Исследование операций

Создание математической модели, приведение ее к виду задачи линейного программирования. Геометрическая трактовка решения. Определение области допустимых значений. Составление симплекс-таблиц. Разработка опорного плана задачи методом минимального элемента.

Рубрика Программирование, компьютеры и кибернетика
Вид контрольная работа
Язык русский
Дата добавления 22.12.2013
Размер файла 260,2 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/

17

Контрольная работа

Исследование операций

Задание 1

математический линейный программирование

Предприятие, занимающееся добычей и обогащением полезных ископаемых, использует в качестве сырья два типа горных пород, содержащих Cu, Fe, Zn.

Стоимость 1 тонны породы №1 - 5 т.р., породы №2 - 2 т.р. Первый тип породы содержит меди, железа и цинка соответственно 5, 2.5, 1 единиц на тонну, а второй тип породы - соответственно 3, 3, 1.3 единиц.

Сколько породы каждого типа в день нужно обрабатывать, чтобы затраты на сырье были минимальны, если план производства предусматривает получение меди не менее 250 единиц в сутки, железа - не менее 150, а цинка - не менее 100 единиц.

Сведем данные в таблицу

Сырье

Элементы

Стоимость

медь

железо

цинк

I

5

2.5

1

5000

II

3

3

1.3

2000

План

250

150

100

Математическая модель задачи

- Выражение для целевой функции

Обозначим через x1, x2 количество породы соответственно I и II типа.

Целевая функция:

z=5000x1+2000x2 min

Система ограничений задачи

x10, x20

- Приведем к виду основной задачи линейного программирования:

z1=-z=-5000x1-2000x2max

z1=-z=-5000x1-2000x2+0x3+0x4+0x5max

Геометрическая трактовка модели задачи и ее решения

- Определение области допустимых значений

- Определим на графике точку, доставляющую экстремальное значение целевой функции.

Точка пересечения прямой 1 оси x2.

(0; 83.333)

Откуда экстремальное значение целевой функции: F=166666.67.

Ответ

Для минимизации затрат на сырье можно ограничиться сырьем второго типа в количестве 83.33 ед./день, при этом затраты на сырье составят 166666.67 р.

Задание 2

- Исходные данные

С = [ 25 -1 3 -1 0 0 ]

B = [ 7 7 12 ]

- Условия в развернутой форме

Q=25x1-x2+3x3-x4 > min

- Определим, существуют ли допустимые решения, для этого необходимо проверить совместность системы, т.е. найти ранги матрицы и расширенной матрицы

r(A)=r(R)=3,

следовательно, система совместна.

- Приведем условия задачи к каноническому виду. Выберем в качестве базисных переменных x1, x3 и x5.

Подставив выражения для x3 и x5 в первое уравнение системы, получим x1=16-(7x2+8x4). Т.о., имеем:

Целевая функция:

Q=25x1-x2+3x3-x4 > min

Q1=-Q=-25x1+x2-3x3+x4 > max

Подставив уравнения из системы в выражение для целевой функции, получим

Q1=-379-(-167x2-211x4)

- Для решения построим симплексную таблицу

b

X2

X4

Q1

-379

-167

-211

X1

16

7

8

-12

-4

-1

X3

-7

-3

-4

6

2

X5

12

4

8

Т.к. в столбце свободных членов есть отрицательный элемент, то план не является опорным. Возьмем в качестве разрешающего столбца столбец x4 как содержащий наибольшее по модулю отрицательное число. Для выбора разрешающей строки сравним отношения элементов столбца свободных членов к элементам столбца x4. выберем строку с наименьшим отношением. Т.о., разрешающий элемент находится на пересечении строки x5 и столбца x4.

Все прочие элементы разрешающей строки умножим на величину, обратную разрешающему элементу. Элементы разрешающего столбца умножим на величину, обратную разрешающему элементу, взятую со знаком «-». Результаты запишем в правой нижней части каждой ячейки. Для прочих элементов запишем в правой нижней части ячейки произведение нового элемента столбца на старый элемент строки.

Перепишем таблицу, заменив переменные. Элементы разрешающего столбца и строки заменим числами, стоящими в нижних частях этих ячеек. Каждый из оставшихся элементов - суммой чисел, стоящих в верхней и нижней части этой ячейки. Т.к. величина элементов столбца свободных членов уменьшилась по абсолютной величине, есть основания надеяться, что замена элементов правомерна. Повторим вышеизложенные операции (выбор разрешающего элемента, вычисление новых значений) для новой таблицы.

b

X2

X5

Q1

82

X1

4

3

-1

X3

-1

-1

X4

Еще раз пересчитаем таблицу.

b

X1

X5

Q1

X2

X3

X4

Т.к. ни столбец свободных, ни строка целевой функции не имеют ни одного отрицательного элемента, то оптимальное решение найдено.

X=(0; ; ; ; 0)

Значение целевой функции Q=-

Проверим найденные значения, подставив их в первоначальную систему:

Задание 3

Условия задачи в матричной форме

Поставки A=[600080003000]

Потребности B=[5000 2000 10000 6000 3000]

Тарифы C=

?Ai=17000, ?Bi=26000, следовательно, необходимо ввести фиктивного поставщика Aф с запасом 26000-17000=9000 ед.

Определим опорный план задачи методом минимального элемента

B1

B2

B3

B4

B5

Запасы

A1

0.1

0.15

0.05

0.07

0.1

6000

6000

A2

0.15

0.015

0.08

0.06

0.09

8000

2000

6000

A3

0.12

0.14

0.1

0.09

0.08

3000

3000

0

0

0

0

0

9000ф

5000

4000

Потребности

5000

2000

10000

6000

3000

Т.к. число заполненных клеток должно быть 4+5-1=8, то введем две нулевые перевозки

B1

B2

B3

B4

B5

Запасы

A1

0.1

0.15

0.05

0.07

0.1

6000

6000

A2

0.15

0.015

0.08

0.06

0.09

8000

2000

6000

A3

0.12

0.14

0.1

0.09

0.08

3000

3000

0

0

0

0

0

9000ф

5000

0

4000

0

Потребности

5000

2000

10000

6000

3000

Найдем значение функции при данном опорном плане:

F=

Определим оптимальный план задачи

Проверим оптимальность плана. Воспользуемся методом потенциалов. Для каждой заполненной клетки выполняется соотношение ui+vj=cij. Примем u1=0, остальные потенциалы вычисляются через базисные клетки.

B1

B2

B3

B4

B5

ui

A1

0.1

0.15

0.05

0.07

0.1

0

6000

A2

0.15

0.015

0.08

0.06

0.09

-0.035

2000

6000

A3

0.12

0.14

0.1

0.09

0.08

0.03

3000

0

0

0

0

0

-0.05

5000

0

4000

0

vj

0.05

0.05

0.05

0.095

0.05

Далее для свободных клеток найдем т.н. псевдотарифы ij следующим образом: ij= ui+vj.

Таблица

B1

B2

B3

B4

B5

ui

A1

0.1

0.15

0.05

0.07

0.1

0

0.05

0.05

6000

0.095

0.05

A2

0.15

0.015

0.08

0.06

0.09

-0.035

0.015

2000

0.015

6000

0.015

A3

0.12

0.14

0.1

0.09

0.08

0.03

0.08

0.08

0.08

0.125

3000

0

0

0

0

0

-0.05

5000

0

4000

0.09

0

vj

0.05

0.05

0.05

0.095

0.05

Найдем клетки, для которых разность cij-ij отрицательна.

Пересечение строки A1 и столбца B4 cij-ij=0.07-0.095=-0.025

Пересечение строки A3 и столбца B4 cij-ij=0.09-0.125=-0.035

Пересечение строки Aф и столбца B4 cij-ij=0 - 0.09 = -0.09

Построим цикл пересчета для клетки, находящейся на пересечении строки Aф и столбца B4.

Т.к. в нашем случае имеет место вырожденный опорный план, то поставка, перевозимая по циклу, равна нулю.

Новая симплекс-таблица:

B1

B2

B3

B4

B5

A1

0.1

0.15

0.05

0.07

0.1

6000

A2

0.15

0.015

0.08

0.06

0.09

2000

6000

A3

0.12

0.14

0.1

0.09

0.08

3000

0

0

0

0

0

5000

4000

0

0

Найдем значение функции: F=930, общая стоимость перевозок не изменилась, т.к. поставка, перевозимая по циклу, равна нулю.

Проверим оптимальность плана

B1

B2

B3

B4

B5

ui

A1

0.1

0.15

0.05

0.07

0.1

0

0.05

0.005

6000

0.05

0.05

A2

0.15

0.015

0.08

0.06

0.09

0.01

0.06

2000

0.06

6000

0.06

A3

0.12

0.14

0.1

0.09

0.08

0.03

0.08

0.035

0.08

0.08

3000

0

0

0

0

0

-0.05

5000

0

4000

0

0

vj

0.05

0.005

0.05

0.05

0.05

В таблице нет свободных клеток с отрицательной разностью cij-ij, значит, оптимальный план найден. Для клетки, находящейся на пересечении строки Aф и столбца B2 cij-ij=0, это означает, что существует еще один или несколько оптимальных планов с такой же общей стоимостью перевозок F=930.

Задание 4

- Исходные данные:

A=

B=[5 1]

c11=1, c12=-2, c22=2

P=[15 10]

Т.о., целевая функция

F = c11x12+c22x22+c12x1x2+b1x1+b2x2 =x12 + 2x22 - 2x1x2 + 5x1 + x2 (min)

F1=-F= -x12 - 2x22 + 2x1x2 - 5x1 - x2 (max)

Условия

т.е.,

, или

- Определим стационарную точку целевой функции

Найдем частные производные целевой функции и приравняем их к нулю

По x1: -2x1+2x2-5=0

По x2: 2x1 -4x2-1=0

Откуда получаем стационарную точку (-5.5; -3).

- Исследуем функцию на вогнутость в окрестностях стационарной точки

Найдем вторые частные производные

Проверим на вогнутость:

=> функция вогнута.

- Составим функцию Лагранжа

L (x1,x2,u1,u2)= -x12 - 2x22 + 2x1x2 - 5x1 - x2+ u1(15-2x1-3x2)+ u2(10-x1-2x2)

Найдем частные производные для функции Лагранжа

Приведем полученные неравенства к следующему виду:

Преобразуем неравенства в равенства:

- Используя метод искусственных переменных, составим симплекс-таблицу

Составим псевдоцелевую функцию: ц=My1+My2 min

Выберем в качестве базисных переменные y1,y2,щ1, щ2.

Тогда система примет вид:

Псевдоцелевая функция: ц'=-My1-My2 max

Подставив выражения для y1 и y2 из системы, получим ц'=-6M-(4Mx1-6Mx2+5Mu1+3Mu2-Mv1-Mv2).

Занесем полученные значения в симплекс-таблицу.

b

X1

X2

U1

U2

V1

V2

ц'

-6M

4M

-6M

5M

3M

-M

-M

15M

-6M

3M

-6M

-3M

3M

0

y1

5

-2

2

-2

-1

1

0

-1

-1

0

y2

1

-2

4

-3

-2

0

1

-10

4

-2

4

2

-2

0

щ1

15

2

3

0

0

0

0

3

3

0

щ2

10

1

2

0

0

0

0

-5

2

-1

2

1

-1

0

Следующий шаг

b

X1

y1

U1

U2

V1

V2

ц'

9M

-2M

3M

-M

0

2M

-M

-9M

2M

-2M

M

0

M

M

x2

-1

-1

0

0

y2

-9

2

-2

1

0

-2

1

-1

1

0

щ1

5

3

0

0

щ2

5

3

-1

2

1

-1

0

-1

1

0

Т.к. на следующем шаге на пересечении строки ц' и столбца свободных членов образуется нуль, поэтому пересчитаем лишь столбец b и строку ц'.

b

X1

y1

U1

U2

V1

V2

ц'

0

0

M

0

0

M

0

x2

y2

щ1

щ2

Т.о., x1=0, x2=

Проверим, выполняются ли условия дополняющей нежесткости:

Подставим для проверки найденные значения в исходную систему ограничений:

Т.к. условия дополняющей нежесткости выполняются, то решение найдено.

Итак, x1=0, x2=;

F = x12 + 2x22 - 2x1x2 + 5x1 + x2 =

Размещено на Allbest.ru


Подобные документы

  • Алгоритм решения задач линейного программирования симплекс-методом. Построение математической модели задачи линейного программирования. Решение задачи линейного программирования в Excel. Нахождение прибыли и оптимального плана выпуска продукции.

    курсовая работа [1,1 M], добавлен 21.03.2012

  • Решение задачи линейного программирования симплекс-методом: постановка задачи, построение экономико-математической модели. Решение транспортной задачи методом потенциалов: построение исходного опорного плана, определение его оптимального значения.

    контрольная работа [118,5 K], добавлен 11.04.2012

  • Критерий эффективности и функции в системе ограничений. Общая постановка задачи линейного программирования. Составление математической модели задачи. Алгоритмы решения задачи симплексным методом. Построение начального опорного решения методом Гаусса.

    курсовая работа [232,4 K], добавлен 01.06.2009

  • Обзор алгоритмов методов решения задач линейного программирования. Разработка алгоритма табличного симплекс-метода. Составление плана производства, при котором будет достигнута максимальная прибыль при продажах. Построение математической модели задачи.

    курсовая работа [266,4 K], добавлен 21.11.2013

  • Построение математической модели. Выбор, обоснование и описание метода решений прямой задачи линейного программирования симплекс-методом, с использованием симплексной таблицы. Составление и решение двойственной задачи. Анализ модели на чувствительность.

    курсовая работа [100,0 K], добавлен 31.10.2014

  • Расписание автобусов по сменам. Построение математической модели задачи. Основные теоретические сведения о симплекс-методе. Приведение задачи к каноническому виду. Выражение базисных переменных. Проверка оптимальности начального опорного решения задачи.

    курсовая работа [590,4 K], добавлен 19.09.2013

  • Постановка задачи линейного программирования. Решение системы уравнений симплекс-методом. Разработка программы для использования симплекс-метода. Блок-схемы основных алгоритмов. Создание интерфейса, инструкция пользователя по применению программы.

    курсовая работа [1,7 M], добавлен 05.01.2015

  • Описание симплекс метода решения задачи линейного программирования. Решение задачи методом Литла на нахождение кратчайшего пути в графе, заданном графически в виде чертежа. Из чертежа записываем матрицу расстояний и поэтапно находим кратчайший путь.

    задача [390,4 K], добавлен 10.11.2010

  • Математическое программирование. Линейное программирование. Задачи линейного программирования. Графический метод решения задачи линейного программирования. Экономическая постановка задачи линейного программирования. Построение математической модели.

    курсовая работа [581,5 K], добавлен 13.10.2008

  • Решение задачи линейного программирования графическим методом, его проверка в MS Excel. Анализ внутренней структуры решения задачи в программе. Оптимизация плана производства. Решение задачи симплекс-методом. Многоканальная система массового обслуживания.

    контрольная работа [2,0 M], добавлен 02.05.2012

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.