Математические программирование
Графический и симплексный методы решения ОЗЛП. Построение функции цели, образующая совместно с системой ограничений математическую модель экономической задачи. Нахождение неотрицательного решения системы линейных уравнений. Решение транспортной задачи.
Рубрика | Математика |
Вид | лабораторная работа |
Язык | русский |
Дата добавления | 10.04.2009 |
Размер файла | 322,9 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.
ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА №2
по мат.программированию
«Графический и симплексный методы решения ОЗЛП»
Для изготовления 2-х различных изделий А и В используется 3 вида сырья. На производство единицы изделия А требуется затратить сырья 1-го вида а1 кг, сырья 2-го вида - а2 кг, сырья 3-го вида - а3 кг. На производство единицы изделия В требуется затратить сырья 1-го вида в1 кг, сырья 2-го вида - в2 кг, сырья 3-го вида - в3 кг. Производство обеспечено сырьём 1-го вида в количестве Р1 кг, сырьём 2-го вида в количестве Р2 кг, сырьём 3-го вида в количестве Р3 кг. Прибыль от реализации единицы готового изделия А составляет ден.ед., а изделия В - ден.ед.
№ |
а1 |
а2 |
а3 |
в1 |
в2 |
в3 |
Р1 |
Р2 |
Р3 |
|
|
|
8 |
11 |
7 |
8 |
10 |
5 |
6 |
425 |
450 |
550 |
2 |
4 |
Математическая модель задачи
Обозначим количество произведенной продукции 1-го вида через х1, 2-го вида - х2. Тогда линейная функция примет вид: Z (х1, х2) =2*х1+4*х2.
Это есть цена произведенной продукции. Наше решение должно обеспечить максимальное значение этой функции.
Условие налагает на величины х1 и х2 ограничения следующего вида:
Построенная линейная функция называется функцией цели и совместно системой ограничений образует математическую модель рассматриваемой экономической задачи.
Графическое решение задачи
Построим многоугольник решений. Для этого в системе координат х1Ох2 на плоскости изобразим граничные прямые
х1 |
0 |
68,75 |
|
х2 |
91,66 |
0 |
х1 |
0 |
64,28 |
|
х2 |
90 |
0 |
х1 |
0 |
38,63 |
|
х2 |
42,5 |
0 |
Взяв какую-нибудь точку, например, начало координат, установим, какую полуплоскость определяет соответствующее неравенство. Многоугольником решений данной задачи является треугольник АОВ. Для построения прямой 2*х1+4*х2=0 строим радиус-вектор N=(2;4)=2.5*(2;4)=(5;10) и через точку 0 проводим прямую, перпендикулярную ему. Построенную прямую Z =0 перемещаем параллельно самой себе в направлении вектора N. Опорной по отношению к многоугольнику решений эта прямая становится в точке А (0;42,5), где функция Z принимает максимальное значение.
Оптимальный план задачи: х1=0; х2=42,5.
Подставляя значения х1 и х2 в линейную функцию, получаем Zmax=2*0+4*42.5=170 у.е.
Таким образом, для того чтобы получить максимальную прибыль в размере 170 у.е., необходимо запланировать производство 42,5 ед. продукции В.
Решение задачи симплексным методом
Запишем систему в векторной форме
х1*А1+х2*А2+х3*А3+х4*А4+х5*А5=Ао, где
Составляем симплексную таблицу.
i |
Базис |
Сбаз |
Ао |
С1=2 |
С2=4 |
С3=0 |
С4=0 |
С5=0 |
С.О. |
|
А1 |
А2 |
А3 |
А4 |
А5 |
||||||
1 |
А3 |
0 |
425 |
11 |
10 |
1 |
0 |
0 |
42,5 |
|
2 |
А4 |
0 |
450 |
7 |
5 |
0 |
1 |
0 |
90 |
|
3 |
А5 |
0 |
550 |
8 |
6 |
0 |
0 |
1 |
91,66667 |
|
m+1 |
Zj-Cj |
0 |
-2 |
-4 |
0 |
0 |
0 |
|
Среди полученных оценок имеются две отрицательные: Z1-C1=-2<0 и Z2-C2=-4<0. Это означает, что первоначальный опорный план не является оптимальным и его можно улучшить, включив в базис вектор, которому соответствует максимальное по модулю отрицательное число в m+1 строке. Разрешающий вектор-столбец А2. Разрешающий элемент находим по минимальному симплексному отношению. Разрешающий элемент - число 10.
Составим вторую симплексную таблицу.
i |
Базис |
Сбаз |
Ао |
С1=2 |
С2=4 |
С3=0 |
С4=0 |
С5=0 |
|
А1 |
А2 |
А3 |
А4 |
А5 |
|||||
1 |
А2 |
4 |
42,5 |
1,1 |
1 |
0,1 |
0 |
0 |
|
2 |
А4 |
0 |
237,5 |
1,5 |
0 |
-0,5 |
1 |
0 |
|
3 |
А5 |
0 |
295 |
1,4 |
0 |
-0,6 |
0 |
1 |
|
m+1 |
Zj-Cj |
170 |
2,4 |
0 |
0,4 |
0 |
0 |
Просмотрев m+1 строку, убеждаемся, что опорный план - оптимален.
Оптимальный план предусматривает изготовление 42,5 ед.изделия В и не предусматривает изготовление изделий А. Изготовление изделий А привело бы к уменьшению прибыли на 2,4 у.е. Сырье 1-го вида используется полностью. Неиспользованными остается 450-237,5=212,5 тонн 2-го вида и 550-295=255 тонн 3-го вида сырья. Максимальная прибыль составляет 170 у.е.
Решение задачи на компьютере
Выполним следующие действия:
- В ячейку А1 вводим формулу для целевой функции=2*х1+4*х2
- В ячейку А3 вводим формулу для ограничения: =11*с1+10*с2.
- В ячейку А4 вводим формулу для ограничения: =7*с1+5*с2.
- В ячейку А3 вводим формулу для ограничения: =8*с1+6*с2.
- В ячейку С1:С2 вводим начальные значения переменных (0:0).
-Выполним команду Сервис > Поиск решения.
Следовательно, план выпуска продукции, включающий изготовление 42,5 изделий В является оптимальным. При данном плане выпуска изделий полностью используется сырье 1-го вида и остаётся неиспользованным 450-237,5=212,5 тонн 2-го вида и 550-295=255 тонн 3-го вида сырья, а стоимость производимой продукции равна 170 у.е.
ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА №3
по мат.программированию
«Транспортная задача»
Имеются 3 пункта поставки однородного груза А1, А2, А3 и 5 пунктов В1, В2, В3, В4, В5 потребления этого груза. На пунктах А1-А3 находится груз соответственно в количестве а1-а3 тонн. В пункты В1-В5 требуется доставить соответственно в1-в5 тонн груза. Стоимости перевозок 1 тонны груза между пунктами поставки и пунктами потребления приведены в матрице D. Найти такой план закрепления потребителей за поставщиками однородного груза, чтобы общие затраты по перевозкам были минимальными.
Пункты поставки |
Пункты потребления |
Запасы |
|||||
В1 |
В2 |
В3 |
В4 |
В5 |
|||
А1 |
12 |
10 |
15 |
12 |
13 |
350 |
|
А2 |
16 |
14 |
17 |
10 |
8 |
150 |
|
А3 |
15 |
10 |
13 |
14 |
15 |
280 |
|
Потребн. |
100 |
120 |
200 |
160 |
200 |
Математическая модель задачи
Математическая модель транспортной задачи состоит в нахождении такого неотрицательного решения системы линейных уравнений
при которых целевая функция
F=12*x11+10*x12+15*x13+12*x14+13*x15+16*x21+14*x22+17*x23+10*x24+8*x25+15*x31+10*x32+13*x33+14*x34+15*x35
принимает минимальное значение.
Опорный план найдем методом северо-западного угла.
Пункты поставки |
Пункты потребления |
Запасы |
|||||
В1 |
В2 |
В3 |
В4 |
В5 |
|||
А1 |
|
|
|
|
|
350 |
|
А2 |
|
|
|
|
|
150 |
|
А3 |
|
|
|
|
|
280 |
|
Потребн. |
100 |
120 |
200 |
160 |
200 |
|
Для проверки плана на оптимальность необходимо построить систему потенциалов. Для построения системы потенциалов используем условие Ui+Vj=Cij
Пункты поставки |
|
Пункты потребления |
Запасы |
|||||
|
В1 |
В2 |
В3 |
В4 |
В5 |
|||
Потенциалы |
V1= |
V2= |
V3= |
V4= |
V5= |
|
||
А1 |
U1= |
|
|
|
|
|
350 |
|
А2 |
U2= |
|
|
|
|
|
150 |
|
А3 |
U3= |
|
|
|
|
|
280 |
|
Потребн. |
|
100 |
120 |
200 |
160 |
200 |
|
Пункты поставки |
|
Пункты потребления |
Запасы |
|||||
|
В1 |
В2 |
В3 |
В4 |
В5 |
|||
Потенциалы |
V1= |
V2= |
V3= |
V4= |
V5= |
|
||
А1 |
U1= |
|
|
|
|
|
350 |
|
А2 |
U2= |
|
|
|
|
|
150 |
|
А3 |
U3= |
|
|
|
|
|
280 |
|
Потребн. |
|
100 |
120 |
200 |
160 |
200 |
|
Пункты поставки |
|
Пункты потребления |
Запасы |
|||||
|
В1 |
В2 |
В3 |
В4 |
В5 |
|||
Потенциалы |
V1= |
V2= |
V3= |
V4= |
V5= |
|
||
А1 |
U1= |
|
|
|
|
|
350 |
|
А2 |
U2= |
|
|
|
|
|
150 |
|
А3 |
U3= |
|
|
|
|
|
280 |
|
Потребн. |
|
100 |
120 |
200 |
160 |
200 |
|
Пункты поставки |
|
Пункты потребления |
Запасы |
|||||
|
В1 |
В2 |
В3 |
В4 |
В5 |
|||
Потенциалы |
V1= |
V2= |
V3= |
V4= |
V5= |
|
||
А1 |
U1= |
|
|
|
|
|
350 |
|
А2 |
U2= |
|
|
|
|
|
150 |
|
А3 |
U3= |
|
|
|
|
|
280 |
|
Потребн. |
|
100 |
120 |
200 |
160 |
200 |
|
Пункты поставки |
|
Пункты потребления |
Запасы |
|||||
|
В1 |
В2 |
В3 |
В4 |
В5 |
|||
Потенциалы |
V1= |
V2= |
V3= |
V4= |
V5= |
|
||
А1 |
U1= |
|
|
|
|
|
350 |
|
А2 |
U2= |
|
|
|
|
|
150 |
|
А3 |
U3= |
|
|
|
|
|
280 |
|
Потребн. |
|
100 |
120 |
200 |
160 |
200 |
|
Пункты поставки |
|
Пункты потребления |
Запасы |
|||||
|
В1 |
В2 |
В3 |
В4 |
В5 |
|||
Потенциалы |
V1=7 |
V2=5 |
V3=8 |
V4=7 |
V5=8 |
|
||
А1 |
U1=5 |
100 |
40 |
160 |
50 |
350 |
||
А2 |
U2=0 |
150 |
150 |
|||||
А3 |
U3=5 |
80 |
200 |
280 |
||||
Потребн. |
|
100 |
120 |
200 |
160 |
200 |
|
Все незанятые клетки удовлетворяют условию Ui+Vj<=Cij.
Общая стоимость плана составляет
S=100*12+40*10+12*160+13*50+8*150+10*80+13*200=8770 у.е.
Решение задачи на компьютере
Объём перевозок |
|||||||
12 |
10 |
15 |
12 |
13 |
|||
16 |
14 |
17 |
10 |
8 |
|||
15 |
10 |
13 |
14 |
15 |
|||
Объём перевозок |
Всего поставлено |
||||||
100 |
40 |
0 |
160 |
50 |
350 |
||
0 |
0 |
0 |
0 |
150 |
150 |
||
0 |
80 |
200 |
0 |
0 |
280 |
||
100 |
120 |
200 |
160 |
200 |
Всего получено |
||
Затраты на перевозки |
|||||||
1200 |
400 |
0 |
1920 |
650 |
|||
0 |
0 |
0 |
0 |
1200 |
|||
0 |
800 |
2600 |
0 |
0 |
8770 |
Microsoft Excel 10.0 Отчет по результатам |
|||||
Рабочий лист: [Книга1]Лист2 |
|||||
Отчет создан: 17.12.2004 9:44:11 |
|||||
Целевая ячейка (Минимум) |
|||||
Ячейка |
Имя |
Исходное значение |
Результат |
||
$G$13 |
|
0 |
8770 |
||
Изменяемые ячейки |
|||||
Ячейка |
Имя |
Исходное значение |
Результат |
||
$A$6 |
Объём перевозок |
0 |
100 |
||
$B$6 |
|
0 |
40 |
||
$C$6 |
|
0 |
0 |
||
$D$6 |
|
0 |
160 |
||
$E$6 |
|
0 |
50 |
||
$A$7 |
Объём перевозок |
0 |
0 |
||
$B$7 |
|
0 |
0 |
||
$C$7 |
|
0 |
0 |
||
$D$7 |
|
0 |
0 |
||
$E$7 |
|
0 |
150 |
||
$A$8 |
Объём перевозок |
0 |
0 |
||
$B$8 |
|
0 |
80 |
||
$C$8 |
|
0 |
200 |
||
$D$8 |
|
0 |
0 |
||
$E$8 |
|
0 |
0 |
Подобные документы
Симплексный метод как универсальное решение задач линейного программирования. Применение метода Жордана-Гаусса для системы линейных уравнений в канонической форме. Опорное решение системы ограничений. Критерий оптимальности. Задача канонической формы.
презентация [2,0 M], добавлен 11.04.2013Решение систем уравнений по правилу Крамера, матричным способом, с использованием метода Гаусса. Графическое решение задачи линейного программирования. Составление математической модели закрытой транспортной задачи, решение задачи средствами Excel.
контрольная работа [551,9 K], добавлен 27.08.2009Система линейных уравнений. Общее и частные решения системы линейных уравнений. Нахождение векторного произведения. Приведение уравнения кривой второго порядка к каноническому виду. Исследование функции на непрерывность. Тригонометрическая форма числа.
контрольная работа [128,9 K], добавлен 26.02.2012Решение системы линейных уравнений по правилу Крамера и с помощью обратной матрицы. Нахождение ранга матрицы. Вычисление определителя с помощью теоремы Лапласа. Исследование на совместимость системы уравнений, нахождение общего решения методом Гауса.
контрольная работа [97,3 K], добавлен 24.05.2009Сущность итерационного метода решения задачи, оценка его главных преимуществ и недостатков. Разновидности итерационных методов решения систем линейных алгебраических уравнений: Якоби, Хорецкого и верхней релаксации, их отличия и возможности применения.
курсовая работа [39,2 K], добавлен 01.12.2009Решение двойственной задачи с помощью первой основной теоремы теории двойственности, графическим и симплексным методом. Математическая модель транспортной задачи, расчет опорного плана перевозок методами северо-западного угла и минимального элемента.
контрольная работа [333,3 K], добавлен 27.11.2011Математическая модель задачи. Решение транспортной задачи методом потенциалов. Значение целевой функции. Система, состоящая из 7 уравнений с 8-ю неизвестными. Решение задач графическим методом. Выделение полуплоскости, соответствующей неравенству.
контрольная работа [23,5 K], добавлен 12.06.2011Описание методов решения системы линейного алгебраического уравнения: обратной матрицы, Якоби, Гаусса-Зейделя. Постановка и решение задачи интерполяции. Подбор полиномиальной зависимости методом наименьших квадратов. Особенности метода релаксации.
лабораторная работа [4,9 M], добавлен 06.12.2011Изучение основ линейных алгебраических уравнений. Нахождение решения систем данных уравнений методом Гаусса с выбором ведущего элемента в строке, в столбце и в матрице. Выведение исходной матрицы. Основные правила применения метода факторизации.
лабораторная работа [489,3 K], добавлен 28.10.2014Нахождение проекции точки на прямую, проходящую через заданные точки. Изучение формул Крамера для решения систем линейных уравнений. Определение точки пересечения перпендикуляра и исходной прямой. Исследование и решение матричной системы методом Гаусса.
контрольная работа [98,6 K], добавлен 19.04.2015