Математичне програмування

Математична модель задачі лінійного програмування та її розв’язок симплекс-методом. Опорний план математичної моделі транспортної задачі. Оптимальний план двоїстої задачі. Рішення графічним методом екстремумів функції в області, визначеній нерівностями.

Рубрика Экономико-математическое моделирование
Вид контрольная работа
Язык украинский
Дата добавления 28.03.2011
Размер файла 290,0 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/

Завдання 1

Побудувати математичну модель задачі.

На підприємстві виготовляються вироби двох видів А і В. Для цього використовується сировина чотирьох типів - І, ІІ, ІІІ, ІV, запаси якої дорівнюють, відповідно, 21; 4; 6; 10 од. Для виготовлення одного виробу А необхідна така кількість одиниць сировини чотирьох видів: 2; 1; 0; 2. Для виробу В - 3; 0; 1; 1 од. відповідно. Випуск одного виробу А дає 3 грн. од. прибутку, типу В - 2 грн. од. Скласти план виробництва, який забезпечує найбільший прибуток.

Сировина

Норма витрат сировини, од

Запаси сировини, од.

А

В

І

2

3

21

ІІ

1

0

4

ІІІ

0

1

6

ІV

2

1

10

Ціна, грн. од.

3

2

Розв'язок

Складаємо математичну модель задачі. Позначимо через х1кількість виробів 1-ї моделі, що виготовляє підприємство за деяким планом, а через х2 кількість виробів 2-ї моделі.Тоді прибуток, отриманий підприємством від реалізації цих виробів, складає

? = 3х1+2х2.

Витрати сировини на виготовлення такої кількості виробів складають відповідно:

CI =2х1 + 3х2,

CII =1х1 + 0х2,

CIII =0х1 + 1х2,

CIV =2х1 + 1х2,

Оскільки запаси сировини обмежені, то повинні виконуватись нерівності:

1 + 3х2? 21

1? 4

2? 6

1 + 1х2? 10

Оскільки, кількість виробів є величина невід'ємна, то додатково повинні виконуватись ще нерівності: х1> 0, х2>0.

Таким чином, приходимо до математичної моделі (задачі лінійного програмування):

Знайти х1 , х2такі, що функція ? = 3х1+2х2досягає максимуму при системі обмежень:

Розв'язуємо задачу лінійного програмування симплексним методом.

Для побудови першого опорного плану систему нерівностей приведемо до системи рівнянь шляхом введення додаткових змінних. Оскільки маємо змішані умови-обмеження, то введемо штучні змінні x.

2x1 + 3x2 + 1x3 + 0x4 + 0x5 + 0x6 = 21

1x1 + 0x2 + 0x3 + 0x4 + 0x5 + 1x6 = 4

0x1 + 1x2 + 0x3 + 1x4 + 0x5 + 0x6 = 6

2x1 + 1x2 + 0x3 + 0x4 + 1x5 + 0x6 = 10

де х1,...,х6>0

Для постановки задачі на максимум цільову функцію запишемо так:

F(X) = 3 x1 +2 x2 - M x6 =>max

Оскільки завдання вирішується на максимум, то ведучий стовпець вибираємо по максимальному негативному кількістю та індексного рядку. Всі перетворення проводять до тих пір, поки не вийдуть в індексному рядку позитивні елементи.

Складаємо симплекс-таблицю:

План

Базис

В

x1

x2

x3

x4

x5

x6

min

1

x3

21

2

3

1

0

0

0

10.5

x6

4

1

0

0

0

0

1

4

x4

6

0

1

0

1

0

0

0

x5

10

2

1

0

0

1

0

5

Індексний рядок

F(X1)

-400000

-100003

-2

0

0

0

0

0

Оскільки, в індексному рядку знаходяться негативні коефіцієнти, поточний опорний план неоптимальний, тому будуємо новий план. У якості ведучого виберемо елемент у стовбці х1, оскільки значення коефіцієнта за модулем найбільше.

математична модель симплекс транспортна задача екстремум

План

Базис

В

x1

x2

x3

x4

x5

x6

min

2

x3

13

0

3

1

0

0

-2

4.33

x1

4

1

0

0

0

0

1

0

x4

6

0

1

0

1

0

0

6

x5

2

0

1

0

0

1

-2

2

Індексний рядок

F(X2)

12

0

-2

0

0

0

100003

0

Даний план, також не оптимальний, тому будуємо знову нову симплексну таблицю. У якості ведучого виберемо елемент у стовбці х2.

План

Базис

В

x1

x2

x3

x4

x5

x6

Min

3

x3

7

0

0

1

0

-3

4

4.33

x1

4

1

0

0

0

0

1

0

x4

4

0

0

0

1

-1

2

6

x2

2

0

1

0

0

1

-2

2

Індексний рядок

F(X3)

16

0

0

0

0

2

99999

0

Оскільки всі оцінки >0, то знайдено оптимальний план, що забезпечує максимальний прибуток: х1=4, х2=2. Прибуток, при випуску продукції за цим планом, становить 16 грн.

Завдання 2

Записати двоїсту задачу до поставленої задачі лінійного програмування. Розв'язати одну із задач симплексним методом і визначити оптимальний план іншої задачі. Оптимальні результати перевірити графічно.

Розв'язок

Пряма задача лінійного програмування має вигляд:

При обмеженнях:

Оскільки, у прямій задачі лінійного програмування необхідно знайти мінімум функції, то приведемо першопочаткову умову до вигляду:

Для досягнення відповідного вигляду помножимо 1-у та 2-у нерівність на -1

1-4ч2?-8

-1х1+1х2?-3

В результаті отримаємо наступні матриці:

Для складання двоїстої задачі лінійного програмування знайдемо матриці А, В, СТ.

Відповідно, двоїста задача лінійного програмування матиме вигляд:

F(Y)= -8Y1-3Y2+9Y3 (max)

Обмеження:

1Y1-1Y2+2Y3?2

-4Y1+1Y2+1Y3?1

Y1?0

Y2?0

Y3?0

Розв'яжемо задачу лінійного програмування симплексним методом.

Визначимо мінімальне значення цільової функції F(X) = 2x1+x2 при наступних умовах-обмежень.

-x1+4x2?8

x1-x2?3

2x1+x2?9

Для побудови першого опорного плану систему нерівностей приведемо до системи рівнянь шляхом введення додаткових змінних.

Оскільки маємо змішані умови-обмеження, то введемо штучні змінні x.

-1x1 + 4x2 + 1x3 + 0x4 + 0x5 + 0x6 = 8

1x1-1x2 + 0x3 + 1x4 + 0x5 + 0x6 = 3

2x1 + 1x2 + 0x3 + 0x4-1x5 + 1x6 = 9

Для постановки задачі на мінімум цільову функцію запишемо так:

F(X) = 2 x1 + x2 +M x6 =>min

Переходимо до основного алгоритму симплекс-методу.

План

Базис

В

x1

x2

x3

x4

x5

x6

Min

1

x3

8

-1

4

1

0

0

0

0

x4

3

1

-1

0

1

0

0

3

x6

9

2

1

0

0

-1

1

4.5

Індексний рядок

F(X1)

900000

199998

99999

0

0

-100000

0

0

Оскільки, в індексному рядку знаходяться позитивні коефіцієнти, поточний опорний план неоптимальний, тому будуємо новий план. У якості ведучого виберемо елемент у стовбці х1, оскільки значення коефіцієнта за модулем найбільше.

План

Базис

В

x1

x2

x3

x4

x5

x6

min

2

x3

11

0

3

1

1

0

0

3.67

x1

3

1

-1

0

1

0

0

0

x6

3

0

3

0

-2

-1

1

1

Індексний рядок

F(X2)

300006

0

299997

0

-199998

-100000

0

0

Даний план, також не оптимальний, тому будуємо знову нову симплексну таблицю. У якості ведучого виберемо елемент у стовбці х2.

План

Базис

В

x1

x2

x3

x4

x5

x6

min

3

x3

8

0

0

1

3

1

-1

3.67

x1

4

1

0

0

0.33

-0.33

0.33

0

x2

1

0

1

0

-0.67

-0.33

0.33

1

Індексний рядок

F(X3)

9

0

0

0

0

-1

-99999

0

Остаточнийваріант симплекс-таблиці оптимальний, тому що в індексному рядку знаходяться негативні коефіцієнти.

Оптимальний план можна записати так:

x3 = 8

x1 = 4

x2 = 1

F(X) = 2*4 + 1*1 = 9

Визначаємо оптимальний план двоїстої задачі до поставленої задачі лінійного програмування.

F(Y)= -8Y1-3Y2+9Y3 (max)

Обмеження:

1Y1-1Y2+2Y3?2

-4Y1+1Y2+1Y3?1

Y1?0

Y2?0

Y3?0

Для побудови першого опорного плану систему нерівностей приведемо до системи рівнянь шляхом введення додаткових змінних.

1x1-1x2 + 2x3 + 1x4 + 0x5 = 2

-4x1 + 1x2 + 1x3 + 0x4 + 1x5 = 1

Вважаючи, що вільні змінні рівні 0, отримаємо перший опорний план:

План

Базис

В

x1

x2

x3

x4

x5

0

x4

2

1

-1

2

1

0

x5

1

-4

1

1

0

1

Індексний рядок

F(X0)

0

8

3

-9

0

0

Перейдемо до основного алгоритму симплекс-метода.Оскільки в останньому стовбці присутньо кілька мінімальних елементів 1, то номер рядка вибираємо по правилу Креко.

План

Базис

В

x1

x2

x3

x4

x5

min

1

x4

2

1

-1

2

1

0

1

x5

1

-4

1

1

0

1

1

Індексний рядок

F(X1)

0

8

3

-9

0

0

0

План

Базис

В

x1

x2

x3

x4

x5

min

2

x3

1

0.5

-0.5

1

0.5

0

0

x5

0

-4.5

1.5

0

-0.5

1

0

Индекснаястрока

F(X2)

9

12.5

-1.5

0

4.5

0

0

План

Базис

В

x1

x2

x3

x4

x5

3

x3

1

-1

0

1

0.3333

0.3333

x2

0

-3

1

0

-0.3333

0.6667

Индекснаястрока

F(X3)

9

8

0

0

4

1

Оптимальний план можливо записати так:

x3 = 1

x2 = 0

F(X) = -3*0 + 9*1 = 9

Завдання 3

Розв'язати транспортну задачу.

5

1

2

3

4

150

7

8

1

1

2

320

4

1

3

1

2

400

100

120

100

200

300

Розв'язок

Побудова математичної моделі. Нехай xij -- кількість продукції, що перевозиться з і-го пункту виробництва до j-го споживача . Оскільки , то задачу треба закрити, тобто збалансувати (зрівняти) поставки й потреби:

У нашому випадку робиться це введенням фіктивного постачальника, оскільки . З уведенням фіктивного споживача в транспортній таблиці додатково заявляється n робочих клітинок (додатковий стовпчик).

Виникає проблема, які ціни присвоїти цим клітинкам, щоб фіктивний стовпчик був нейтральним щодо оптимального вибору планових перевезень. Нейтральність забезпечується тим, що всі ціни у фіктивних клітинках вибираються однаковими, а оскільки ці ціни при поставках не повинні впливати на значення цільової функції f, то їх беруть усі рівними нулю.

Занесемовихіднідані у таблицю.

В1

В2

В3

В4

В5

В6

Запаси

А1

5

1

2

3

4

0

150

А2

7

8

1

1

2

0

320

А3

4

1

3

1

2

0

400

Потреби

100

120

100

200

300

50

Забезпечивши закритість розв'язуваної задачі, розпочинаємо будувати математичну модель даної задачі:

Економічний зміст записаних обмежень полягає в тому, що весь вантаж потрібно перевезти по пунктах повністю.

Аналогічні обмеження можна записати відносно замовників: вантаж, що може надходити до споживача від чотирьох баз, має повністю задовольняти його попит. Математично це записується так:

Загальні витрати, пов'язані з транспортуванням продукції, визначаються як сума добутків обсягів перевезеної продукції на вартості транспортування од. продукції до відповідного замовника і за умовою задачі мають бути мінімальними. Тому формально це можна записати так:

minZ = 5x11 + 1x12 + 2x13 + 3x14 +4x15 + 0x16 +7x21 + 8x22 + 1x23 + 1x24 +2x25+0x26+4x31 + 1x32 + 3x33 + 1x34 +2x35 + 0x36.

Загалом математична модель сформульованої задачі має вигляд:

minZ = 5x11 + 1x12 + 2x13 + 3x14 +4x15 + 0x16 +7x21 + 8x22 + 1x23 + 1x24 +2x25+0x26+4x31 + 1x32 + 3x33 + 1x34 +2x35 + 0x36.

за умов:

Запишемо умови задачі у вигляді транспортної таблиці та складемо її перший опорний план у цій таблиці методом «північно-західного кута».

Ai

Bj

ui

b1 = 100

b2 = 120

b3 = 100

b4=200

b5=300

B6=50

а1 = 150

5

[-] 100

1

[+] 50

2

3

4

0

u1 = 0

а2 = 320

7

8

[-] 70

1

100

1

[+] 150

2

0

u2 = 7

а3 = 400

4

[+]

1

3

1

[-] 50

2

300

0

50

u3 = 7

vj

v1 = 5

v2 = 1

v3 = -6

v4 = -6

v5= -5

V6 = -7

В результатіотримано перший опорний план, який є допустимим, оскількивсівантажі з баз вивезені, потреба магазинівзадоволена, а план відповідаєсистеміобмеженьтранспортноїзадачі.

Підрахуємо число зайнятих клітин таблиці, їх 8, а має бути m+n-1=8. Отже, опорний план є не вироджених.

Перевіримооптимальність опорного плану.Знайдемо потенціали ui, vi. по зайнятих клітинам таблиці, в яких ui + vi = cij, вважаючи, що u1 = 0.

Тоді всі інші потенціали однозначно визначаються з цієї системи рівнянь: u1 =0, u2 = 7, u3 = 7, v1 =5, v2 =1, v3 = -6 v4=1, v5= -5, v6= -7. Ці значення потенціалів першого опорного плану записуємо у транспортну таблицю.

Потім згідно з алгоритмом методу потенціалів перевіряємо виконання другої умови оптимальності ui + vj ? cij(для порожніх клітинок таблиці):

Опорний план не є оптимальним, тому щоіснуютьоцінкивільнихклітин для якихui + vi>cij

(2;1): 7 + 5 > 7

(3;1): 7 + 5 > 4

(3;2): 7 + 1 > 1

Тому відньогонеобхідно перейти до другого плану, змінившиспіввідношеннязаповнених і порожніхклітиноктаблиці. Вибираємомаксимальнуоцінкувільноїклітини (А3B1): 4

Ставимо в ній знак «+». Для визначення клітинки, що звільняється, будуємо цикл, починаючи з клітинки А3B1, та позначаємо вершини циклу почергово знаками «-» і «+». Тепер необхідно перемістити продукцію в межах побудованого циклу. Для цього у порожню клітинку А3B1 переносимо менше з чисел хij, які розміщені в клітинках зі знаком «-». Одночасно це саме число хij додаємо до відповідних чисел, що розміщені в клітинках зі знаком «+», та віднімаємо від чисел, що розміщені в клітинках, позначених знаком «-».

З вантажів хij що стоять в мінусових клітинах, вибираємо найменше, , тобто . Додаємо 50 до обсягів вантажів, що стоять в плюсових клітинах і віднімаємо 50 з Хij, що стоять в мінусових клітинах. В результатіотримаємоновийопорний план. Усі інші заповнені клітинки першої таблиці, які не входили до циклу, переписуємо у другу таблицю без змін. Кількість заповнених клітинок у новій таблиці також має відповідати умові невиродженості плану, тобто дорівнювати (n + m - 1).

Отже, другий опорний план транспортної задачі матиме такий вигляд:

Ai

Bj

ui

b1 = 100

b2 = 120

b3 = 100

b4=200

b5=300

B6=50

а1 = 150

5

[-] 50

1

[+] 100

2

3

4

0

u1 = 0

а2 = 320

7

8

[-] 20

1

100

1

200

2

[+]

0

u2 = 7

а3 = 400

4

[+] 50

1

3

1

2

[-] 300

0

50

u3 = -1

vj

v1 = 5

v2 = 1

v3 = -6

v4 = -6

v5= 3

V6 = 1

Перевіримооптимальністьопорного плану. Знайдемопотенціалиui, vi. по зайнятихклітинамтаблиці, в якихui + vi = cij, вважаючи, щоu1 = 0.

Опорний план не є оптимальним, тому щоіснуютьоцінкивільнихклітин для якихui + vi>cij

(1;6): 0 + 1 > 0

(2;1): 7 + 5 > 7

(2;5): 7 + 3 > 2

(2;6): 7 + 1 > 0

Вибираємомаксимальнуоцінкувільноїклітини (А2B5): 2

Для цього в перспективнуклітку (А2B5) поставимо знак «+», а в інших вершинах багатокутникачергуються знаки «-», «+», «-». Цикл наведено втаблиці.

Звантажів хijщо стоять в мінусовихклітинах, вибираємонайменше, тобто у = min (А2B2) = 20. Додаємо 20 до обсягіввантажів, що стоять в плюсовихклітинах і віднімаємо 20 з Хij, що стоять в мінусовихклітинах. В результатіотримаємоновийопорний план.

Ai

Bj

ui

b1 = 100

b2 = 120

b3 = 100

b4=200

b5=300

B6=50

а1 = 150

5

[-] 30

1

120

2

3

4

0

[+]

u1 = 0

а2 = 320

7

8

1

100

1

200

2

20

0

u2 = -1

а3 = 400

4

[+] 70

1

3

1

2

280

0

[-] 50

u3 = -1

vj

v1 = 5

v2 = 1

v3 = 2

v4 = 2

v5= 3

V6 = 1

Перевіримо оптимальність опорного плану, тобто повторюємо описані раніше дії.

Знайдемо потенціали ui, vi. по зайнятих клітинам таблиці, в яких ui + vi = cij, вважаючи, що u1 = 0.

Перевірка останнього плану на оптимальність за допомогою методу потенціалів показує, що він неоптимальний. Тому знову будуємо новий опорний план.

Ai

Bj

ui

b1 = 100

b2 = 120

b3 = 100

b4=200

b5=300

B6=50

а1 = 150

5

1

120

2

3

4

0

30

u1 = 0

а2 = 320

7

8

1

100

1

200

2

20

0

u2 = 0

а3 = 400

4

100

1

3

1

2

280

0

20

u3 = 0

vj

v1 = 4

v2 = 1

v3 = 1

v4 = 1

v5= 2

V6 = 0

Перевіримооптимальність опорного плану, тобто повторюємо описані раніше дії.

Знайдемо потенціали ui, vi. по зайнятих клітинам таблиці, в яких ui + vi = cij, вважаючи, що u1 = 0.

Перевірка останнього плану на оптимальність за допомогою методу потенціалів показує, що він оптимальний.

Розрахуємозначенняцільовоїфункціївідповідно до другого опорного плану задачі:

(x) = 1*120 + 0*30 + 1*100 + 1*200 + 2*20 + 4*100 + 2*280 + 0*20 = 1420

За оптимальним планом перевезень загальна вартість перевезень всієї продукції є найменшою і становить 540 грн.

Завдання 4

Знайти графічним методом екстремуми функції в області, визначеній нерівностями (в усіх варіантах вважати )

, , ,

Розв'язок

Побудуємо область допустимих рішень, тобто вирішимо графічно систему нерівностей. Для цього побудуємо кожну пряму і визначимо півплощини, задані нерівностями (півплощини позначені штрихом).

Межі області

Позначимо границі області багатокутника рішень.

Цільова функція F(x) =>min

Розглянемо цільову функцію завдання F = 7X1+9X2 =>min.

Побудуємо пряму, що відповідає значенню функції F = 0: F = 7X1+9X2 = 0. Будемо рухати цю пряму паралельним чином. Оскільки нас цікавить мінімальне рішення, тому рухався прямо до першого торкання позначеної області. На графіку ця пряма позначена пунктирною лінією.

Рівний масштаб

Перетином півплощини буде область, яка представляє собою багатокутник, координати точок якого задовольняють умові нерівностей системи обмежень задачі.Пряма F(x) = const перетинає область у точці A. Оскільки точка A отримана в результаті перетину прямих 2 i 5, то її координати задовольняють рівнянням цих прямих:

x1+2x2?2

x1=0

Вирішивши систему рівнянь, одержимо: x1 = 0, x2 = 1

Звідки знайдемо мінімальне значення цільової функції:

F(X) = 7*0 + 9*1 = 9

Размещено на Allbest.ru


Подобные документы

  • Складання математичної моделі задачі. Побудова симплексної таблиці. Розв’язок задачі лінійного програмування симплексним методом. Рішення двоїстої задачі та складання матриці. Знаходження графічним методом екстремумів функцій, визначеній нерівностями.

    контрольная работа [239,0 K], добавлен 28.03.2011

  • Побудова математичної моделі плану перевезення зерна на елеватори, який мінімізує транспортні витрати. Розв’язок задачі симплексним методом. Знаходження графічним методом екстремумів функцій, визначеній нерівностями. Порядок рішення транспортної задачі.

    контрольная работа [326,2 K], добавлен 28.03.2011

  • Математична модель задачі по визначенню асортименту, що максимізує прибуток. Оптимальний план двоїстої задачі. Загальна вартість перевезень за оптимальним планом. Знаходження графічним методом екстремумів функцій в області, визначеній нерівностями.

    контрольная работа [299,1 K], добавлен 28.03.2011

  • Математична модель задачі лінійного програмування, її вирішення за допомогою симплекс-методу. Побудова екстремумів функцій в області, визначеній нерівностями, за допомогою графічного методу. Математична модель транспортної задачі та її опорний план.

    контрольная работа [241,7 K], добавлен 28.03.2011

  • Побудова математичної моделі плану виробництва, який забезпечує найбільший прибуток. Розв’язок задачі симплекс-методом, графічна перевірка оптимальних результатів. Складання опорного плану транспортної задачі. Пошук екстремумів функцій графічним методом.

    контрольная работа [286,4 K], добавлен 28.03.2011

  • Побудування математичної моделі задачі. Розв'язання задачі за допомогою лінійного програмування та симплексним методом. Наявність негативних коефіцієнтів в індексному рядку. Основний алгоритм симплексного методу. Оптимальний план двоїстої задачі.

    контрольная работа [274,8 K], добавлен 28.03.2011

  • Норми затрат ресурсів. Математична модель задачі. Рішення прямої задачі лінійного програмування симплексним методом. Основний алгоритм симплекс-методу. Область допустимих рішень. Розв’язок методом симплексних таблиць. Мінімальне значення цільової функції.

    контрольная работа [234,6 K], добавлен 28.03.2011

  • Визначення оптимальних обсягів виробництва, що максимізують дохід фірми, та розв'язання транспортної задачі за допомогою математичного моделювання та симплекс-методу. Знайдення графічним методом екстремумів функції в області, визначеній нерівностями.

    контрольная работа [280,6 K], добавлен 28.03.2011

  • Оптимальні обсяги виробництва електроплит різних моделей, що максимізують дохід фірми. Оптимальний план двоїстої задачі до поставленої задачі лінійного програмування. Побудова математичної моделі транспортної задачі. Мінімальне значення цільової функції.

    контрольная работа [274,1 K], добавлен 28.03.2011

  • Побудова опорного плану систему нерівностей. Постановка задачі на максимум. Індексний рядок та негативні коефіцієнти. Задача лінійного програмування. Рішення задачі симплексним методом. Введення додаткових змінних. Оптимальний план двоїстої задачі.

    контрольная работа [278,4 K], добавлен 28.03.2011

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.