Исследование операций и принятие решения
Число линейно независимых уравнений. Отрицательная базисная переменная. Симплекс-метод решения задач линейного программирования. Экстремальное значение целевой функции. Метод северо-западного угла. Задачи нелинейного программирования. Функция Лагранжа.
Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
Вид | контрольная работа |
Язык | русский |
Дата добавления | 29.09.2008 |
Размер файла | 257,5 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.
20
Министерство общего и профессионального образования РФ
Южно-Уральский государственный университет
Кафедра «Системы управления»
Курсовая работа по дисциплине исследование операций
Вариант 4
Группа ПС-317
Выполнил: Гречишникова Л.А.
Проверил: Плотникова Н.В.
Челябинск 2004
Содержание
- ЗАДАНИЕ N1 3
- Условие 3
- Решение 4
- Ответ 11
- ЗАДАНИЕ N2 12
- Условие 12
- Решение 12
- Ответ 14
- ЗАДАНИЕ N3 15
- Условие 15
- Решение 15
- Ответ 19
- ЗАДАНИЕ N4 20
- Условие 20
- Решение 20
- Ответ 25
- Литература 26
ЗАДАНИЕ N1
Условие
На швейной фабрике «Шанель» для изготовления четырех видов изделий может быть использована ткань трех артикулов. Нормы расхода тканей всех артикулов на пошив одного изделия приведены в таблице. Там же указаны имеющееся в распоряжении фабрики общее количество тканей каждого артикула и цена одного изделия данного вида. Определить, сколько изделий каждого вида должна произвести фабрика, чтобы стоимость изготовленной продукции была максимальной.
Артикул ткани |
Норма расхода ткани (м) на одно изделие вида |
Общее коли- чество ткани |
||||
1 |
2 |
3 |
4 |
|||
I |
а11 |
а12 |
а13 |
а14 |
b1 |
|
II |
а21 |
а22 |
а23 |
а24 |
b2 |
|
III |
а31 |
а32 |
а33 |
а34 |
b3 |
|
Цена одного изделия (руб.) |
с1 |
с2 |
с3 |
с4 |
№ вар. |
а11 |
а12 |
а13 |
а14 |
а21 |
а22 |
а23 |
а24 |
а31 |
а32 |
а33 |
а34 |
b1 |
b2 |
b3 |
с1 |
с2 |
с3 |
с4 |
|
1 |
1 |
0 |
2 |
1 |
0 |
1 |
3 |
2 |
4 |
2 |
0 |
4 |
180 |
210 |
800 |
9 |
6 |
4 |
7 |
Решение
1. Выберем элементы решения.
За элементы решения примем xi- количество i-го товара (элементов решений 4) i =
2. Составление системы ограничений
bj ,j = имеем 3 ограничения
3. Запишем целевую функцию.
L= max
4. Опираясь на условие задания и на перечисленные выше пункты, запишем математическую модель задачи.
L = 9*x1+6*x2+4*x3+7*x4 max
Приведем нашу математическую модель к виду ОЗЛП с помощью добавочных неотрицательных переменных, число которых равно числу неравенств. Так как имеем неравенство вида меньше/ равно, тодобавочные переменные вводим в левую часть со знаком “+”. Получаем следующее:
ОЗЛП
L = 9*x1+6*x2+4*x3+7*x4 max
Теперь определимся с существованием решения найденной ОЗЛП. Подсчитаем число уравнений(m) и число переменных(n), найдем их разность(k) и сделаем вывод. Итак, m=3, n=7, k=n-m=4. Так как число линейно независимых уравнений(m) меньше числа переменных(n),то система совместна и у нее существует бесчисленное множество решений. При этом (n-m) переменным мы можем придавать произвольные значения (свободные) и остальные m переменных (базисные) будем выражать через свободные.
Свободные: x1, x2, x3, x4
Базисные: x5, x6, x7
L = 9*x1+6*x2+4*x3+7*x4 max
опорное решение
Так как в L коэффициент при x1 больше 0 и больше всех остальных коэффициентов при переменных, то переменную x1 будем увеличивать. Определим границу увеличения x1 следующим образом: возьмем два уравнения из системы ограничений;
x5 = -x1-2x3-x4+180
x7=-4x1-2x2-4x4+800
Определим значения x1, при которых каждая из переменных x5 , x7 обратится в 0.
x5 =0
x7=0
Увеличивать x1 можно до наименьшего из найденных значений необходимо поменять местами переменные x1 и x5.
Новое решение будет следующим:
Свободные: x2, x3, x4, x5 =0
Базисные: x1, x6, x7
L=9*(180-2*x3-x4-x5)+6*x2+4*x3+7*x4=1620-18*x3-9*x4-9*x5+6*x2+4*x3+7*x4 =1620+6*x2-14*x3-2*x4-9*x5max
L = 1620+6*x2-14*x3-2*x4-9*x5max
Так как в L коэффициент при x2 больше 0, то переменную x2 будем увеличивать. Определим границу увеличения x2 по уже описанной выше схеме.
x6 = 210-x2-3x3-2x4
x7 = 80-2x2+8x3+4x5
x6 =0
x7=0
необходимо поменять местами переменные x2 и x7.
Новое решение будет следующим:
Свободные: x7, x3, x4, x5 =0
Базисные: x1, x6, x2
L = 1620+6*(40-0,5*x7+4*x3+2*x5)-14*x3-2*x4-9*x5= 1620+240-3*x7+24* x3+12*x5-14*x3-2*x4-9*x5= 1860+10* x3-2*x4+3* x5-3*x7
L = 1860+10* x3-2*x4+3* x5-3*x7
Так как в L коэффициент при x3 больше 0, то переменную x3 будем увеличивать. Определим границу увеличения x3 по уже описанной выше схеме.
x6=170-2x4-7x3-2x5+0.5x7
x2=40-0.5x7+4x3+2x5
x6 =0
x2=0
необходимо поменять местами переменные x3 и x2.
Новое решение будет следующим:
Свободные: x7, x2, x4, x5 =0
Базисные: x1, x6, x3
Видно, что получается отрицательная базисная переменная х3, поэтому очевидно, что x3 увеличивать нельзя. Поработаем с х5.
x1=180-2x3-x4-x5
x6=170-7x3-2x4-2x5+0.5x7
x2=40+4x3+2x5-0.5x7
x1 =0
x6=0
x2=0
Видим, что необходимо поменять местами х2 и х5
Новое решение будет следующим:
Свободные: x7, x3, x4, x2 =0
Базисные: x1, x6, x5
x6=170-7x3-2x4-2x5+0.5x7 x5= -40+x2-4x3+0.5x7
Видно, что получается отрицательная базисная переменная х5, поэтому очевидно, что x5 и х2 менять нельзя. Поменяем х5 с х6.
L=1860+10x3-2x4+3(85-3.5x3-x4-0.5x6+0.25x7)-3x7=2115-0.5x3-5x4-1.5x6-2.25x7
5. Симплекс-таблицы.
L = 9*x1+6*x2+4*x3+7*x4 L = 0 - (-9*x1-6*x2-4*x3-7*x4)
b |
||||||
L |
||||||
b |
||||||
L |
1620 |
9 |
-6 |
14 |
2 |
|
180 |
1 |
0 |
2 |
1 |
||
210 |
0 |
1 |
3 |
2 |
||
80 |
-4 |
2 |
-8 |
0 |
L = 0- (-1620+9x5-6x2+14x3+2x4)
b |
||||||
L |
||||||
b |
||||||
L |
1860 |
-3 |
3 |
-10 |
2 |
|
180 |
1 |
0 |
2 |
1 |
||
170 |
2 |
7 |
2 |
|||
40 |
-2 |
-4 |
0 |
b |
||||||
L |
||||||
b |
||||||
L |
2115 |
1.5 |
2.25 |
0.5 |
5 |
|
95 |
-0.5 |
0.25 |
-1.5 |
0 |
||
85 |
0.5 |
-0.25 |
3.5 |
1 |
||
210 |
1 |
1 |
3 |
2 |
Ответ
Если фабрика произведет 95 штук первого изделия, 210 штук второго изделия, то стоимость произведенной продукции будет максимальной и будет равна 2115 единиц.
ЗАДАНИЕ N2
Условие
Решить симплекс-методом задачу линейного программирования. С помощью симплекс-таблиц найти решение задачи линейного программирования: определить экстремальное значение целевой функции Q=CTx при условии Ax B,
где = 1 2 . . . 6 , В = b1 b2 . . . b6 ,
= 1 2 . . . 6 , А= (=1,6; =1,3).
L = 5*x1+x2-x3+x4 +2x5 max
Решение
Приведем данное нам условие к стандартной форме записи и получим следующее
L = 0 -(-5*x1-x2+x3-x4 -2x5 ) max
Видим, что x1,x2-свободные переменные и x3,x4,x5 - базисные; n= 5, m=3, k= 2.
Заполним стандартную таблицу
b |
|||||
L |
|||||
=2 |
Поясним действия, проделанные выше за пределами таблицы. Выбрав в качестве разрешающего столбца x2. Далее в этом столбце нужно выбрать разрешающий элемент. Для этого рассмотрим все элементы данного столбца, имеющие одинаковый знак со своим свободным членом. Из них в качестве разрешающего выберем тот, для которого отношение к нему свободного члена будет минимально. Отсюда понятно, почему в качестве разрешающей строки мы выбрали x4.
b |
||||
L |
||||
b |
||||
L |
||||
b |
||||
L |
||||
b |
||||
L |
8 |
4.5 |
1 |
|
2 |
0.5 |
1 |
||
2/3 |
1/6 |
-1/3 |
||
4/3 |
5/6 |
1/3 |
Полученное решение удовлетворяет системе ограничений!
Ответ
L* = 8
x*4,x*5=0 - свободные
- базисные
ЗАДАНИЕ N3
Условие
Решение транспортной задачи, все данные приведены ниже в таблице.
B1 |
B2 |
B3 |
B4 |
B5 |
ai |
||
A1 |
0.09 |
0.12 |
0.14 |
0.1 |
0.09 |
3000 |
|
A2 |
0.08 |
0.1 |
0.15 |
0.05 |
0.07 |
6000 |
|
A3 |
0.1 |
0.15 |
0.15 |
0.08 |
0.06 |
8000 |
|
bj |
1000 |
8000 |
3000 |
3000 |
4000 |
Решение
Перед тем как приступить к решению, подсчитаем общее количество запасов и общее количество заявок . Понятно что имеем транспортную задачу с избытком заявок . Потребуем, чтобы все пункты назначения были удовлетворены в равной доле. При таком подходе задача сводится к задаче с правильным балансом: необходимо исправить поданные заявки, умножив каждую на коэффициент
k = ai bj . Рассчитаем k.
Тогда получим транспортную задачу с правильным балансом.
B1 |
B2 |
B3 |
B4 |
B5 |
ai |
||
A1 |
0.09 |
0.12 |
0.14 |
0.1 |
0.09 |
3000 |
|
A2 |
0.08 |
0.1 |
0.15 |
0.05 |
0.07 |
6000 |
|
A3 |
0.1 |
0.15 |
0.15 |
0.08 |
0.06 |
8000 |
|
bj |
17000 |
Найдем опорное решение с помощью метода северо-западного угла.
r = 3+5-1 =7
B1 |
B2 |
B3 |
B4 |
B5 |
ai |
||
A1 |
0.14 |
0.1 |
0.09 |
3000 |
|||
A2 |
0.08 |
0.05 |
0.07 |
6000 |
|||
A3 |
0.1 |
0.15 |
8000 |
||||
bj |
17000 |
Проверим сумму по столбцам, сумму по строкам и количество базисных (заполненных) клеток.
Проверка по столбцам:
Проверка по строкам:
Количество заполненных клеток равно r =7. Найденный план является опорным.
Постараемся улучшить план перевозок
B1 |
B2 |
B3 |
B4 |
B5 |
ai |
||
A1 |
0.14 |
0.1 |
0.09 |
3000 |
|||
A2 |
0.08 |
0.05 |
0.07 |
6000 |
|||
A3 |
0.1 |
0.15 |
8000 |
||||
bj |
17000 |
Подсчитаем цены выделенных пунктирными прямоугольниками циклов.
Цикл1
(1;1)-(1;2)-(2;2)-(2;1)
, где цена цикла
Цикл2
(2;3)-(2;4)-(3;4)-(3;3)
Для того чтобы стоимость плана уменьшилась, имеет смысл совершать перевозки только по тем циклам, цена которых отрицательна. Цена Цикла2 отрицательна, поэтому выбираем его. Цикл1 в данном случае рассматривать не будем: так как цена его положительна, поэтому план перевозок с помощью перерасчета этого цикла не улучшится.
После всех рассуждений получим следующее:
B1 |
B2 |
B3 |
B4 |
B5 |
ai |
||
A1 |
0.14 |
0.1 |
0.09 |
3000 |
|||
A2 |
0.08 |
0.05 |
0.07 |
6000 |
|||
A3 |
0.1 |
0.15 |
8000 |
||||
bj |
17000 |
Итак, улучшаем план перевозок с помощью Цикла1. Для этого перенесем по циклу мнимальное количество груза, стоящее в отрицательной вершине.
B1 |
B2 |
B3 |
B4 |
B5 |
ai |
||
A1 |
0.14 |
0.1 |
0.09 |
3000 |
|||
A2 |
0.08 |
0.07 |
6000 |
||||
A3 |
0.1 |
0.15 |
8000 |
||||
bj |
17000 |
Подсчитаем L для таблицы с изменениями.
L =
Допустим, что найдено оптимальное решение. Проверим его с помощью метода потенциалов.
Примем a1 = 0, тогда bj = cij - ai (для заполненных клеток). Если найденное решение справедливо, то во всех пустых клетках таблицы Дij = cij - (ai + bj )?0. Ясно, что Дij = 0 для заполненных клеток. Получим следующее.
b1=0.09 |
b2=0.12 |
b3=0.14 |
b4=0.07 |
b5=0.05 |
ai |
||
a1=0 |
3000 |
||||||
a2=-0.02 |
6000 |
||||||
a3=0.01 |
8000 |
||||||
bj |
17000 |
Из таблицы видно, что найденное оптимальное решение верно, так как Дij ?0.
Ответ
B1 |
B2 |
B3 |
B4 |
B5 |
ai |
||
A1 |
0.14 |
0.1 |
0.09 |
3000 |
|||
A2 |
0.08 |
0.07 |
6000 |
||||
A3 |
0.1 |
0.15 |
8000 |
||||
bj |
17000 |
ЗАДАНИЕ N4
Условие
№ |
b1 |
b2 |
c11 |
c12 |
c22 |
extr |
a11 |
a12 |
a21 |
a22 |
p1 |
p2 |
Знаки огр.1 2 |
||
2 |
7 |
-1 |
-2 |
-3 |
max |
2 |
-4 |
3 |
2 |
10 |
20 |
Решение задачи нелинейного программирования
Определить экстремум целевой функции вида
= 1112+2222+1212+11+22
при условиях
111+122<=>1
211+222<=>2 .
Решение
ѓ(x1,x2)=
1. Нужно определить относительный максимум функции для этого нужно определить стационарную точку .
стационарная точка (-0,25;1.25)
2. Исследовать найденную стационарную точку на максимум для чего определить вогнутость функции f.
-2<0
Условия выполняются, следовательно, целевая функция является строго вогнутой в окрестности стационарной точки.
3. Составление функции Лагранжа.
A Б
Перепишем систему А.
А1
4. Вводим дополнительные переменные v1,v2,w1,w2 ,превращающие неравенства системы А1 в равенства.
A2
перепишем систему Б
Б2 - условия дополняющей нежесткости
5. Решить систему А2 с помощью метода искусственных переменных.
в 1 и 2-ое уравнение системы А2.
Вводим псевдоцелевую функцию
базисные переменные: y1,y2,w1,w2
свободные переменные:x1,x2,v1,v2,u1,u2
80M |
M |
4M |
0 |
M |
4M |
0 |
||
10 |
0 |
1.5 |
0 |
0 |
0.5 |
0 |
||
13.5 |
0 |
-1.5 |
-2 |
0.5 |
0.5 |
-0.5 |
||
50 |
0 |
8 |
0 |
0 |
2 |
0 |
||
58.5 |
-1 |
5.5 |
4 |
1.5 |
-0.5 |
1.5 |
Оптимальное решение:
y1=x1=u1=y2=w1=v2=0
x2=10
w1=50 оптимальное решение
u2=13.5
v1=58.5
6. проверим условие дополняющей нежесткости
xi*vi=0
ui*wi=0 условия выполняются
x1=0
x2=10- решение исходной задачи квадратичного программирования
Ответ
x1=0
x2=10
Литература
Курс лекций Плотникова Н.В.
Подобные документы
Целевая функция. Базисная переменная. Симплекс метод, таблица. Коэффициенты при свободных переменных в целевой функции. Задача квадратичного программирования, максимизации функции. Функция Лагранжа. Координаты стационарной точки. Система ограничений.
контрольная работа [48,4 K], добавлен 29.09.2008Математическая модель задачи. Симплекс-таблица. Решение задачи линейного программирования. коэффициенты при переменных в целевой функции. Метод северо-западного угла. Система неравенств в соответствии с теоремой Куна-Таккера. Функция Лагранжа.
контрольная работа [59,5 K], добавлен 29.09.2008Математическая модель задачи. Целевая функция, ее экстремальное значение и экстремум. Cвободные переменные. Метод симплекс-таблиц. Коэффициенты при переменных в целевой функции. Линейное программирование. Матричная форма. Метод северо-западного угла.
контрольная работа [72,0 K], добавлен 29.09.2008Алгоритм 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 21.03.2012Анализ метода линейного программирования для решения оптимизационных управленческих задач. Графический метод решения задачи линейного программирования. Проверка оптимального решения в среде MS Excel с использованием программной надстройки "Поиск решения".
курсовая работа [2,2 M], добавлен 29.05.2015Особенности задач линейного программирования. Симплексный метод решения задач линейного программирования. Обоснование выбора языка, инструментария программирования, перечень идентификаторов и блок-схема алгоритма. Логическая схема работы программы.
дипломная работа [2,4 M], добавлен 13.08.2011Постановка задачи нелинейного программирования. Определение стационарных точек и их типа. Построение линий уровней, трехмерного графика целевой функции и ограничения. Графическое и аналитическое решение задачи. Руководство пользователя и схема алгоритма.
курсовая работа [2,5 M], добавлен 17.12.2012Строение системы уравнений-ограничений и ее переменных, графический способ решения задач линейного программирования на плоскости. Выражение неизвестных через две независимые переменные, являющиеся координатными осями графика. Значение целевой функции.
лабораторная работа [61,4 K], добавлен 07.01.2011Особенности решения задач нелинейного программирования различными методами для проведения анализа поведения этих методов на выбранных математических моделях нелинейного программирования. Общая характеристика классических и числовых методов решения.
дипломная работа [2,4 M], добавлен 20.01.2013Анализ решения задачи линейного программирования. Симплексный метод с использованием симплекс-таблиц. Моделирование и решение задач ЛП на ЭВМ. Экономическая интерпретация оптимального решения задачи. Математическая формулировка транспортной задачи.
контрольная работа [196,1 K], добавлен 15.01.2009