Нахождение оптимального плана транспортной задачи распределительным методом
Особенности решения транспортной задачи распределительным методом и анализ результатов. Построение математической модели, алгоритма. Создание программы для решения транспортной задачи распределительным методом в программной среде Borland Delphi 7.
Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
Вид | курсовая работа |
Язык | русский |
Дата добавления | 23.06.2012 |
Размер файла | 1000,7 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/
Министерство образования и науки Российской Федерации
Уральский государственный колледж им. И.И. Ползунова
КП.230105.08. ПЗ
НАХОЖДЕНИЕ ОПТИМАЛЬНОГО ПЛАНА ТРАНСПОРТНОЙ ЗАДАЧИ РАСПРЕДЕЛИТЕЛЬНЫМ МЕТОДОМ
Пояснительная записка
Руководитель /Е.В. Щанова/
Разработал /Е.А. Ищенко/
Екатеринбург 2011
Содержание
- Введение
- 1. Постановка задачи
- 2. Этапы решения задачи
- 2.1 Математическая модель
- 2.2 Разработка алгоритма
- 2.3 Описание программы
- 2.4 Тестирование программы
- 2.5 Анализ полученных результатов
- Заключение
- Список использованных источников
- Приложение А
Введение
Под названием “транспортная задача” объединяется широкий круг задач с единой математической моделью. Классическая транспортная задача - задача о наиболее экономном плане перевозок однородного продукта или взаимозаменяемых продуктов из пунктов производства в пункты потребления, встречается чаще всего в практических приложениях линейного программирования. Линейное программирование является одним из разделов математического программирования - области математики, разрабатывающей теорию и численные методы решения многомерных экстремальных задач с ограничениями.
Огромное количество возможных вариантов перевозок затрудняет получение достаточно экономного плана эмпирическим или экспертным путем. Применение математических методов и вычислительных в планировании перевозок дает большой экономический эффект. Транспортные задачи могут быть решены специальными методами. Одним из таких методов является распределительный метод.
Цель курсового проекта: решение транспортной задачи распределительным методом.
Задачи курсового проекта:
построение математической модели;
разработка алгоритма задачи;
создание программы для решения транспортной задачи распределительным методом в программной среде Borland Delphi7;
решить задачу созданной программой;
проанализировать результат.
Практическим результатом курсового проекта является разработка программы для решения транспортной задачи распределительным методом.
1. Постановка задачи
От каждого i-го производителя произведенный им ресурс Ai может перемещаться к j-му потребителю ресурса в объеме, не превышающие Bi. Таким образом, xij будет означать перемещение некоторого числа единиц ресурса от i-го производителя к j-му потребителю.
Сформулируем условие задачи для частного случая, которое в дальнейшем будем использовать для тестирования задачи.
Составить оптимальный план перевозок ресурсов от производителя к потребителю с минимальными затратами. Исходные данные указаны в таблице 1.
Таблица 1 - Исходные данные
Матрица стоимости |
А1 |
А2 |
А3 |
А4 |
Производители |
|
В1 |
6 |
5 |
8 |
7 |
14 |
|
В2 |
3 |
6 |
4 |
2 |
12 |
|
В3 |
9 |
1 |
3 |
6 |
8 |
|
Потребители |
10 |
14 |
6 |
4 |
2. Этапы решения задачи
2.1 Математическая модель
При решении транспортной задачи необходимо:
а) обеспечить всех потребителей ресурсами;
б) распределить все произведенные ресурсы;
в) переместить ресурсы от производителей к потребителям с наименьшими затратами.
Транспортная задача разрешима, когда количество произведенного ресурса равна количеству потребленного ресурса. Такая задача называется сбалансированной или закрытой. В другом случаи получится дефицит или избыток ресурса. Тогда задача называется несбалансированной или открытой.
Транспортная задача всегда разрешима и имеет:
а) единственное решение;
б) несколько допустимых решений, одно из которых оптимально;
в) несколько допустимых решений и все оптимальны.
Через Сij обозначим стоимость перемещения единицы ресурса, от i-го производителя к j-му потребителю. Тогда матрица X={xij} называется матрицей перевозок или планом перевозок, а матрица C={cij} - матрица стоимости.
Строим математическую модель
транспортная задача распределительный метод
, (1)
где F (x) - целевая функция;
cij - коэффициенты матрицы стоимости;
xij - коэффициенты матрицы перевозок.
(x) i j0, i=, j=
2.2 Разработка алгоритма
1) Задать количество производителей и потребителей;
2) Произвести ввод данных, данные берутся из таблицы 1;
3) следующим шагом строится опорный план для задачи. В программе рассмотрено построение опорного плана методом "северо-западного" угла и методом минимальных элементов;
4) выбирается первый незаполненный элемент опорного плана;
5) от выбранного элемента строится кратчайший прямоугольный замкнутый контур, остальные вершины проходит через заполненные элементы опорного плана. Поворот осуществляется только на 900 и только в заполненных элементах;
6) каждой вершине контура присваивается коэффициент равный соответствующему значение элементу из С={cij};
7) каждому коэффициенту в вершине контура строго поочередно присваивается знак "+" или "-" начиная с пустой клетки;
8) выполняется алгебраическое суммирование коэффициентов по всему контуру;
9) пункт 4-8 выполняется для каждого пустого элемента опорного плана;
10) проверяются результаты суммирования по всем контурам на оптимальность;
11) если план перевозок не оптимальный то выполняется перераспределение ресурсов и возвращаемся к пункту 4.
Если при решении транспортной задачи целевая функция стремится к min, то алгебраические суммы по всем контурам должны быть положительными или равными нулю.
Если целевая функция стремится к max, то алгебраические суммы по всем контурам должны быть отрицательными или равными нулю.
Если план перевозок не оптимальный, то перераспределение выполняется следующим образом:
а) выбирается контур, для которого нарушено условие оптимальности, если целевая функция стремится к min, то выбирается отрицательный контур. Если таких контуров несколько, то выбирается тот, который больше по модулю;
б) в вершинах выбранного контура расставляются фактические перевозки с теми знаками, которые были указаны при вычислении коэффициентов. Рассматривается вершины только с отрицательными значениями. Выбирается вершина с минимальным по модулю отрицательным значением, и оно вычитается из всех вершин контура. Полученный опорный план применяется без учета знаков;
в) проверяется сбалансированность перевозок по столбцам и строкам;
г) заново рассчитывается алгебраические суммы (по стоимости) для всех контуров;
д) проверяется условие оптимальности.
2.3 Описание программы
Код программы был написан в программной среде Borland Delphi7.
Программа состоит из трех окон.
Для запуска программу нужно два раза кликнуть левой кнопкой мыши по файлу "transportnaya zadacha. exe". При запуске программы открывается главное окно "Решение транспортной задачи распределительным методом =)", в котором необходимо выбрать количество потребителей и количество производителей, метод нахождения опорного плана, после этого ввести данные и нажать на кнопку "Рассчитать". Главное окно программы представлено на рисунке 1.
При нажатии кнопки "Рассчитать" происходит вычисление оптимального плана поставленной задачи распределительным методом.
1. Таблица для ввода данных
2. Об исполнителе работы
3. Кнопка "Рассчитать"
4. Выбор опорного плана
5. Количество столбцов
6. Количество строк
Рисунок 1 - Главное окно программы
На рисунке 2 изображено окно на вкладке "Опорный план", а на рисунке 3 - окно на вкладке "Оптимальный план"
1. Значение целевой функции опорного плана
2. Опорный план
3. Вкладка "Оптимальный план"
Рисунок 2 - Окно вывода информации, вкладка "Опорный план"
1. Значение целевой функции оптимального плана
2. Оптимальный план
3. Вкладка "Опорный план"
Рисунок 3 - Окно вывода информации, вкладка "Оптимальный план"
На рисунке 4 представлено окно программы "Info"
Рисунок 4 - Info
2.4 Тестирование программы
После нажатия на кнопку "Рассчитать" программа составит опорный план, на ваш выбор, высчитает значение целевой функции и на основе опорного плана построит оптимальный план и найдет оптимальное значение целевой функции.
В программе предусмотрена защита на ввод, т.е. нельзя ввести буквы, символы, какие-то знаки, так как программа предназначена для работы с целыми и неотрицательными числами.
Если не заполнить матрицу или заполнить ее не до конца, а также заполнить нулями, то программа выдаст сообщение "Заполните пустые клетки или уберите нули", рисунок 5.
Рисунок 5 - Заполните пустые клетки или уберите нули
Если введенная задача не сбалансирована, то выдаст сообщение "Задача не сбалансирована, приведите ее к сбалансированному виду", рисунок 6.
Рисунок 6 - Задача не сбалансирована, приведите ее к сбалансированному виду
Для тестирования программы возьмем задачу из пункта "Постановка задачи", исходные данные которой представлены в таблице 1 и решим с помощью написанной программы.
2.5 Анализ полученных результатов
Результаты решения задачи программно и вручную совпадают. Ниже представлены решения.
Решение, которое было произведено вручную:
Опорный план был рассчитан методом "Минимальных элементов".
Таблица 2 - Опорный план методом "Минимальных элементов"
2 |
6 |
6 |
14 |
||
8 |
4 |
12 |
|||
8 |
8 |
||||
10 |
14 |
6 |
4 |
Теперь найдем пустые клети в опорном плане.
Пустые клетки:
a14; a22; a23; a31; a33; a34.
Строим контуры для всех пустых клеток
Контур a14:
1,4; 2,4; 2,1; 1,1
Контур a22:
2,2; 2,1; 1,1; 1,2
Контур a23:
2,3; 2,1; 1,1; 1,3
Контур a31:
3,1; 1,1; 1,2; 3,2
Контур a33:
3,3; 3,2; 1,2; 3,2
Контур a34:
3,4; 3,2; 1,2; 1,1; 2,1; 2,4
Вершинам построенных контуров присвоим значение матрицы данных, чередуя знаки.
Проведем оценку контуров.
Контур a14: С1=7+ (-2) +3+ (-6) =2
Контур a22: С2=6+ (-3) +6+ (-5) =4
Контур a23: С3=4+ (-3) +6+ (-8) =-1
Контур a31: С4=9+ (-6) +5+ (-1) =7
Контур a33: С5=3+ (-1) +5+ (-8) =-1
Контур a34: С6=6+ (-1) +5+ (-6) +3+ (-2) =5
Следующим шагом выбираем максимальный отрицательный элемент по модулю. Так как у нас |-1|=|-1| то выбираем контур a23.
Берем опорный план и присваиваем элементам в контуре a23 знаки чередуя их, начиная с a23 (Таблица 3)
Таблица 3 - Опорный план с расставленными знаками
2 |
6 |
-6 |
14 |
||
-8 |
4 |
12 |
|||
8 |
8 |
||||
10 |
14 |
6 |
4 |
Теперь из отрицательных чисел мы выбираем минимальное по модулю, в данном случае это (-6). (-6) алгебраически вычтем из всех вершин и получим следующий опорный план (Таблица 4)
Таблица 4 - Опорный план после распределения
8 |
6 |
14 |
|||
2 |
6 |
4 |
12 |
||
8 |
8 |
||||
10 |
14 |
6 |
4 |
Нам нужно сейчас снова найти пустые клетки
Это a13; a14; a22; a31; a33; a34
Найдем контур для каждого пустого элемента:
Контур a13:
1,3; 2,3; 2,1; 1,1
Контур a14:
1,4; 2,4; 2,1; 1,1
Контур a22:
2,2; 2,1; 1,1; 1,2
Контур a31:
3,1; 1,1; 1,2; 3,2
Контур a33:
3,3; 3,2; 1,2; 1,1; 2,1; 2,3
Контур a34:
3,4; 3,2; 1,2; 1,1; 2,1; 2,4
Проведем оценку контуров.
Контур a13: С1=8+ (-4) +3+ (-6) =1
Контур a14: С2=7+ (-2) +3+ (-6) =2
Контур a22: С3=6+ (-3) +6+ (-5) =4
Контур a31: С4=7
Контур a33: С5=0
Контур a34: С6=6+ (-1) +5+ (-6) +3+ (-2) =5
Оценка контуров положительна, значит решение законченно и оптимальный план найден (Таблица 5).
Таблица 5 - Оптимальный план
8 |
6 |
14 |
|||
2 |
6 |
4 |
12 |
||
8 |
8 |
||||
10 |
14 |
6 |
4 |
Решение произведенное в программе:
Рисунок 7 - Ввод данных
Рисунок 8 - Опорный план
Рисунок 9 - Оптимальный план
Было протестировано еще множество примеров, решения которых также совпадали с решениями в ручную. Также было решено эту задачу с опорным планом "Северо-западного" угла, решение представлено на рисунке 10 и 11.
Рисунок 10 - Опорный план "Северо-западным" методом
Рисунок 11 - Оптимальный план на основе опорного плана методом "Северо-западного угла"
Заключение
Цель курсовой работы заключалась в составление оптимального плана транспортной задачи распределительным методом.
Все цели которые были поставлены в курсовом проекте были выполнены.
Была построена математическая модель транспортной задачи, после чего разработан алгоритм решения. На основе выше перечисленных целей была создана программа для решения транспортной задачи распределительным методом. В итоге были решены множество задач программой, ответ которой совпадал с заранее подготовленным решением.
Таким образом, цель курсового проекта была полностью достигнута, а сам курсовой проект выполнен.
Список использованных источников
1. http://math. semestr.ru/transp/modellp. php
2. http://math. semestr.ru/transp/index. php
3. http://works. tarefer.ru/100/100068/index.html
4. http://forum. ishodniki.ru/index. php? topic=12012.5; wap2
5. Агальцов В.П., Математические методы в программировании: учебник / В.П. Агальцов, И.В. Вальдайская. - М. ИД "Форум": ИНФА-М, 206. - 224с.
6. Стандарт предприятия (колледжа). Требования по выполнению и оформлению дипломных и курсовых проектов (работ). СТП-УГК-5. ФГОУ СПО УГК им.И. И. Ползунова, 2005г. - 42с.
Приложение А
Код программы
unit Unit1;
interface
uses
Windows, Messages, SysUtils, Variants, Classes, Graphics, Controls, Forms,
Dialogs, StdCtrls, Grids, ComCtrls, Buttons, Spin;
type
arr = array [1.100,1.100] of integer;
TForm1 = class (TForm)
StringGrid1: TStringGrid;
GroupBox1: TGroupBox;
Label1: TLabel;
Label2: TLabel;
Label3: TLabel;
ComboBox1: TComboBox;
Button1: TButton;
SpinEdit1: TSpinEdit;
SpinEdit2: TSpinEdit;
Button2: TButton;
procedure Button1Click (Sender: TObject);
procedure ComboBox1KeyPress (Sender: TObject; var Key: Char);
procedure FormCreate (Sender: TObject);
procedure StringGrid1DrawCell (Sender: TObject; ACol, ARow: Integer;
Rect: TRect; State: TGridDrawState);
procedure StringGrid1KeyPress (Sender: TObject; var Key: Char);
procedure StringGrid1GetEditText (Sender: TObject; ACol, ARow: Integer;
var Value: String);
procedure SpinEdit1Change (Sender: TObject);
procedure SpinEdit2Change (Sender: TObject);
procedure SpinEdit1KeyPress (Sender: TObject; var Key: Char);
procedure SpinEdit2KeyPress (Sender: TObject; var Key: Char);
procedure Button2Click (Sender: TObject);
private
procedure opor_plan (ColCount,RowCount: integer); // опорный план
procedure raspred_metod (mas12: arr); // органазация распределительного метода
function sum_pot (StringGrid: TStringGrid): integer; // сумма потребителей
function sum_proiz (StringGrid: TStringGrid): integer; // сумма производителей
procedure FindPath (i,j: integer); // нахождение пути
function LookHorizontaly (u, v, u1, v1: integer): boolean; // проверяем есть ли в строке ячейка которую можно взять в контур
procedure AddElement (u,v: integer); // добавляем индексы элемента в путь контура
function LookVerticaly (u, v, u1, v1: integer): boolean; // проверяем есть ли в столбце ячейка которую можно взять в контур
procedure proced (); // процедура для нахождение отрицательного значения по сумме контура
procedure pereraspred (i: integer); // осуществляется построение следующего опорного плана
{ Private declarations }
public
{ Public declarations }
end;
const n=100;
var
Form1: TForm1;
koef,koef2,mas: arr; // массивы коэффициентов размерностью 100x100
nVeryLargeNumber: integer; // большое чилсо
aPath: array of integer; // массив пути
contur: array of array of integer; // массив контура
k,qwe,kp: integer;
s: string;
implementation
uses Unit2;
{$R *. dfm}
procedure TForm1. Button1Click (Sender: TObject);
var
i,j,rc,cc: integer;
k: bool;
begin
k: =false;
rc: =StringGrid1. RowCount-1; // строки
cc: =StringGrid1. ColCount-1; // столбцы
// проверка таблицы стоимости
for i: =1 to cc do
for j: =1 to rc do
if (StringGrid1. Cells [i,j] ='') or (StringGrid1. Cells [i,j] ='0') then k: =true;
// проверка на сбалансированность программы
if k<>true then
begin
if sum_pot (StringGrid1) =sum_proiz (StringGrid1) then
opor_plan (StringGrid1. ColCount,StringGrid1. RowCount)
else ShowMessage ('Задача не сбалансирована, приведите ее к сбалансированному виду');
end
else ShowMessage (Заполните пустые клетки или уберите нули);
end;
procedure TForm1.comboBox1KeyPress (Sender: TObject; var Key: Char);
begin
Key: =#0;
end;
procedure TForm1. FormCreate (Sender: TObject);
var
i: integer;
begin
nVeryLargeNumber: =999999;
StringGrid1. Cells [0,0]: ='Матрица';
StringGrid1. ColCount: =SpinEdit1. Value+2; // задаем количество столбцов = 2
StringGrid1. RowCount: =SpinEdit2. Value+2; // задаем количество строк = 2
for i: =1 to StringGrid1. ColCount-2 do
StringGrid1. Cells [i,0]: ='A'+IntToStr (i);
for i: =1 to StringGrid1. RowCount-2 do
StringGrid1. Cells [0, i]: ='B'+IntToStr (i);
StringGrid1. Cells [StringGrid1. ColCount-1,0]: ='Производители';
StringGrid1. Cells [0,StringGrid1. RowCount-1]: ='Потребители';
StringGrid1. Cells [StringGrid1. ColCount-1,StringGrid1. RowCount-1]: ='A';
end;
procedure TForm1. AddElement (u, v: integer); // добавляем индексы элемента в путь контура
begin
qwe: =kp+1;
aPath [qwe]: =u;
kp: =qwe+1;
aPath [kp]: =v;
end;
procedure TForm1. FindPath (i, j: integer); // нахождение пути
begin
kp: =-1;
qwe: =0;
AddElement (i,j);
if not LookHorizontaly (i, j, i, j) then
ShowMessage ('Невозможно найти контур для: '+IntToStr (i) +' '+IntToStr (j));
end;
function TForm1. LookHorizontaly (u, v, u1, v1: integer): boolean; // проверяем // есть ли в строке ячейка которую можно взять в контур
var
i,cc: integer;
begin
result: =false;
cc: =StringGrid1. colCount;
for i: =0 to cc do
if (i<>v) and (mas [u, i] <>0) then
begin
if i=v1 then
begin
AddElement (u, i); // добавление элементов
result: =true; // возвращаем true
end;
if LookVerticaly (u, i, u1, v1) then
begin
AddElement (u, i);
result: =True;
end;
end;
end;
function TForm1. LookVerticaly (u, v, u1, v1: integer): boolean; // проверяем // есть ли в стобце ячейка которую можно взять в контур
var
i,rc: integer;
begin
result: =false;
rc: =StringGrid1. rowCount;
for i: =0 to rc do
if (i<>u) and (mas [i,v] <>0) then
if LookHorizontaly (i, v, u1, v1) then
begin
AddElement (i,v);
result: =True;
end;
end;
procedure TForm1. opor_plan (ColCount, RowCount: integer); // опорный план
var
o,l, q, i, j, sum, rc, cc,min,k,p,x: integer;
need, fund: array [1. n] of integer; // массивы потребителей и производителей
mas123: arr;
begin
k: =0;
p: =0;
rc: =StringGrid1. RowCount-2; // строки
cc: =StringGrid1. ColCount-2; // стобцы
for i: =1 to rc do
for j: =1 to cc do
begin
koef [i,j]: =StrToIntDef (StringGrid1. Cells [j, i],0); // коэффициенты
koef2 [i,j]: =StrToIntDef (StringGrid1. Cells [j, i],0); // копия коэффициентов
mas123 [i,j]: =0; // обнуляем массив
end;
for i: =1 to cc do
need [i]: =StrToIntDef (StringGrid1. Cells [i,rc+1],0); // коэффициенты при "потребитель"
for i: =1 to rc do
fund [i]: =StrToIntDef (StringGrid1. Cells [cc+1, i],0); // коэффициенты при "производитель"
if (ComboBox1. Text='Минимального элемента') then
begin
while (min<>999999) do
begin
min: =999999;
for i: =1 to rc do
for j: =1 to cc do
begin
if (koef2 [i,j] <>0) and (koef2 [i,j] < min) then
begin
min: =koef2 [i,j]; // min элемент = koef2 [i,j]
k: =i; // первый индекс минимального элемента
p: =j; // второй индекс минимального элемента
end;
end;
koef2 [k,p]: =0; // в массиве коэффициенты минимальному элементу присваиваем 0 чтоб программа не брала его снова
if (fund [k] <> 0) and (need [p] <> 0) and (min<>999999) then
if fund [k] >= need [p] then // количество производителей >= количества потребителей
begin
mas123 [k,p]: =need [p];
fund [k]: =fund [k] - need [p];
need [p]: =0;
for i: =k to rc do
for j: =p to p do
begin
koef2 [i,j]: =0;
if fund [k] =need [p] then
for o: =k to k do
for l: =p to cc do
koef2 [o,l]: =0;
end;
end
else // количество производителей < количества потребителей
if min<>999999 then
begin
mas123 [k,p]: =fund [k];
need [p]: =need [p] - fund [k];
fund [k]: =0;
for i: =k to k do
for j: =p to cc do
koef2 [i,j]: =0;
end
else mas123 [k,p]: =0;
end;
end
else
begin
for i: =1 to rc do
for j: =1 to cc do
if (fund [i] <> 0) and (need [j] <> 0) then
if fund [i] >= need [j] then
begin
mas123 [i,j]: =need [j];
fund [i]: =fund [i] - need [j];
need [j]: =0;
end
else
begin
mas123 [i,j]: =fund [i];
need [j]: =need [j] - fund [i];
fund [i]: =0;
end
else mas123 [i,j]: =0;
end;
sum: =0;
Form2. StringGrid1. ColCount: =cc+2;
Form2. StringGrid1. RowCount: =rc+2;
Form2. StringGrid2. ColCount: =cc+2;
Form2. StringGrid2. RowCount: =rc+2;
for i: =1 to rc do
for j: =1 to cc do
begin
if mas123 [i,j] =0 then Form2. StringGrid1. Cells [j, i]: =''
else Form2. StringGrid1. Cells [j, i]: =IntToStr (mas123 [i,j]);
sum: =sum+mas123 [i,j] *koef [i,j];
end;
Form2. Edit1. Text: =IntToStr (sum); // выводим значение целевой функции в Edit
raspred_metod (mas123);
form2. Show;
end;
procedure TForm1. pereraspred (i: integer); // осуществляется построение следующего опорного плана
var
q,e,w,rc,cc,min: integer;
mas2: arr;
begin
rc: =Form2. StringGrid1. RowCount-2;
cc: =Form2. StringGrid1. ColCount-2;
for q: =1 to rc do
for w: =1 to cc do
mas2 [q,w]: =mas [q,w]; // копия опорного плана
// *****достаем адреса ячеек, которые были записаны при составлении контура**
for q: =0 to k-1 do
begin
w: =0;
e: =2;
while w<=rc*cc*2-3 do
begin
if (q<=k-1) and (contur [i,w] <>0) and (contur [i,w+1] <>0) then
if e mod 2<>0 then
mas2 [contur [i,w],contur [i,w+1]]: =mas [contur [i,w],contur [i,w+1]] * (-1)
else mas2 [contur [i,w],contur [i,w+1]]: =mas [contur [i,w],contur [i,w+1]];
w: =w+2;
e: =e+1;
end;
end;
w: =0;
min: =99999;
while w<=rc*cc*2-3 do
begin
if (contur [i,w] <>0) and (contur [i,w+1] <>0) then
if (abs (mas2 [contur [i,w],contur [i,w+1]]) <>mas2 [contur [i,w],contur [i,w+1]]) and (abs (min) >abs (mas2 [contur [i,w],contur [i,w+1]])) then
min: =mas2 [contur [i,w],contur [i,w+1]];
w: =w+2;
end;
w: =0;
while w<=rc*cc*2-3 do
begin
if (contur [i,w] <>0) and (contur [i,w+1] <>0) then
mas2 [contur [i,w],contur [i,w+1]]: =abs (mas2 [contur [i,w],contur [i,w+1]] - min);
w: =w+2;
end;
for q: =0 to Length (contur) - 1 do
for w: =0 to rc*cc*2-1 do
contur [q,w]: =0; // онуляем контур
raspred_metod (mas2);
end;
procedure TForm1. proced; // процедура для нахождения отрицательного значения по сумме контура
var
i,j,max,nom_max,rc,cc,sum1: integer;
massiv: array of integer;
flag: boolean;
begin
flag: =false;
rc: =Form2. StringGrid1. RowCount-2;
cc: =Form2. StringGrid1. ColCount-2;
SetLength (massiv,k);
j: =-1;
for i: =0 to k-1 do
begin
j: =j+1;
if abs (contur [i,rc*cc*2-1]) <>contur [i,rc*cc*2-1] then
begin
flag: =true;
massiv [j]: =i; // номер контура
end;
end;
if flag=false then // если flag=false тогда программа прекращает расчет и выводит оптимальный план и значение ЦФ
begin
sum1: =0;
for i: =1 to rc do
for j: =1 to cc do
begin
if mas [i,j] =0 then Form2. StringGrid2. Cells [j, i]: =''
else Form2. StringGrid2. Cells [j, i]: =IntToStr (mas [i,j]);
sum1: =sum1+mas [i,j] *koef [i,j];
end;
Form2. Edit2. Text: =IntToStr (sum1);
end
else
begin
max: =0;
nom_max: =0;
for i: =0 to k-1 do
begin
if massiv [i] <>0 then
if abs (max) <abs (contur [massiv [i],rc*cc*2-1]) then
begin
nom_max: =massiv [i]; // номер максимального по модулю контура с нуля
max: =contur [massiv [i],rc*cc*2-1];
end;
end;
pereraspred (nom_max)
end;
end;
procedure TForm1. raspred_metod (mas12: arr);
var
i,j,q,w,rc,cc: integer; // переменные для массива
begin
rc: =Form2. StringGrid1. RowCount-2;
cc: =Form2. StringGrid1. ColCount-2;
for i: =1 to rc do
for j: =1 to cc do
mas [i,j]: =mas12 [i,j];
for i: =1 to rc do
for j: =1 to cc do
begin
if mas [i,j] =0 then
begin
k: =k+1;
SetLength (contur,k,rc*cc*2);
SetLength (aPath,rc*cc*2);
for q: =0 to Length (aPath) - 1 do aPath [q]: =0;
FindPath (i,j); // находим контур
// Form2. Memo1. Lines. Add ('Контур '+ IntToStr (i) +' '+ IntToStr (j));
// Form2. Memo1. Lines. Add ('Ячейки: ');
for q: =k-1 to k-1 do
begin
s: ='';
for w: =0 to rc*cc*2-1 do
if aPath [w] <>0 then
begin
contur [q,w]: = aPath [w];
s: =s+IntTostr (contur [q,w]) +' ';
end;
// Form2. Memo1. Lines. Add (s);
end;
end;
end;
i: =-1;
while i<=k-1 do
begin
i: =i+1;
j: =0;
q: =2;
while j<=rc*cc*2-3 do
begin
if (i<=k-1) and (contur [i,j] <>0) and (contur [i,j+1] <>0) then
begin
if q mod 2<>0 then koef2 [contur [i,j],contur [i,j+1]]: =koef [contur [i,j],contur [i,j+1]] * (-1)
else koef2 [contur [i,j],contur [i,j+1]]: =koef [contur [i,j],contur [i,j+1]];
contur [i,rc*cc*2-1]: =contur [i,rc*cc*2-1] +koef2 [contur [i,j],contur [i,j+1]];
end;
j: =j+2;
q: =q+1;
end;
end;
proced ();
end;
function TForm1. sum_pot (StringGrid: TStringGrid): integer;
var
i,j: integer;
begin
result: =0;
for i: =StringGrid. ColCount-1 to StringGrid. ColCount-1 do
for j: =1 to StringGrid1. RowCount-1 do
result: =result+StrToIntDef (StringGrid. Cells [i,j],0);
end;
function TForm1. sum_proiz (StringGrid: TStringGrid): integer;
var
i,j: integer;
begin
result: =0;
for i: =1 to StringGrid. ColCount-1 do
for j: =StringGrid1. RowCount-1 to StringGrid1. RowCount-1 do
result: =result+StrToIntDef (StringGrid. Cells [i,j],0);
end;
procedure TForm1. StringGrid1DrawCell (Sender: TObject; ACol, ARow: Integer;
Rect: TRect; State: TGridDrawState);
begin
// окраска последнего столбца и последней строки StringGrid1 в оранжевый цвет
if Arow=StringGrid1. RowCount-1 then
begin
StringGrid1. Canvas. Brush. Color: =clHighlight; // цвет
StringGrid1. Canvas. FillRect (Rect); // Закрашиваем задний фон
StringGrid1. Canvas. TextOut (Rect. Left,Rect. Top,StringGrid1. Cells [Acol,Arow]); // закрашиваем текст, и выравнивание текста
end;
if ACol=StringGrid1. ColCount-1 then
begin
StringGrid1. Canvas. Brush. Color: =clHighlight;
StringGrid1. Canvas. FillRect (Rect);
StringGrid1. Canvas. TextOut (Rect. Left,Rect. Top,StringGrid1. Cells [Acol,Arow]);
end;
end;
procedure TForm1. StringGrid1KeyPress (Sender: TObject; var Key: Char);
begin
if ( (not (key in ['0'. '9'])) and (key<>#8)) then key: = #0;
if (StringGRid1. Col=StringGrid1. ColCount-1) and (StringGRid1. Row=StringGrid1. RowCount-1) then
key: =#0;
end;
procedure TForm1. StringGrid1GetEditText (Sender: TObject; ACol,
ARow: Integer; var Value: String);
var
h: HWND; // указатель на дескриптор окна
begin // handle это индефикатор объекта 'указатель'
h: = GetTopWindow ( (Sender as TStringGrid). Handle); // h присваиваем handle компонента stringgrid
if h <> 0 then
FindControl (h). Perform (EM_SETLIMITTEXT, 5, 0); // находим handle и устанавливаем max количество символов 5
end;
procedure TForm1. SpinEdit1Change (Sender: TObject);
var
i,j,rc,cc: integer;
begin
rc: =StringGrid1. RowCount; // строки
cc: =StringGrid1. ColCount; // столбцы
for i: =1 to cc do
for j: =1 to rc do
StringGrid1. Cells [i,j]: =''; // очищаем таблицу
StringGrid1. ColCount: =SpinEdit1. Value+2; // увеличиваем количество столбцов
StringGrid1. Cells [StringGrid1. ColCount-2,0]: ='A'+IntToStr (StringGrid1. ColCount-2); // назначаем имя столбцу
StringGrid1. Cells [StringGrid1. ColCount-1,0]: ='Производители'; // назначаем имя последнего столбца
StringGrid1. Cells [StringGrid1. ColCount-1,StringGrid1. RowCount-1]: ='A'; // назначаем имя таблицы
end;
procedure TForm1. SpinEdit2Change (Sender: TObject);
var
i,j,rc,cc: integer;
begin
rc: =StringGrid1. RowCount; // строки
cc: =StringGrid1. ColCount; // столбцы
for i: =1 to cc-1 do
for j: =1 to rc do
StringGrid1. Cells [i,j]: =''; // очищаем таблицу
StringGrid1. RowCount: =SpinEdit2. Value+2; // увеличиваем количество строк
StringGrid1. Cells [0,StringGrid1. RowCount-2]: ='B'+IntToStr (StringGrid1. RowCount-2); // назначаем имя строки
StringGrid1. Cells [0,StringGrid1. RowCount-1]: ='Потребители'; // назначаем имя последней строки
StringGrid1. Cells [StringGrid1. ColCount-1,StringGrid1. RowCount-1]: ='A'; // назначаем имя таблицы
end;
procedure TForm1. SpinEdit1KeyPress (Sender: TObject; var Key: Char);
begin
Key: =#0;
end;
procedure TForm1. SpinEdit2KeyPress (Sender: TObject; var Key: Char);
begin
Key: =#0;
end;
procedure TForm1. Button2Click (Sender: TObject);
begin
ShowMessage ('Автором этой программы являеться студент группы ПО-305'+ #13#10+ 'УГК имени И.И. Ползунова-- - Ищенко Евгений');
end;
end.
Размещено на Allbest.ru
Подобные документы
Создание и реализация алгоритма решения транспортной задачи методом наименьших стоимостей. Схема алгоритма основной программы. Основные шаги алгоритма решения транспортной задачи. Инструкция по эксплуатации программы и обзор результатов ее выполнения.
курсовая работа [2,0 M], добавлен 12.02.2013Описание алгоритма решения транспортной задачи по планированию перевозки зерна. Ход решения задачи вручную, в программе TORA методом наименьшего элемента, с помощью MS Excel. Разработка программы для решения задачи в общем виде средствами Delphi.
курсовая работа [2,5 M], добавлен 22.11.2012Решение 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 11.04.2012Математическая постановка транспортной задачи открытой модели методом потенциалов при известных показателях запаса груза поставщика и потребности потребителя; ее решение ручным способом и с помощью компьютерной программы, написанной в среде Delphi.
курсовая работа [167,2 K], добавлен 16.01.2011Составление программы для расчета начального базиса сбалансированной транспортной задачи, где суммарные запасы поставщиков равны суммарным запросам потребителей. Алгоритм метода потенциалов. Пример решения транспортной задачи методом наименьшей стоимости.
отчет по практике [991,3 K], добавлен 06.12.2013Программа для решения транспортной задачи. Метод потенциалов, его математический смысл и порядок действий по его применению. Математические методы решения транспортных задач. Вычисление стоимости перевозок, расхода топлива, общей прибыли и окупаемости.
курсовая работа [33,7 K], добавлен 20.11.2008Алгоритм 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 21.03.2012Основные этапы решения транспортной задачи, использование метода потенциалов. Алгоритм решения методом аппроксимации Фогеля. Процедура построения цикла. Планирование перевозок из конечного числа пунктов отправления в конечное число пунктов назначения.
контрольная работа [32,6 K], добавлен 26.04.2011Определение оптимального плана перевозок однородного груза из k-пунктов отправления в m-пункты назначения. Описание алгоритма нахождения потока минимальной стоимости. Решение транспортной задачи вручную и в среде MathCad, сравнение полученных результатов.
курсовая работа [773,6 K], добавлен 09.12.2010Этапы компьютерного моделирования, принципы и закономерности. Последовательность решения задачи по минимизации затрат на перевозку минеральных удобрений со складов на поля севооборотов методом северо-западного угла, наименьших затрат и потенциалов.
контрольная работа [32,0 K], добавлен 15.02.2012