Математические методы принятия управленческих решений
Расчет задачи линейного программирования вручную симплекс методом и машинным способом в Ms Excel с применением электронной таблицы. Сравнение полученных результатов с ручным решением. Математическая модель двойственной задачи с пояснениями результатов.
Рубрика | Экономико-математическое моделирование |
Вид | контрольная работа |
Язык | русский |
Дата добавления | 31.03.2012 |
Размер файла | 1,4 M |
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/
Размещено на http://www.allbest.ru/
Министерство сельского хозяйства Российской Федерации
Федеральное государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования
«Самарская государственная сельскохозяйственная академия»
Институт управленческих технологий и аграрного рынка
Кафедра Государственного и муниципального управления
КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА № 4С
по курсу «Математические методы принятия управленческих решений»
Самара 2011
Содержание
I. Расчеты вручную симплекс методом задачи линейного программирования с необходимыми пояснениями
F= 10 x1+7x2+4x3Ї>max
x1+3x2+2x3 ? 12
3x1+4x2+3x3 ? 60
5x1+6x2+3x3 ? 40
x1-3?0
II. Математическая модель двойственной задачи с пояснениями полученных результатов.
III. Решение задачи машинным способом в Ms Excel с применением электронной таблицы и сравнение полученных результатов с ручным решением.
Выводы по работе.
Список использованной литературы
линейный программирование симплекс excel
Условие задачи.
F= 10 x1+7x2+4x3Ї>max
x1+3x2+2x3 ? 12
3x1+4x2+3x3 ? 60
5x1+6x2+3x3 ? 40
x1-3?0
I. Расчеты вручную симплекс-методом с необходимыми пояснениями
Решение
1. Приведем математическую модель к канонической форме, для того чтобы можно было применить единый алгоритм решения задачи.[1] Математическая модель записана в канонической форме, если одновременно выполняются следующие условия:
· Целевая функция стремится к max;
· Ограничения в задаче должны иметь вид равенств; если ограничения имеют знак ?, то в его левую часть необходимо добавить новую дополнительную переменную, такую, чтобы получилось равенство. Вновь введенную дополнительную переменную также ввести в целевую функцию с нулевыми коэффициентами;
· Условие неотрицательности распространить и на дополнительные переменные.
F= 10 x1+7x2+4x3 + х4+х5+х6Ї>max
x1+3x2+2x3 + х4 = 12
3x1+4x2+3x3 + х5 = 60
5x1+6x2+3x3 +х6 = 40
x1-6?0
2. Нахождение исходного базисного плана задачи линейного программирования.
Исходный базисный план - это не оптималный план, однако с помощью серий последовательных шагов - итераций - от этого плана можно придти к оптимальному плану
Для нахождения такого базисного плана необходимо в каждом уравнении выбрать одну переменную с коэффициентом 1 и который не входит больше ни в какие уравнения. Остальные переменные будут свободные и их значение можно принять за 0.
m = 3, число уравнений;
n = 6, число неизвестных,
так как n>m, то система имеет бесчисленное множество решений.
В данном случае m - n = 6-3=3 неизвестных можно принять за нулевые.
х4 = 12
х5 = 60 исходный базисный план
х6 = 40
x1 = 0
x2 = 0 свободные переменные
x3 = 0
следовательно F = 0
3. Построение исходного базисного плана
Итерация 0
Базис |
Его значение |
x1 |
x2 |
x3 |
х4 |
х5 |
х6 |
|
х4 |
12 |
1 |
3 |
2 |
1 |
0 |
0 |
|
х5 |
60 |
3 |
4 |
3 |
0 |
1 |
0 |
|
х6 |
40 |
5 |
6 |
3 |
0 |
0 |
1 |
|
F |
0 |
10 |
7 |
4 |
0 |
0 |
0 |
4. Проверка полученного плана на оптимальность.
Выполняется по последней строке таблицы. Если в последней строке все коэффициенты ? 0, то план является оптимальным.
В нашем случае (10, 7, 4 > 0), следовательно, план является не оптимальным.
5. Выбираем переменную для включения в базисный план max (10, 7, 4) = 10, следовательно х1 включить в базис.
6. Выбираем переменную, т.е. вид продукта для исключения из базисного плана, как продукции невыгодной по расходу ресурса.
min (12/1, 60/3, 40/5) = 40/5, следовательно х6 исключить из базиса.
7. Составляем новую симплексную таблицу
Итерация 1
Р1 |
Р2 |
Р3 |
||||||
Базис |
Его значение |
x1 |
x2 |
x3 |
х4 |
х5 |
х6 |
|
х4 |
4 |
0 |
1,8 |
1,4 |
1 |
0 |
0 |
|
х5 |
36 |
0 |
04 |
1,2 |
0 |
1 |
0 |
|
х1 |
8 |
1 |
1,2 |
0,6 |
0 |
0 |
0,2 |
|
F |
-80 |
0 |
-5 |
-2 |
0 |
0 |
0 |
|
V1 |
V2 |
V3 |
Z1 |
Z2 |
Z3 |
4. Проверка полученного плана на оптимальность.
Выполняется по последней строке таблицы. Если в последней строке все коэффициенты ? 0, то план является оптимальным.
В нашем случае (-80, -5, -2< 0), следовательно, план является оптимальным.
Ответ:
х1* = 8
х2* = 0
х3* = 0
F* (х) = 80 у.е.
х4* = 4, х5* = 36, это остаток ресурса 1 го и 2-го вида на складе, который остался не израсходованным.
х6* = 0, ресурс 3-го вида израсходован полностью.
II. Математическая модель двойственной задачи с пояснениями полученных результатов
Каждой прямой задаче линейного программирования соответствует некоторая двойственная задача. При этом выполняется следующее условие F(X) max= F(Z) min.
Образуем двойственную задачу по следующим правилам[2]:
· если в прямой задаче целевая функция стремится к max, то в двойственной к min;
· количество оптимизационных параметров в двойственной задаче равно числу ограничений в прямой задаче (Z1,Z2,Z3 - двойственные переменные)
F(Z) = 12Ч Z1 +60Ч Z2 +40Ч Z3 Ї> min
· коэффициенты при целевой функции двойственной задачи равны правы частям ограничений в прямой задаче
· коэффициенты левых частей ограничений в двойственной задаче равны транспонированной матрице коэффициентов прямой задачи
т
1 3 2 1 3 5
3 4 3 = 3 4 6
5 6 3 2 3 3
Z1 +3Z2 +5Z3 ? 10
3Z1 +4Z2 +6Z3 ? 7
2Z1 +3Z2 +3Z3 ? 4
· если в прямой задаче знаки ограничений ?, то в двойственной наоборот ?.
· Коэффициенты правых частей в двойственной задаче равны коэффициентам при целевой функции в прямой задаче.
· Условия неотрицательности распространяется и на двойственные переменные
Z1 -3 ? 0
Z1 = 0; Z2 = 0; Z3 = 0 (см. Таблицу Итерация 1)
Z1 -3 показывают прибыль, которая получится при дополнительной закупке 1 ед. ресурса.
V1 = 0, V2 = -5, V 3 = -2, эти переменные показывают ущерб, который получается при выпуске 1 ед. продукции. Продукция 1-го вида ущерба не дает, так как это активная продукция. Продукция 2-го и 3-го вида - невыгодная продукция, поэтому они дают ущерб и больший ущерб дает продукция 2-го вида.
III. Решение задачи машинным способом в Ms Excel с применением электронной таблицы и сравнение полученных результатов с ручным решением. Выводы по работе.
Вывод по работе: результаты ручного и машинного расчетов совпали.
Список использованной литературы
1. Акулич И.Л. Математическое программирование в примерах и задачах. - М.:Высшая школа, 1986.
2. Алесинская Т.В. Учебное пособие по решению задач по курсу "Экономико-математические методы и модели". Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2002.
3. Красс М.С., Чупрынов Б.П. Основы математики и ее приложения в экономическом образовании. - М.:ДЕЛО, 2001.
Размещено на Allbest.ru
Подобные документы
Цель работы: изучить и научиться применять на практике симплекс - метод для решения прямой и двойственной задачи линейного программирования. Математическая постановка задачи линейного программирования. Общий вид задачи линейного программирования.
реферат [193,4 K], добавлен 28.12.2008Математическая теория оптимального принятия решений. Табличный симплекс-метод. Составление и решение двойственной задачи линейного программирования. Математическая модель транспортной задачи. Анализ целесообразности производства продукции на предприятии.
контрольная работа [467,8 K], добавлен 13.06.2012- Примеры использования графического и симплексного методов в решении задач линейного программирования
Экономико-математическая модель получения максимальной прибыли, её решение графическим методом. Алгоритм решения задачи линейного программирования симплекс-методом. Составление двойственной задачи и её графическое решение. Решение платёжной матрицы.
контрольная работа [367,5 K], добавлен 11.05.2014 Симплекс метод решения задач линейного программирования. Построение модели и решение задачи определения оптимального плана производства симплексным методом. Построение двойственной задачи. Решение задачи оптимизации в табличном процессоре MS Excel.
курсовая работа [458,6 K], добавлен 10.12.2013Решение задачи линейного программирования графическим и симплекс-методом. Решение задачи двойственной к исходной. Определение оптимального плана закрепления потребителей за поставщиками однородного груза при условии минимизации общего пробега автомобилей.
контрольная работа [398,2 K], добавлен 15.08.2012Математическая формулировка задачи линейного программирования. Применение симплекс-метода решения задач. Геометрическая интерпретация задачи линейного программирования. Применение методов линейного программирования к экстремальным задачам экономики.
курсовая работа [106,0 K], добавлен 05.10.2014Задачи операционного исследования. Построение базовой аналитической модели. Описание вычислительной процедуры. Решение задачи оптимизации на основе технологии симплекс-метода. Анализ результатов базовой аналитической модели и предложения по модификации.
курсовая работа [1,5 M], добавлен 12.12.2009Исследование методом Жордана-Гаусса системы линейных уравнений. Решение графическим и симплексным методом задач линейного программирования. Экономико-математическая модель задачи на максимум прибыли и нахождение оптимального плана выпуска продукции.
контрольная работа [177,8 K], добавлен 02.02.2010Использование симплексного метода решения задач линейного программирования для расчета суточного объема производства продукции. Проверка плана на оптимальность. Пересчет симплексной таблицы методом Жордана-Гаусса. Составление модели транспортной задачи.
контрольная работа [613,3 K], добавлен 18.02.2014Способы решения задач линейного программирования с вещественными числами симплекс-методом. Общие задачи, формы записи, максимизация и минимизация функции методом искусственного базиса. Пути поиска и исключения из базиса искусственных переменных.
контрольная работа [130,6 K], добавлен 09.02.2013