Решение задачи в LINDO

Составление оптимального плана посева зерновых культур по участкам. Отображение изменения решения, если весь второй участок засеять пшеницей, ячменем или кукурузой с нижним уровнем затрат. Расчет прибыли от продажи урожая, возможности ее максимизации.

Рубрика Математика
Вид курсовая работа
Язык русский
Дата добавления 05.01.2015
Размер файла 31,9 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

Размещено на http://www.allbest.ru

КУРСОВАЯ РАБОТА

ПО Системному анализу и исследованию операций

Решение задачи в LINDO

Содержание

Введение

Постановка задачи

Описание модели

Решение задачи в LINDO

Решение основной задачи

Решение дополнительной задачи 1

Решение дополнительной задачи 2

Решение дополнительной задачи 3

Заключение

Список литературы

Введение

Современную науку невозможно представить себе без широкого применения математического моделирования. Сущность этой методологии состоит в замене исходного объекта его «образом» - математической моделью - и дальнейшем изучении модели с помощью реализуемых на компьютерах вычислительно-логических алгоритмов. Этот «третий метод» познания, конструирования, проектирования сочетает в себе многие достоинства как теории, так и эксперимента. Работа не с самим объектом (явлением, процессом), а с его моделью дает возможность безболезненно, относительно быстро и без существенных затрат исследовать его свойства и поведение в любых мыслимых ситуациях (преимущества теории). В то же время вычислительные (компьютерные, имитационные) эксперименты с моделями объектов позволяют, опираясь на мощь современных вычислительных методов, подробно и глубоко изучать объекты в достаточной полноте, недоступной чисто теоретическим подходам (преимущества эксперимента). Неудивительно, что методология математического моделирования бурно развивается, охватывая все новые сферы - от разработки технических систем и управления ими до анализа сложнейших экономических и социальных процессов.

Постановка задачи

Совхозу установлены закупочные цены и площади посева зерновых культур:

Пшеница - 1600 га;

Кукуруза - 2200 га;

Ячмень - 500 га;

Рожь - 200 га;

Просо - 150 га.

Совхоз располагает 4 участками, средняя урожайность культур на них определена для двух уровней затрат.

Культуры

Урожайность на участке, ц/га

Закуп. цены, руб/ц

Затраты средств, руб/га

1

2

3

4

1

2

3

4

Пшеница

35/40

25/28

20/25

15/20

6,5

50/80

40/49

40/60

40/95

Кукуруза

60/75

40/50

30/35

50/60

5,0

80/105

90/150

70/80

65/80

Ячмень

30/40

20/27

15/20

15/17

4,3

50/85

40/53

40/70

45/50

Рожь

25/30

30/37

20/23

15/20

7,0

50/60

38/57

45/55

40/57

Просо

40/50

20/28

15/20

10/13

7,2

60/98

50/60

50/90

50/66

Размеры участков: соответственно 1200, 2100, 650, 800 га.

Требуется составить оптимальный план посева зерновых культур по участкам. Показать, как изменится решение, если весь второй участок засеять пшеницей с нижним уровнем затрат; ограничена общая сумма затрат.

Описание модели

Обозначим через XijL площадь, отведённую под i-й вид культуры на j-м участке для нижнего уровня затрат, а через XijH - площадь, отведённую под i-й вид культуры на j-м участке для верхнего уровня затрат. Так, выражение X23H=100 будет обозначать, что на 3-м участке отведено 100 га под кукурузу с верхним уровнем затрат.

Обозначим полный урожай i-го вида культуры через Gi.

где UijL и UijH - урожайность i-го вида культуры на j-м участке.

Тогда прибыль от продажи урожая i-го вида культуры будет составлять:

где Pi - это закупочная цена i-го вида зерна.

Затраты для i-го вида культур:

где RijL и RijH - это нижний и верхний уровень затрат для i-го вида зерновой культуры на j-м участке.

Теперь у нас есть все необходимые обозначения, чтобы определить критерий задачи: в данном случае нужно максимизировать прибыль (доход минус расход):

Далее нужно ввести ограничения модели. Ограничениями будут являться установленные площади посева и площади участков:

Решение задачи в LINDO

Решение основной задачи

Расчёты будем проводить в пакете LINDO. Для этого приведём описанные выше условия к виду, пригодному для ввода в программу:

Max 177.5X11L+122.5X12L+90X13L+57.5X14L+180X11H+133X12H+102.5X13H+35X14H+

220X21L+110X22L+80X23L+185X24L+270X21H+100X22H+95X23H+220X24H+

79X31L+46X32L+24.5X33L+19.5X34L+87X31H+63.1X32H+16X33H+23.1X34H+

125X41L+172X42L+95X43L+65X44L+150X41H+202X42H+106X43H+83X44H+

228X51L+94X52L+58X53L+22X54L+262X51H+141.6X52H+54X53H+27.6X54H

ST

!Установленные площади посевов

X11L+X11H+X12L+X12H+X13L+X13H+X14L+X14H=1600

X21L+X21H+X22L+X22H+X23L+X23H+X24L+X24H=2200

X31L+X31H+X32L+X32H+X33L+X33H+X34L+X34H=500

X41L+X41H+X42L+X42H+X43L+X43H+X44L+X44H=200

X51L+X51H+X52L+X52H+X53L+X53H+X54L+X54H=150

!Ограничения по площадям участков

X11L+X11H+X21L+X21H+X31L+X31H+X41L+X41H+X51L+X51H<=1200

X12L+X12H+X22L+X22H+X32L+X32H+X42L+X42H+X52L+X52H<=2100

X13L+X13H+X23L+X23H+X33L+X33H+X43L+X43H+X53L+X53H<=650

X14L+X14H+X24L+X24H+X34L+X34H+X44L+X44H+X54L+X54H<=800

End

При этом коэффициенты при XijL и XijH подставлены в модель уже пересчитанные из начального условия для сокращения модели.

LP OPTIMUM FOUND AT STEP 20

OBJECTIVE FUNCTION VALUE

1) 814315.0

VARIABLE VALUE REDUCED COST

X11L 0.000000 100.000000

X12L 0.000000 10.500000

X13L 0.000000 12.500000

X14L 0.000000 170.000000

X11H 0.000000 97.500000

X12H 1250.000000 0.000000

X13H 350.000000 0.000000

X14H 0.000000 192.500000

X21L 0.000000 50.000000

X22L 0.000000 15.500000

X23L 0.000000 15.000000

X24L 0.000000 35.000000

X21H 1200.000000 0.000000

X22H 0.000000 25.500000

X23H 200.000000 0.000000

X24H 800.000000 0.000000

X31L 0.000000 128.600006

X32L 0.000000 17.100000

X33L 0.000000 8.100000

X34L 0.000000 138.100006

X31H 0.000000 120.599998

X32H 500.000000 0.000000

X33H 0.000000 16.600000

X34H 0.000000 134.500000

X41L 0.000000 221.500000

X42L 0.000000 30.000000

X43L 0.000000 76.500000

X44L 0.000000 231.500000

X41H 0.000000 196.500000

X42H 200.000000 0.000000

X43H 0.000000 65.500000

X44H 0.000000 213.500000

X51L 0.000000 58.099998

X52L 0.000000 47.599998

X53L 0.000000 53.099998

X54L 0.000000 214.100006

X51H 0.000000 24.100000

X52H 150.000000 0.000000

X53H 0.000000 57.099998

X54H 0.000000 208.500000

Представим полученное решение в виде таблицы:

Культуры

Участки

Затраты на посев

Урожай

Прибыль от продажи

Доход

1

2

3

4

Пшеница

--

1250

350

--

82250

43750

284375

374500

Кукуруза

1200

--

200

800

206000

145000

725000

439000

Ячмень

--

500

--

--

26500

13500

58050

27325

Рожь

--

200

--

--

11400

7400

51800

26500

Просо

--

150

--

--

9000

4200

30240

26200

Итого

1200

2100

550

800

335150

1149465

814315

При посеве во всех случаях используется верхний уровень затрат.

Решение дополнительной задачи 1

Вводится дополнительное условие: Ячмень можно сеять только на 3-м и на 4-м участках. В обозначениях данной модели это будет выглядеть так:

X31L=0.

X32L=0.

X31H=0.

X32H=0.

После добавления этого выражения в условие и решения модели получим следующий ответ (нулевые значения опущены):

LP OPTIMUM FOUND AT STEP 2

OBJECTIVE FUNCTION VALUE

1) 807940.0

VARIABLE VALUE REDUCED COST

X12H 1600.000000 0.000000

X22L 150.000000 0.000000

X21H 1200.000000 0.000000

X23H 50.000000 0.000000

X24H 800.000000 0.000000

X33L 500.000000 0.000000

X42H 200.000000 0.000000

X52H 150.000000 0.000000

Представим полученное решение в виде таблицы:

Культуры

Участки

Затраты на посев

Урожай

Прибыль от продажи

Доход

1

2

3

4

Пшеница

 

1600

 

 

78400

44800

291200

212800

Кукуруза

1200

150

50

800

207500

145750

728750

521250

Ячмень

 

 

500

 

20000

7500

32250

12250

Рожь

 

200

 

 

11400

7400

51800

40400

Просо

 

150

 

 

9000

4200

30240

21240

Итого

1200

2100

550

800

326300

1134240

807940

При этом кукурузу на втором участке, а также ячмень на третьем следует сеять при нижнем уровне затрат. В этом решении суммарные затраты на посев меньше, но также меньше прибыль и чистый доход.

Решение дополнительной задачи 2

В этой задаче предполагается сократить площадь под кукурузу до 1800 га, а под ячмень увеличивается до 800 га. Тогда поменяется в модели условия:

X21L+X21H+X22L+X22H+X23L+X23H+X24L+X24H=2200

X31L+X31H+X32L+X32H+X33L+X33H+X34L+X34H=500

На

X21L+X21H+X22L+X22H+X23L+X23H+X24L+X24H=1800

X31L+X31H+X32L+X32H+X33L+X33H+X34L+X34H=800

Получается:

LP OPTIMUM FOUND AT STEP 19

OBJECTIVE FUNCTION VALUE

1) 777605.0

VARIABLE VALUE REDUCED COST

X11H 50.000000 0.000000

X12H 1100.000000 0.000000

X13H 450.000000 0.000000

X21H 1000.000000 0.000000

X24H 800.000000 0.000000

X32H 800.000000 0.000000

X42H 200.000000 0.000000

X51H 150.000000 0.000000

Культуры

Участки

Затраты на посев

Урожай

Прибыль от продажи

Доход

1

2

3

4

Пшеница

50

1100

450

 

84900

44050

286325

201425

Кукуруза

1000

 

 

800

169000

123000

615000

446000

Ячмень

 

800

 

 

42400

21600

92880

50480

Рожь

 

200

 

 

11400

7400

51800

40400

Просо

150

 

 

 

14700

7500

54000

39300

Итого

1200

2100

450

800

322400

 

1100005

777605

При посеве во всех случаях используется верхний уровень затрат

Решение дополнительной задачи 3

Изменены одновременно затраты под пшеницу с 49 до 55, под ячмень с 53 до 62 и под просо с 98 до 80:

Культуры

Урожайность на участке, ц/га

Закуп. цены, руб/ц

Затраты средств, руб/га

1

2

3

4

1

2

3

4

Пшеница

35/40

25/28

20/25

15/20

6,5

50/80

40/55

40/60

40/95

Кукуруза

60/75

40/50

30/35

50/60

5,0

80/105

90/150

70/80

65/80

Ячмень

30/40

20/27

15/20

15/17

4,3

50/85

40/62

40/70

45/50

Рожь

25/30

30/37

20/23

15/20

7,0

50/60

38/57

45/55

40/57

Просо

40/50

20/28

15/20

10/13

7,2

60/80

50/60

50/90

50/66

Критерий получится:

177.5X11L+122.5X12L+90X13L+57.5X14L+180X11H+127X12H+102.5X13H+35X14H+

220X21L+110X22L+80X23L+185X24L+270X21H+100X22H+95X23H+220X24H+

79X31L+46X32L+24.5X33L+19.5X34L+87X31H+54.1X32H+16X33H+23.1X34H+

125X41L+172X42L+95X43L+65X44L+150X41H+202X42H+106X43H+83X44H+

228X51L+94X52L+58X53L+22X54L+280X51H+141.6X52H+54X53H+27.6X54H

LP OPTIMUM FOUND AT STEP 20

OBJECTIVE FUNCTION VALUE

1) 802315.0

VARIABLE VALUE REDUCED COST

X12H 1250.000000 0.000000

X13H 350.000000 0.000000

X21H 1200.000000 0.000000

X23H 200.000000 0.000000

X24H 800.000000 0.000000

X32H 500.000000 0.000000

X42H 200.000000 0.000000

X52H 150.000000 0.000000

Культуры

Участки

Затраты на посев

Урожай

Прибыль от продажи

Доход

1

2

3

4

Пшеница

 

1250

350

 

89750

43750

284375

194625

Кукуруза

1200

 

200

800

206000

145000

725000

519000

Ячмень

 

500

 

 

31000

13500

58050

27050

Рожь

 

200

 

 

11400

7400

51800

40400

Просо

 

150

0

0

9000

4200

30240

21240

Итого

1200

2100

550

800

347150

 

1149465

802315

Заключение

В ходе выполнения курсовой работы была составлена модель и получено решение поставленной задачи. Составленная модель относится к классу задач линейного программирования, так как критерий и все ограничения линейны. Для решения таких задач разработано несколько методик. В данном случае из-за большой размерности задача решалась на ЭВМ в пакете LINDO. оптимальный задача прибыль затрата

При решении основной задачи было получено распределение посевов по участкам и вычислено значение критерия: 814315 руб.

При решении первой доп. задачи вводится ограничение: Ячмень можно сеять только на 3-м и на 4-м участках. Затраты на посев уменьшились, но и доход тоже.

Во второй доп. задачи предполагается сократить площадь под кукурузу до 1800 га, а под ячмень увеличивается до 800 га, при этом затраты на посев уменьшились, но и доход тоже.

При решении третей доп. задачи были изменены одновременно затраты под пшеницу с 49 до 55, под ячмень с 53 до 62 и под просо с 98 до 80. В итоге так же затраты будут меньше, как и прибыль.

Список литературы

Ю.П. Зайченко, Исследование операций, Киев, изд-во «Высшая школа», 2010.

Линейное и нелинейное программирование. Под ред. И.Н.Лященко, Киев: Вища школа, 2009 - 372 с.

Учебное пособие “Оптимизация в LINDO”. А.Л.Гольдштейн 2007.

Размещено на Allbest.ru


Подобные документы

  • Структура текстовой задачи. Условия и требования задач и отношения между ними. Методы и способы решения задач. Основные этапы решения задач. Поиск и составление плана решения. Осуществление плана решения. Моделирование в процессе решения задачи.

    презентация [247,7 K], добавлен 20.02.2015

  • Составление плана выпуска продукции с целью получения максимальной прибыли при ее реализации. Вид и запас сырья, прибыль от единицы продукции и общее количество. Приведение системы ограничений к каноническому виду. Составление симплексной таблицы.

    практическая работа [12,8 K], добавлен 24.05.2009

  • Составление гамильтониан Н с учетом необходимых условий оптимальности для задачи Майера. Определение оптимального управления из условия максимизации. Получение конической системы уравнений и ее разрешение. Анализ необходимых условий оптимальности.

    курсовая работа [113,1 K], добавлен 13.09.2010

  • Основные особенности решения гидродинамических задач методом конформных отображений. Сущность понятия "конформное отображение". Анализ задачи об обтекании твердого тела потоком жидкости. Знакомство с интегрированными функциями комплексного переменного.

    контрольная работа [1,1 M], добавлен 22.03.2013

  • Описание газлифтного процесса с помощью системы дифференциальных уравнений с частными производными гиперболического типа. Конечно-разностная аппроксимация производных функций и решение дискретной линейно-квадратичной задачи оптимального управления.

    статья [41,4 K], добавлен 17.10.2012

  • Суть задачи коммивояжера, ее применение. Общая характеристика методов ее решения: метод полного перебора, "жадные" методы, генетические алгоритмы и их обобщения. Особенности метода ветвей и границ и определение наиболее оптимального решения задачи.

    курсовая работа [393,2 K], добавлен 18.06.2011

  • Порядок преобразования исходных данных и построения математической модели оптимального плана доставки газет. Выбор метода решения и основные этапы его реализации. Принципы освоения и практического применения оптимизационного пакета прикладных программ.

    курсовая работа [235,0 K], добавлен 25.03.2017

  • Решение 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 27.11.2011

  • Решение 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 27.08.2009

  • Графическое решение задачи линейного программирования. Общая постановка и решение двойственной задачи (как вспомогательной) М-методом, правила ее формирования из условий прямой задачи. Прямая задача в стандартной форме. Построение симплекс таблицы.

    задача [165,3 K], добавлен 21.08.2010

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.