Розв’язання лінійних задач методами лінійного програмування

Методи зведення до канонічної форми задач лінійного програмування. Визначення шляхів знаходження екстремумів функцій графічним способом. Побудова початкового опорного плану методом "північно-західного" напрямку. Складання двоїстої системи матриць.

Рубрика Математика
Вид контрольная работа
Язык украинский
Дата добавления 08.02.2010
Размер файла 262,0 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.

МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ УКРАЇНИ

Чернігівський державний технологічний університет

Кафедра вищої математики

Контрольна робота

з дисципліни: Математичне програмування

Варіант 06

Чернігів 2009

Зміст

  • Завдання №1
  • Завдання №2
  • Завдання №3
  • Завдання №4
  • Завдання №5
  • Список використаних джерел

Завдання №1

Звести до канонічної форми задачу лінійного програмування:

Дана задача лінійного програмування задана в симетричній формі запису: умови, при яких функція F буде максимальною, задані у вигляді нерівностей. Для того, щоб отримати канонічну форму задачі лінійного програмування необхідно нерівності перетворити у рівності, використовуючи теорему, за якою нерівність

еквівалентна рівнянню

і нерівності

а нерівність вигляду

еквівалентна рівнянню

, в якому

Враховуючи наведене вище дану задачу запишемо у наступній канонічній формі:

Завдання №2

Визначити оптимальний план задачі лінійного програмування графічним методом (знайти максимум і мінімум функції):

Для задач з двома змінними можна використовувати графічний спосіб розв'язку задач лінійного програмування. Побудуємо область допустимих розв'язків системи лінійних нерівностей. Для цього будуємо відповідні даним нерівностям граничні прямі:

Потім знаходимо напівплощини, в яких виконуються задані нерівності (рисунок1).

Рисунок1- Графічне визначення максимального і мінімального значення функції

Область допустимих рішень визначається як загальна частина напівплощин, відповідних даним нерівностям, які при цьому знаходяться в першій четвертині, тобто обмежуються прямими і . З малюнку 1 видно, що функція не має рішення, оскільки напівплощина, утворена прямими

не співпадає з площиною, утвореною обмеженнями

.

Завдання №3

Побудувати двоїсту задачу. Симплексним методом знайти оптимальний план початкової задачі. Використовуючи першу теорему двоїстості, визначити план другої задачі.

Для перетворення нерівностей в рівності вводимо змінні одиничні матриці х3, х4 і х5. Для розв'язку задачі симплексним методом необхідно мати три одиничних матриці при невід'ємних правих частинах рівнянь. Для отримання одиничної матриці в першій і третій нерівностях вводимо введемо штучні змінну х6 і х7 та отримаємо одиничні матриці А6 і А7. Де

і

В результаті наведених перетворень отримаємо наступну задачу:

У виразі функції величину М вважаємо достатньо великим додатнім числом, оскільки задача розв'язується на знаходження мінімального значення функції.

Запишемо задачу у векторній формі:

де

В якості базису вибираємо одиничні вектори А6, А4, А7. Вільні невідомі прирівнюємо нулю . В результаті отримаємо початковий опорний план розширеної задачі

,

якому відповідає розкладення

Для перевірки початкового опорного плану складаємо першу симплексну таблицю (таблиця1) і підраховуємо значення функції і оцінок Маємо:

тобто оскільки М попередньо не фіксовано, то оцінки є лінійними функціями величини М, причому функція складається з двох доданків, одне з яких залежить від М, інше не залежить. Для зручності розрахунків в (F-C) рядок запишемо доданок, незалежний від М, а в (М) рядок - тільки коефіцієнти при М, які і дозволяють порівняти оцінки між собою. Для векторів базису оцінки дорівнюють нулю.

Таблиця1- Перша симплексна таблиця

Базис

С базису

А0

х1

х2

х3

х4

х5

х6

х7

х6

М

8

1

-1

0

0

1

0

х4

0

20

3

4

0

1

0

0

0

х7

М

6

3

1

0

0

-1

0

1

F-C

-

0

-5

-2

0

0

0

0

0

М

-

14

4

4

-1

0

-1

0

0

В (М) рядку є додатні оцінки, тому опорний план Х0 не є оптимальним і його можна покращити, включивши в базис вектор, якому відповідає . Оскільки у нас максимальне значення 4 належить двом векторам, то в базис включаємо вектор, якому відповідає мінімальне Сj. Розв'язувальним рядком вибирається той, в якому найменше відношення Серед коефіцієнтів розкладання векторів А1 і А2 по базису є додатні, тому хоча б один з векторів існує.. Знайдемо ці значення:

;

Таким чином підтвердилося, що розв'язувальним стовпчиком буде другий, і визначилося, що розв'язувальним рядком буде перший. Тобто розв'язувальний елемент - число 3. Тоді вектор А2 включаємо в базис, а вектор А6 виключаємо з нього.

Складаємо другу симплексну таблицю (таблиця2). При цьому елементи першого (розв'язувального) рядка ділимо на 3. Елементи інших рядків визначаємо використовуючи формули повного виключення Йордана-Гауса.

Таблиця2- Друга симплексна таблиця

Базис

С базису

А0

х1

х2

х3

х4

х5

х6

х7

х2

2

2,67

0,33

1

-0,33

0

0

0,33

0

х4

0

9,33

1,67

0

1,33

1

0

-1,33

0

х7

М

3,33

0

0,33

0

-1

-0,33

1

F-C

-

5,33

-4,33

0

-0,67

0

0

0,67

0

М

-

3,33

2,67

0

0,33

0

-1

-1,33

0

В (М) рядку є додатні оцінки, тому план, зображений в таблиці2 не є оптимальним і його можна покращити, включивши в базис вектор, якому відповідає . Тобто за розв'язувальний стовпчик вибираємо перший. Мінімальне відношення

тому розв'язувальним рядком є третій. Таким чином розв'язувальний елемент - число 2,67. Тоді вектор А1 включаємо в базис, а вектор А7 виключаємо з нього.

Складаємо другу симплексну таблицю (таблиця3). При цьому елементи третього (розв'язувального) рядка ділимо на 2,67. Елементи інших рядків визначаємо використовуючи формули повного виключення Йордана-Гауса.

Таблиця3- Третя симплексна таблиця

Базис

С базису

А0

х1

х2

х3

х4

х5

х6

х7

х2

2

2,25

0

1

-0,375

0

0,125

0,375

-0,125

х4

0

7,25

0

0

1,125

1

0,625

-1,125

-0,625

х1

5

1,25

1

0

0,125

0

-0,375

-0,125

0,375

F-C

-

10,75

0

0

-0,125

0

-1,625

0,125

1,625

М

-

0

0

0

0

0

0

-1

-1

В результаті проведеної ітерації з базису виключено штучні елементи, тому в рядку (М) всі оцінки, крім оцінки штучного вектору, перетворилися на нуль. Оскільки в рядках (F-C) і (М) не має додатних значень, то знайдене рішення

()

є оптимальним. Функція при цьому

Перевірка

Кожній задачі лінійного програмування можна поставити у відповідність двоїсту задачу. Для цього першим кроком необхідно впорядкувати запис вихідної задачі. Оскільки у нас функція мінімізується, то всі умови-нерівності повинні бути вигляду . Виконання цієї умови досягаємо множенням відповідних умов на (1-). В результаті система обмежень матиме наступний вигляд:

Оскільки вихідна задача є задачею мінімізації, то двоїста буде задачею максимізації. Двоїста задача буде мати три змінні , оскільки вихідна задача має три обмеження. При цьому вектор, отриманий із коефіцієнтів при невідомих цільової функції вихідної задачі , співпадає з вектором констант у правих частинах обмежень двоїстої задачі. Аналогічно пов'язані між собою вектори, утворені з коефіцієнтів при невідомих цільової функції двоїстої задачі , і константи в правих частинах обмежень вихідної задачі. Кожній змінній двоїстої задачі відповідає і-те обмеження вихідної задачі, і, навпаки, кожній змінній прямої задачі відповідає j-те обмеження двоїстої задачі. Матриця з коефіцієнтів при невідомих двоїстої задачі утворюється транспортуванням матриці А, складеної з коефіцієнтів при невідомих вихідної задачі. Якщо на j-ту змінну вихідної задачі накладена умова невід'ємності, то j-те обмеження двоїстої задачі буде нерівністю, в іншому випадку j-те обмеження буде рівністю; аналогічно пов'язані між собою обмеження вихідної задачі і змінні двоїстої.

Складаємо матрицю при невідомих вихідної задачі:

,

тоді матриця при невідомих двоїстої задачі матиме наступний вигляд:

На накладено умову невід'ємності, тому обмеження двоїстої задачі матимуть вигляд нерівності, а не рівності. Оскільки в початковій задачі всі обмеження мають вигляд нерівності, то накладаємо умови

Враховуючи все наведене, двоїста задача матиме наступний вигляд:

Якщо розглянути першу симплексну таблицю з одиничним додатковим базисом, то можна помітити, що в стовбцях записана вихідна задача, а в рядках - двоїста. Причому оцінками плану вихідної задачі є , а оцінками плану двоїстої задачі - З таблиці3, отриманої в результаті рішення вихідної задачі знаходимо:

Завдання №4

Визначити оптимальний план транспортної задачі:

а) побудувати початковий опорний план методом "північно-західного" напрямку;

б) побудувати оптимальний план методом потенціалів:

Нехай в матриці А міститься інформація про кількість продукту в кожному місці виробництва, який необхідно доставити споживачам в кількості записаній в матриці В. Транспортні витрати, пов'язані з перевезенням одиниці продукту із одного місця виробництва одному споживачеві, записані в матриці С. Задані матриці і сказане вище для спрощення сприйняття узагальнимо в таблиці4.

Таблиця4-Поставка продукту із різних місць виробництва різним споживачам і пов'язані з цим витрати

Виробник

Споживач

Запаси продукту

8

3

3

4

60

5

2

7

5

20

5

4

8

2

30

7

1

5

7

20

Потреба в продукті

40

30

30

15

130

115

З таблиці4 видно, що запаси продукту у виробника на складах на 15 одиниць більші ніж необхідно споживачу, тобто маємо транспортну задачу з відкритою моделлю. Для розв'язку такої задачі введемо фіктивного споживача, якому необхідно отримати одиниць продукту. Всі тарифи на доставку продукту цьому споживачеві будемо вважати рівними нулю, і весь продукт потрібний цьому споживачеві залишаємо у місці виробництва. Для побудови початкового плану перевезень (таблиця5) використаємо метод "північно-західного" напрямку: заповнювати таблицю починаємо з лівого верхнього кута, рухаючись вниз по стовбцю або вправо по рядку (тарифи перевезень напишемо в правому верхньому куту кожної клітини, кількість продукту - в нижньому лівому). В першу клітину заносимо менше з чисел (min(40;60): 40. Тобто потреба в продукті першого споживача повністю задовільнено і інші клітини першого стовпця заповнювати не будемо. Рухаємося далі по першому рядку в другий стовпчик. В цю клітину записуємо менше з 30 і (60-40), тобто пишемо 20. Таким чином перший рядок заповнювати далі не будемо, оскільки запаси першого місця виробництва остаточно вичерпано: з нього ми повністю задовольняємо потребу у продукті першого споживача і частково (20 одиниць, а не 30) другого. Рухаємося по другому стовпчику на другий рядок. Сюди записуємо менше з (30-20) або 20: маємо 10, тобто другому споживачеві ми веземо 20одиниць продукту з першого місця виробництва і 10- з другого. Аналогічно заповнюємо інші клітини.

Таблиця5- Розподіл продукту по споживачам

Виробник

Споживач

Запаси продукту

8

3

3

4

0

60

40

20

5

2

7

5

0

20

10

10

5

4

8

2

0

30

20

10

7

1

5

7

0

20

5

15

Потреба в продукті

40

30

30

15

15

130

Таким чином, в таблиці5 отримали початковий опорний план, транспортні витрати за яким складають:

Недоліком використаного методу знаходження опорного плану є ігнорування величини тарифів на перевезення продукту.

Для визначення оптимального плану перевезень використаємо метод потенціалів. Для цього кожному виробнику Аі (кожному рядку) ставимо у відповідність деяке число а кожному споживачу Ві (кожному стовпчику)- деяке число На основі таблиці5 складемо таблицю6, в якій додамо один стовпчик і один рядок для написання величини параметрів і . Їх знаходимо використовуючи першу умову оптимальності транспортної задачі: (для кожної зайнятої клітини сума потенціалів повинна дорівнювати вартості одиниці перевезення, що записана в цій клітині).

Таблиця6- Перевірка оптимальності опорного плану

Виробник

Споживач

Запаси продукту

8

3

3

4

0

60

0

40

20

5

2

7

5

0

20

-1

10

10

5

4

8

2

0

30

0

20

10

7

1

5

7

0

20

5

5

15

Потреба в продукті

40

30

30

15

15

130

Ч

8

3

8

2

-5

Ч

Ч

Систему потенціалів можна побудувати лише для невирожденого опорного плану. Такий план містить m+n-1 лінійно незалежних рівнянь виду з m+n невідомими (де m- кількість постачальників, n- кількість споживачів). Рівнянь на одне менше, ніж невідомих, тому система є невизначеною і для її розв'язку одному невідомому (нехай ним буде u1) придамо нульове значення.

Для того, щоб план був оптимальним, повинна виконуватись умова: для кожної незайнятої клітини сума потенціалів повинна бути менша або дорівнювати вартості одиниці перевезення, що стоїть в цій клітині: тобто Робимо перевірку для всіх вільних клітин:

З розрахунків бачимо, що умова оптимальності не виконується для клітин, А1В3, А2В1, А3В1, А4В1, А4В2, і А4В3. Клітину, в якій додатне число отримали максимальним (А2В3, оскільки max(5;2;3;6;7;8)=8) зробимо зайнятою, для цього побудуємо цикл і отримуємо таблицю7.

Таблиця7- Другий крок пошуку оптимального рішення

Виробник

Споживач

Запаси продукту

8

3

3

4

0

60

0

40

20

5

2

7

5

0

20

-1

10

10

5

4

8

2

0

30

0

15

15

7

1

5

7

0

20

-3

5

15

Потреба в продукті

40

30

30

15

15

130

Ч

8

3

8

2

3

Ч

Ч

Транспортні витрати при такому плані перевезення складають:

Перевірка всіх вільних клітин:

Отримали від'ємні значення у всіх клітинах окрім А1В3 (5), А1В5 (3), А2В1 (2), А2В5 (2), А3В1 (3) і А3В5 (3). Максимальне значення max(5;3;2;2;3;3)=5 в клітині А1В3, тому заповнюємо і цикл будуємо для неї (цикл показано в таблиці7, результат дій в таблиці8).

Таблиця8- Третій крок пошуку оптимального рішення

Виробник

Споживач

Запаси продукту

8

3

3

4

0

60

-

40

10

10

5

2

7

5

0

20

-1

20

5

4

8

2

0

30

5

15

15

7

1

5

7

0

20

2

5

15

Потреба в продукті

40

30

30

15

15

130

Ч

8

3

3

-3

-2

Ч

Ч

Транспортні витрати:

тобто при такому плані перевезення товару транспортні витрати знизилися на 50грн. в порівнянні з попереднім планом перевезення. Але, щоб визначити є отриманий план оптимальним чи ні, виконаємо перевірку.

Перевірку всіх вільних клітин зобразимо в таблиці9, в якій для всіх вільних клітин запишемо різницю між сумою потенціалів і транспортними витратами в клітині.

Таблиця9- Перевірка плану отриманого в результаті третього кроку пошуку оптимального рішення задачі

-

-

-

-7

-2

2

-

-5

-9

-3

8

4

-

-

3

3

4

-

-8

-

З таблиці9 видно, що додатне значення отримали для клітин А2В1 (2), А3В1 (8), А3В2 (4), А3В5 (3), А4В1 (3) і А4В2 (4). Максимальне значення max(2;8;4;3;3;4)=8 в клітині А3В1, тому заповнюємо і цикл будуємо для неї (цикл показано в таблиці8, результат дій в таблиці10).

Таблиця1- Четвертий крок пошуку оптимального рішення задачі

Виробник

Споживач

Запаси продукту

8

3

3

4

0

60

0

25

10

25

5

2

7

5

0

20

-1

20

5

4

8

2

0

30

-3

15

15

7

1

5

7

0

20

2

5

15

Потреба в продукті

40

30

30

15

15

130

Ч

8

3

3

5

-2

Ч

Ч

Транспортні витрати:

що на 120грн. економніше попереднього варіанту розвезення продукції від постачальників до споживачів.

Перевірка всіх вільних клітин наведена в таблиці11.

Таблиця11- Різниця між сумою потенціалів і транспортними витратами для вільних клітин

-

-

-

1

-2

2

-

-5

-1

-3

-

-4

-8

-

-5

3

4

-

0

-

План, зображений в таблиці10 не є оптимальним, оскільки отримали додатні значення в клітинах А1В4 (1), А2В1 (2), А4В1 (3), А4В2 (4). Заповнюємо клітину А4В2 і будуємо опорний план (таблиця12).

Таблиця12- П'ятий крок пошуку оптимального рішення задачі

Виробник

Споживач

Запаси продукту

8

3

3

4

0

60

0

25

5

30

5

2

7

5

0

20

-1

20

5

4

8

2

0

30

-3

15

15

7

1

5

7

0

20

-2

5

15

Потреба в продукті

40

30

30

15

15

130

Ч

8

3

3

5

2

Ч

Ч

Транспортні витрати за отриманим планом перевезень складають:

що на 20грн. економніше попереднього варіанту розвезення продукції від постачальників до споживачів.

Перевірка всіх вільних клітин здійснена в таблиці 13.

Таблиця13- Різниця між сумою потенціалів і транспортними витратами для вільних клітин

-

-

-

1

2

2

-

-5

-1

1

-

-4

-8

-

-1

-1

-

-4

-4

-

Оскільки в результаті розрахунків отримали додатні значення, то знову будуємо цикл і заповнюємо необхідну клітину. В даному випадку це буде або клітина А2В1 або клітина А1В5. Вибираємо останню, оскільки транспортні витрати на перевезення в ній менші. На від'ємних кутах циклу об'єм перевезень становить 10 і 0. Оскільки min(10;0)=0, то всі клітини залишаються незмінними і лише клітина з нульовим перевезенням переходить з А4В5 на А1В5.

Новий план зображено в таблиці14.

Таблиця14- Шостий крок пошуку оптимального рішення задачі

Виробник

Споживач

Запаси продукту

8

3

3

4

0

60

0

25

30

5

5

2

7

5

0

20

-1

20

5

4

8

2

0

30

-3

15

15

7

1

5

7

0

20

0

10

10

Потреба в продукті

40

30

30

15

15

130

Ч

8

1

3

5

0

Ч

Ч

Транспортні витрати за отриманим планом перевезень складають:

Розрахунки для перевірка всіх вільних клітин здійснені в таблиці 15:

Таблиця15- Різниця між сумою потенціалів і транспортними витратами для вільних клітин

-

-2

-

1

-

4

-

-3

1

1

-

-6

-8

-

-3

1

-

-2

-2

-

З таблиці15 видно, що максимальне додатне значення отримали для клітини А2В1, тому заповнюємо її будуючи для неї цикл, який показано в таблиці14. Результат дій в таблиці16.

Таблиця16- Сьомий крок пошуку оптимального рішення задачі

Виробник

Споживач

Запаси продукту

8

3

3

4

0

60

0

15

30

15

5

2

7

5

0

20

-3

10

10

5

4

8

2

0

30

-3

15

15

7

1

5

7

0

20

-4

20

Потреба в продукті

40

30

30

15

15

130

Ч

8

5

3

5

0

Ч

Ч

Транспортні витрати:

що на 40грн. економніше попереднього варіанту розвезення продукції від постачальників до споживачів.

Перевірка всіх вільних клітин наведена в таблиці17.

Таблиця17- Різниця між сумою потенціалів і транспортними витратами для вільних клітин

-

2

-

1

-

-

-

-7

-3

-3

-

-2

-8

-

-3

-3

-

-6

-6

-4

План, зображений в таблиці8 не є оптимальним, оскільки отримали додатні значення в клітинах А1В2 (2) і А1В4 (1). Заповнюємо клітину А1В2 і будуємо опорний план (таблиця18).

Таблиця18- Восьмий крок пошуку оптимального рішення задачі

Виробник

Споживач

Запаси продукту

8

3

3

4

0

60

0

5

10

30

15

5

2

7

5

0

20

-3

20

5

4

8

2

0

30

-3

15

15

7

1

5

7

0

20

-2

20

Потреба в продукті

40

30

30

15

15

130

Ч

8

3

3

5

0

Ч

Ч

Транспортні витрати за отриманим планом перевезень складають:

що на 20грн. економніше попереднього варіанту розвезення продукції від постачальників до споживачів. Перевірка всіх вільних клітин здійснена в таблиці 19.

Таблиця19- Різниця між сумою потенціалів і транспортними витратами для вільних клітин

-

-

-

1

-

-

-2

-7

-3

-3

-

-4

-8

-

-3

-1

-

-4

-4

-2

Оскільки в результаті розрахунків отримали додатне значення в єдиній клітині А1В4, то будуємо цикл і заповнюємо її. Новий план зображено в таблиці20.

Таблиця20- Дев'ятий крок пошуку оптимального рішення задачі

Виробник

Споживач

Запаси продукту

8

3

3

4

0

60

0

10

30

5

15

5

2

7

5

0

20

-2

20

5

4

8

2

0

30

-2

20

10

7

1

5

7

0

20

-2

20

Потреба в продукті

40

30

30

15

15

130

Ч

7

3

3

4

0

Ч

Ч

Розрахунки для перевірка всіх вільних клітин здійснені в таблиці 21:

Таблиця21- Різниця між сумою потенціалів і транспортними витратами для вільних клітин

-1

-

-

-

-

-

-1

-6

-3

-2

-

-3

-7

-

-2

-2

-

-4

-5

-2

Рішення, зображене в таблиці20 є оптимальним, оскільки для кожної незайнятої клітини сума потенціалів менша вартості перевезень, що знаходиться у відповідній клітинці. Транспортні витрати по оптимальному плану перевезень становлять:

Знайдений оптимальний план покращив результат діяльності у порівнянні з початковим (зменшив транспортні витрати) на 685-380=305гривень.

Список використаних джерел

1. Кузнецов Ю.Н. Математическое программирование. Учебное пособие для вузов- М.: Высшая школа, 1976.- 352с.

2. Кузнецов А.В., Холод Н.И., Костевич Л.С. Руководство к решению задач по математическому программированию.- Мн.: Высш. школа, 1978.- 256с.


Подобные документы

  • Послідовність графічного розв'язання задачі лінійного програмування. Сумісна система лінійних нерівностей, умови невід'ємності, визначення півплощини з граничними прямими. Графічний метод для визначення оптимального плану задачі лінійного програмування.

    задача [320,6 K], добавлен 31.05.2010

  • Складання плану виробництва при максимальному прибутку. Введення додаткових (фіктивних) змінних, які перетворюють нерівності на рівності. Розв’язування задачі лінійного програмування графічним методом та економічна інтерпретація отриманого розв’язку.

    контрольная работа [298,3 K], добавлен 20.11.2009

  • Дослідження предмету і сфери застосування математичного програмування в економіці. Класифікація задач цієї науки. Загальна задача лінійного програмування, деякі з методи її розв’язування. Економічна інтерпретація двоїстої задачі лінійного програмування.

    курс лекций [59,9 K], добавлен 06.05.2010

  • Розв'язок задач лінійного програмування симплексним методом, графічне вирішення системи нерівностей, запис двоїстої задачі: визначення прибутку, отриманого підприємством від реалізації виробів; загальних витрат, пов’язаних з транспортуванням продукції.

    контрольная работа [296,0 K], добавлен 28.03.2011

  • Розв'язання графічним методом математичної моделі задачі з організації випуску продукції. Розв'язання транспортної задачі методом потенціалів. Знаходження умовних екстремумів функцій методом множників Лагранжа. Розв'язання задач симплекс-методом.

    контрольная работа [48,5 K], добавлен 16.07.2010

  • Розв'язання завдання графічним способом. Зображення розв'язку системи нерівностей, визначення досягнення максимуму та мінімуму функції. Розв'язання транспортної задачі методом потенціалів та симплекс-методом, формування оціночної матриці з елементів.

    задача [134,9 K], добавлен 31.05.2010

  • Розв'язання системи лінійних рівнянь методом повного виключення змінних (метод Гаусса) з використанням розрахункових таблиць. Будування математичної моделі задачі лінійного програмування. Умови для застосування симплекс-методу. Розв'язка спряженої задачі.

    практическая работа [42,3 K], добавлен 09.11.2009

  • Поняття та значення симплекс-методу як особливого методу розв'язання задачі лінійного програмування, в якому здійснюється скерований рух по опорних планах до знаходження оптимального рішення. Розв'язання задачі з використанням програми Simplex Win.

    лабораторная работа [264,1 K], добавлен 30.03.2015

  • Основні типи та види моделей. Основні методи складання початкового опорного плану. Поняття потенціалу й циклу. Критерій оптимальності базисного рішення транспортної задачі. Методи відшукання оптимального рішення. Задача, двоїста до транспортного.

    курсовая работа [171,2 K], добавлен 27.01.2011

  • Використання методів розв’язування одновимірних оптимізаційних задач (метод дихотомії, золотого перерізу, Фібоначі) для визначення найменшого значення функції на відрізку. Задача мінімізації за допомогою методу Ньютона і методу найшвидшого спуску.

    курсовая работа [739,5 K], добавлен 05.05.2011

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.