязального стовпця і роз'вязального рядка.

Базис	B	x1	x2	x3	x4	x5	min
x3	221/2	51/2	0	1	-11/2	0	41/11
x2	73/4	11/4	1	0	-1/4	0	61/5
x5	51/4	13/4	0	0	-3/4	1	3
F(X1)	124	-8	0	0	4	0	0

Отримуємо нову симплекс-таблицю:

Базис	B	x1	x2	x3	x4	x5
x3	6	0	0	1	6/7	-31/7
x2	4	0	1	0	2/7	-5/7
x1	3	1	0	0	-3/7	4/7
F(X1)	100	0	0	0	4/7	44/7

Кінець ітерацій: індексний рядок не містить від'ємних елементів - знайдений оптимальний план

Остаточний варіант симплекс-таблиці:

Базис	B	x1	x2	x3	x4	x5
x3	6	0	0	1	6/7	-31/7
x2	4	0	1	0	2/7	-5/7
x1	3	1	0	0	-3/7	4/7
F(X2)	100	0	0	0	4/7	44/7

Оптимальний план можна записати так:

x₃ = 6

x₂ = 4

x₁ = 3

F(X) = 0*6 + 16*4 + 12*3 = 100

5. Аналіз результатів роботи в програмі MathCAD

Для свого вирішення задачі використаємо функцію:

Minimize(f, var1, var2, ...) повертає значення var1, var2, які задовольняють обмеження вирішують блок і, які змушують function f набути його найменшого значення.

Аргументи: var1, var2 ... прості змінні

f - функція, визначена вище, вирішують блок. Наприклад, г аргументу міг послатися на function г(x,y) :=x/y.

Використання функціЇ:

1. Визначте функцію, щоб мінімізувати.

2. Визначте значення припущення для змінних, що вирішуються.

3. Надрукуйте слово Given, що означає умова завдання.

4. Внизу Given, type рівності і нерівності, які служать обмеженнями, використовуючи логічні оператори.

5. Введіть функцію Мінімізувати з відповідними аргументами.

Примітки:

· Ці функції повертають скаляр, коли лише одна змінна включена. Інакше вони повертають вектор.

· Якщо немає жодних обмежень слово Given не необхідне.

Вводимо вхідні дані та отримаємо наступний результат:



Вектор Р відображає значення шуканих мінних. Отже, х1=3, х2=4.

Знайдений результат відповідає результату, обчисленому вручну. Задача вирішена

Висновок

Mathcad -- система комп'ютерної алгебри з класу систем автоматизованого проектування, орієнтована на підготовку інтерактивних документів з обчисленнями і візуальним супроводженням, відрізняється легкістю використання.

Mathcad має простий і інтуїтивний для використання інтерфейс користувача. Для введення формул і даних можна використовувати як клавіатуру, так і спеціальні панелі інструментів.

Робота здійснюється в межах робочого аркуша, на якому рівняння і вирази відображаються графічно, на противагу текстовому запису в мовах програмування.

Незважаючи на те, що ця програма здебільшого орієнтована на користувачів-непрограмістів, Mathcad також використовується в складніших проектах, щоб візуалізувати результати математичного моделювання, шляхом використання поширених обчислень і традиційних мов програмування.

Список використаної літератури

mathcad математичний комп'ютерний

1. Методи оптимізації. Методичні вказівки до виконання лабораторних робіт / Уклад. Г.А. Гайна, Н.Л. Попович. - К.: КНУБА, 2011.

2. Методичні вказівки до виконання курсової роботи з дисципліни “Методи оптимізації” / Уклад. Г.А. Гайна. - К.: КНУБА, 2009.

3. Гайна Г.А. Методи оптимізації: алгоритми, приклади, задачі: Навчальний посібник. - К.: КНУБА, 2008. - 144с.

Размещено на Allbest.ru