Главная
Коллекция "Otherreferats"
Экономико-математическое моделирование
Методы решения транспортных задач
Методы решения транспортных задач
Основные подходы и методы линейного программирования для решения транспортной задачи, типы, виды моделей. Применение метода потенциалов для разработки наиболее рациональных путей и способов транспортирования товаров, уменьшение затрат предприятий и фирм.
| Рубрика | Экономико-математическое моделирование |
| Вид | курсовая работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 30.04.2009 |
| Размер файла | 123,4 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.
8
30
СОДЕРЖАНИЕ
- Введение
- Глава 1. Транспортная задача: общая постановка, типы и виды моделей
- 1.1. Общая постановка, цели, задачи
- 1.2. Основные типы, виды моделей
- Глава 2. Методы решения транспортной задачи
- 2.1. Диагональный метод, или метод северо-западного угла
- 2.2. Метод минимального элемента
- 2.3. Метод наименьшей стоимости
- 2.4. Метод аппроксимации Фогеля
- 2.5. Метод потенциалов как метод решения транспортной задачи
- Заключение
- Список литературы
- Приложения
- Введение
- Я выбрала эту тему курсовой работы, потому что каждый человек ежедневно, не всегда осознавая это, решает проблему: как получить наибольший эффект, обладая ограниченными средствами. Наши средства и ресурсы всегда ограничены. Жизнь была бы менее интересной, если бы это было не так. Чтобы достичь наибольшего эффекта, имея ограниченные средства, надо составить план, или программу действий. Раньше план в таких случаях составлялся «на глазок» (теперь, впрочем, зачастую тоже). В середине XX века был создан специальный математический аппарат, помогающий это делать «по науке». Соответствующий раздел математики называется математическим программированием. Слово «программирование» здесь и в аналогичных терминах («линейное программирование, динамическое программирование» и т.п.) обязано отчасти историческому недоразумению, отчасти неточному переводу с английского. По-русски лучше было бы употребить слово «планирование». С программированием для ЭВМ математическое программирование имеет лишь то общее, что большинство возникающих на практике задач математического программирования слишком громоздки для ручного счета, решить их можно только с помощью ЭВМ, предварительно составив программу Апатенок Р.Ф. Математика для экономистов. М, Просвещение, 2004. - С. 34.
- Актуальность выбранной тематики курсовой работы заключается в том, что к задачам транспортного типа сводятся многие другие задачи линейного программирования - задачи о назначениях, сетевые, календарного планирования.
- Целью данной работы является рассмотрение транспортной задачи и метода потенциалов как метода ее решения.
- Для реализации данной цели в работе необходимо решить следующие задачи:
- - рассмотреть транспортную задачу, общую постановку, цели, задачи;
- - изучить основные типы, виды моделей;
- - охарактеризовать методы решения транспортной задачи;
- - проанализировать метод потенциалов как метод решения транспортной задачи.
- Новизна и практическая значимость работы обусловлена тем фактом, что транспортная задача линейного программирования получила в настоящее время широкое распространение в теоретических обработках и практическом применении на транспорте и в промышленности. Особенно важное значение она имеет в деле рационализации постановок важнейших видов промышленной и сельскохозяйственной продукции, а также оптимального планирования грузопотоков и работы различных видов транспорта.
- Предметом исследования является транспортная задача. Объектом исследования выступает метод потенциалов.
Глава 1. Транспортная задача: общая постановка, типы и виды моделей
1.1 Общая постановка, цели, задачи
Под названием «транспортная задача» объединяется широкий круг задач с единой математической моделью. Данные задачи относятся к задачам линейного программирования и могут быть решены симплексным методом Павлова Т.Н, Ракова О.А. Решение задач линейного программирования. Учебное пособие. - Димитровград, 2002. - С. 23. Однако матрица системы ограничений транспортной задачи настолько своеобразна, что для ее решения разработаны специальные методы. Эти методы, как и симплексный метод, позволяют найти начальное опорное решение, а затем, улучшая его, получить оптимальное решение Апатенок Р.Ф. Математика для экономистов. М, Просвещение, 2004. - С. 38.
Транспортная задача является частным типом задачи линейного программирования и формулируется следующим образом. Имеется m пунктов отправления (или пунктов производства) Аi …, Аm, в которых сосредоточены запасы однородных продуктов в количестве a1, ..., аm единиц. Имеется n пунктов назначения (или пунктов потребления) В1, ..., Вm, потребность которых в указанных продуктах составляет b1, ..., bn единиц. Известны также транспортные расходы Сij, связанные с перевозкой единицы продукта из пункта Ai в пункт Вj, i 1, …, m; j 1, ..., n. Предположим, что
,
т. е. общий объем производства равен общему объему потребления. Требуется составить такой план перевозок (откуда, куда и сколько единиц продукта везти), чтобы удовлетворить спрос всех пунктов потребления за счет реализации всего продукта, произведенного всеми пунктами производства, при минимальной общей стоимости всех перевозок. Приведенная формулировка транспортной задачи называется замкнутой транспортной моделью. Формализуем эту задачу Пехелецкий И.Д. Математика: учебник для студентов. - М.: Академия, 2003. - С.83.
Пусть хij - количество единиц продукта, поставляемого из пункта Аi в пункт Вj. Подлежащие минимизации суммарные затраты на перевозку продуктов из всех пунктов производства во все пункты потребления выражаются формулой:
Суммарное количество продукта, направляемого из каждого пункта отправления во все пункты назначения, должно быть равно запасу продукта в данном пункте. Формально это означает, что
, i 1, …, m
Суммарное количество груза, доставляемого в каждый пункт назначения из всех пунктов отправления, должно быть равно потребности. Это условие полного удовлетворения спроса:
, j 1, …, n
Объемы перевозок - неотрицательные числа, так как перевозки из пунктов потребления в пункты производства исключены:
xij 0, i 1, ..., m; j 1, ..., n
1.2 Основные типы, виды моделей
Транспортная задача сводится, таким образом, к минимизации суммарных затрат при выполнении условий полного удовлетворения спроса и равенства вывозимого количества продукта запасам его в пунктах отправления Апатенок Р.Ф. Математика для экономистов. М, Просвещение, 2004. - С. 45.
Определение 1.
Всякое неотрицательное решение системы линейных уравнений
, j 1, …, n и , i 1, …, m,
определяемое матрицей X=(xij)(i 1, …, m; j 1, ..., n), называется планом транспортной задачи.
Определение 2.
План X*=(x*ij)(i 1, …, m; j 1, ..., n), при котором функция
принимает свое минимальное значение, называется оптимальным планом транспортной задачи.
В общей постановке транспортная задача состоит в отыскании опти-мального плана перевозок некоторого однородного груза с баз потребителям .
Различают два типа транспортных задач: но критерию стоимости (план перевозок оптимален, если достигнут минимум затрат на его реализацию) и по критерию времени (план оптимален, если на его реализацию затрачивается минимум времени) Павлова Т.Н, Ракова О.А. Линейное программирование. Учебное пособие. - Димитровград, 2002. - С.79.
Обозначим количество груза, имеющегося на каждой из баз (запасы), соответственно ,а общее количество имеющегося в наличии груза-:
;
заказы каждого из потребителей (потребности) обозначим соот-ветственно, а общее количество потребностей - :
,
Тогда при условии
мы имеем закрытую модель, а при условии
- открытую модель транспортной задачи.
Очевидно, в случае закрытой модели весь имеющийся в наличии груз развозится полностью, и все потребности заказчиков полностью удовлетворены; в случае же открытой модели либо все заказчики удовлетворены и при этом на некоторых базах остаются излишки груза , либо весь груз оказывается израсходованным, хотя потребности полностью не удовлетворены .
Так же существуют одноэтапные модели задач, где перевозка осуществляется напрямую от, например, базы или завода изготовителя к потребителю, и двухэтапные, где между ними имеется “перевалочный пункт”, например - склад.
План перевозок с указанием запасов и потребностей удобно записывать в виде следующей таблицы, называемой таблицей перевозок (приложение 1)
Условие или означает, с какой задачей мы имеем дело, с закрытой моделью или открытой моделью транспортной задачи. Переменное означает количество груза, перевозимого с базы потребителю : совокупность этих величин образует матрицу (матрицу перевозок).
Очевидно, переменные должны удовлетворять условиям:
Система содержит уравнений с неизвестными. Её особенность состоит в том, что коэффициенты при неизвестных всюду равны единице. Кроме того, все уравнения системы могут быть разделены на две группы: первая группа из т первых уравнений (“горизонтальные” уравнения) и вторая группа из п остальных уравнений (“вертикальные” уравнения). В каждом из горизонтальных уравнений содержатся неизвестные с одним и тем же первым индексом (они образуют одну строку матрицы перевозок), в каждом из вертикальных уравнений содержатся неизвестные с одним и тем же вторым индексом (они образуют один столбец матрицы перевозок). Таким образом, каждая неизвестная встречается в системе дважды: в одном и только одном горизонтальном и в одном и только одном вертикальном уравнениях Павлова Т.Н, Ракова О.А. Линейное программирование. Учебное пособие. - Димитровград, 2002. - С.89.
Такая структура системы позволяет легко установить ее ранг. Действительно, покажем, что совокупность неизвестных, образующих первую строку и первый столбец матрицы перевозок, можно принять в качестве базиса. При таком выборе базиса, по крайней мере, один из двух их индексов равен единице, а, следовательно, свободные неизвестные определяются условием , .Перепишем систему в виде
где символы и означают суммирование по соответствующему индексу. Так, например,
При этом легко заметить, что под символами такого суммирования объединяются только свободные неизвестные (здесь , ).
В рассматриваемой нами системе только два уравнения, а именно первое горизонтальное и первое вертикальное, содержат более одного неизвестного из числа выбранных нами для построения базиса. Исключив из первого горизонтального уравнения базисные неизвестные с помощью вертикальных уравнений, мы получаем уравнение
или короче
где символ означает сумму всех свободных неизвестных. Аналогично, исключив из первого вертикального уравнения базисные неизвестные с помощью горизонтальных уравнений, мы получаем уравнение
Так как для закрытой модели транспортной задачи , то полученные нами уравнения одинаковы и, исключив из одного из них неизвестное , мы получим уравнение-тождество 0=0, которое из системы вычеркивается.
Итак, преобразование системы свелось к замене двух уравнений (первого горизонтального и первого вертикального) уравнение. Остальные уравнения остаются неизменными. Система приняла вид
В системе выделен указанный выше базис: базисные неизвестные из первых т уравнений образуют первый столбец матрицы перевозок, а базисные неизвестные остальных уравнений образуют первую строку матрицы перевозок без первого неизвестного . В системе имеется уравнений, выделенный базис содержит неизвест-ных, а, следовательно, и ранг системы .
Для решения транспортной задачи необходимо кроме запасов и потребностей знать также и тарифы , т. е. стоимость перевозки единицы груза с базы потребителю .
Совокупность тарифов также образует матрицу, которую можно объединить с матрицей перевозок и данными о запасах и потребностях в одну таблицу (приложение 2).
Сумма всех затрат, т. е. стоимость реализации данного плана перевозок, является линейной функцией переменных :
Требуется в области допустимых решений системы уравнений и найти решение, минимизирующее линейную функцию.
Замечание 1. Не исключаются здесь и вырожденные случаи, т. е. возможность обращения в нуль одной или нескольких базисных неизвестных. Но эти нули в отличие от нулей свободных неизвестных вписываются в соответствующую клетку, и эта клетка считается заполненной.
Замечание 2. Под величинами , очевидно, не обязательно под-разумевать только тарифы. Можно также считать их величинами, пропорциональными тарифам, например, расстояниями от баз до потребителей. Если, например, выражены в тоннах, а в километрах, то величина , определяемая формулой, является количеством тонно-километров, составляющих объем данного плана перевозок. Очевидно, что затраты на перевозки пропорциональны количеству тонно-километров и, следовательно, будут минимальными при минимуме S. В этом случае вместо матрицы тарифов мы имеем матрицу расстояний.
Таким образом, мы видим, что транспортная задача является задачей линейного программирования. Для ее решения применяют также симплекс-метод, но в силу специфики задачи здесь можно обойтись без симплекс-таблиц. Решение можно получить путем некоторых преобразований таблицы перевозок. Эти преобразования соответствуют переходу от одного плана перевозок к другому. Но, как и в общем случае, оптимальное решение ищется среди базисных решений Павлова Т.Н, Ракова О.А. Линейное программирование. Учебное пособие. - Димитровград, 2002. - С.107. Следовательно, мы будем иметь дело только с базисными (или опорными) планами. Так как в данном случае ранг системы ограничений-уравнений равен то среди всех неизвест-ных выделяется базисных неизвестных, а остальные · неизвестных являются свободными. В базисном решении свободные неизвестные равны нулю. Обычно эти нули в таблицу не вписывают, оставляя соответствующие клетки пустыми. Таким образом, в таблице перевозок, представляющей опорный план, мы имеем заполненных и · пустых клеток.
Для контроля надо проверять, равна ли сумма чисел в заполненных клетках каждой строки таблицы перевозок запасу груза на соответствующей базе, а в каждом столбце -- потребности заказчика.
Глава 2. Методы решения транспортной задачи
2.1 Диагональный метод, или метод северо-западного угла
При этом методе на каждом шаге построения первого опорного плана заполняется левая верхняя клетка (северо-западный угол) оставшейся части таблицы. При таком методе заполнение таблицы начинается с клетки неизвестного и заканчивается в клетке неизвестного , т. е. идет как бы по диагонали таблицы перевозок (приложение 3).
Заполнение таблицы начинается с ее северо-западного угла, т. е. клетки с неизвестным . Первая база может полностью удовлетворить потребность первого заказчика . Полагая , вписываем это значение в клетку и исключаем из рассмотрения первый столбец. На базе остается измененный запас . В оставшейся новой таблице с тремя строками и четырьмя столбцами ; северо-западным углом будет клетка для неизвестного . Первая база с запасом может полностью удовлетворить потребность второго заказчика . Полагаем , вписываем это значение в клетку и исключаем из рассмотрения второй столбец. На базе остается новый остаток (запас) . В оставшейся новой таблице с тремя строками и тремя столбцами северо-западным углом будет клетка для неизвестного . Теперь третий заказчик может принять весь запас с базы . Полагаем , вписываем это значение в клетку и исключаем из рассмотрения первую строку. У заказчика из осталась еще не удовлетворенной потребность .
Теперь переходим к заполнению клетки для неизвестного и т.д.
Через шесть шагов у нас останется одна база с запасом груза (остатком от предыдущего шага) и один пункт с потребностью. Соответственно этому имеется одна свободная клетка, которую и заполняем, положив . План составлен. Базис образован неизвестными . Правильность составленного плана легко проверить, подсчитав суммы чисел, стоящих в заполненных клетках по строкам и столбцам Апатенок Р.Ф. Математика для экономистов. М, Просвещение, 2004. - С. 67.
Общий объем перевозок в тонно-километрах для этого плана составит
.
2.2 Метод минимального элемента
Суть метода заключается в том, что из всей таблицы стоимостей выбирают наименьшую и в клетку, которая ей соответствует, помещают меньшее из чисел и . Затем из рассмотрения исключают либо строку, соответствующую поставщику, запасы которого полностью израсходованы, либо столбец, соответствующий потребителю, потребности которого полностью удовлетворены, либо и строку и столбец, если израсходованы запасы поставщика и удовлетворены потребности потребителя. Из оставшейся части таблицы стоимостей снова выбирают наименьшую стоимость, и процесс распределения запасов продолжают, пока все запасы не будут распределены, а потребности удовлетворены.
Пример
Составить первоначальный опорный план методом минимального элемента для транспортной задачи вида:
|
2 |
3 |
4 |
15 |
|
|
11 |
6 |
10 |
1 |
|
|
8 |
9 |
3 |
3 |
|
|
4 |
1 |
2 |
21 |
|
|
10 |
20 |
10 |
|
Решение:
Задача сбалансирована.
Строим первоначальный опорный план методом минимального элемента.
1. Выясним минимальную стоимость перевозок. Первая перевозка будет осуществляться с пункта производства в пункт потребления и она составит максимально возможное число единиц продукта :. В этом случае, потребности пункта потребления будут удовлетворены полностью. Значит, стоимости столбца 2 можно больше не рассматривать, так как перевозки .Выясним минимальную стоимость перевозок (без учета столбца № 2).
2. Вторая и третья перевозки будут осуществляться с пункта производства и в пункт потребления и соответственно и составят максимально возможное число единиц продукта: , ;
3.
4. Четвертая перевозка осуществляется с пункта в пункт потребления , т.к. (без учета первого, второго столбца и четвертой строки). .
5. Пятая перевозка осуществляется с пункта в пункт потребления , т.к. (без учета первого, второго столбца, третьей и четвертой строки). .
6. Шестая перевозка осуществляется с пункта в пункт потребления т.к. (без учета первого, второго столбца, первой, третьей и четвертой строки).
Опорный план имеет вид;
|
10 |
5 |
0 |
|
|
0 |
1 |
0 |
|
|
0 |
3 |
0 |
|
|
0 |
11 |
10 |
2.3 Метод наименьшей стоимости
При этом методе на каждом шаге построения опорного плана первою заполняется та клетка оставшейся части таблицы, которая имеет наименьший тариф. Если такая клетка не единственная, то заполняется любая из них Апатенок Р.Ф. Математика для экономистов. М, Просвещение, 2004. - С. 87.
Пример
Пунктыотправления |
Пункты назначения |
Запасы |
||||||||||
|
70 |
50 |
15 |
80 |
70 |
300 |
|||||||
|
20 |
100 |
180 |
||||||||||
|
80 |
90 |
40 |
60 |
85 |
150 |
|||||||
|
150 |
||||||||||||
|
50 |
10 |
90 |
11 |
25 |
250 |
|||||||
|
110 |
120 |
20 |
||||||||||
|
Потребности |
170 |
110 |
100 |
120 |
200 |
700 |
В данном случае заполнение таблицы начинается с клетки для неизвестного , для которого мы имеем значение , наименьше из всех значений . Эта клетка находится на пересечении третьей строки и второго столбца, соответствующим третьей базе и второму заказчику . Третья база может полностью удовлетворить потребность второго заказчика . Полагая , вписываем это значение в клетку и исключаем из рассмотрения второй столбец. На базе остается изменённый запас . В оставшейся новой таблице с тремя строками и четырьмя столбцами клеткой с наименьшим значением клетка, где. Заполняем описанным выше способом эту клетку и аналогично заполняем следующие клетки. В результате оказываются заполненными (в приведенной последовательности) следующие клетки:
.
На пятом шаге клеток с наименьшими значениями оказалось две . Мы заполнили клетку для , положив . Можно было выбрать для заполнения другую клетку, положив , что приведет в результате к другому опорному плану. Общий объем перевозок в тонно-километрах для этого плана составит
.
Замечание. В диагональном методе не учитываются величины тарифов, в методе же наименьшей стоимости эти величины учитываются, и часто последний метод приводит к плану с меньшими общими затратами (что и имеет место в нашем примере), хотя это и не обязательно Пехелецкий И.Д. Математика: учебник для студентов. - М.: Академия, 2003. - С.92.
Кроме рассмотренных выше способов иногда используется, так называемый, метод Фогеля. Суть его состоит в следующем: В распределительной таблице по строкам и столбцам определяется разность между двумя наименьшими тарифами. Отмечается наибольшая разность. Далее в строке (столбце) с наибольшей разностью заполняется клетка с наименьшим тарифом. Строки (столбцы) с нулевым остатком груза в дальнейшем в расчет не принимаются. На каждом этапе загружается только одна клетка. Распределение груза производится, как и ранее Павлова Т.Н, Ракова О.А. Линейное программирование. Учебное пособие. - Димитровград, 2002. - С.140.
Как и в общем случае, решение транспортной задачи начинается с отыскания первого опорного плана (исходного базиса). Мы рассмотрим два наиболее распространенных метода построения такого базиса. Суть обоих этих методов состоит в том, что базисный план составляется последова-тельно, в несколько шагов (точнее, шагов). На каждом из этих шагов заполняется одна клетка, притом так, что, либо полностью удовлетворяется один из заказчиков (тот, в столбце которого находится заполняемая клетка), либо полностью вывозится весь запас груза с одной из баз (с той, в строке которой находится заполняемая клетка).
В первом случае мы можем исключить столбец, содержащий заполненную на этом шаге клетку, и считать, что задача свелась к заполнению таблицы с числом столбцов, на единицу меньшим, чем было перед этим шагом, но с тем же количеством строк и с соответственно измененным запасом груза на одной из баз (на той базе, которой был удовлетворен заказчик на данном шаге).
Во втором случае исключается строка, содержащая заполняемую клетку, и считается, что таблица сузилась на одну строку при неизменном количестве столбцов и при соответствующем изменении потребности заказчика, в столбце которого находится заполняемая клетка Пехелецкий И.Д. Математика: учебник для студентов. - М.: Академия, 2003. - С.103.
Начиная с первоначально данной таблицы и повторив раз описанный шаг, мы придем к “таблице”, состоящей из одной строки и одного столбца (иначе говоря, из одной пустой клетки). Другими словами, мы пришли к задаче с одной базой и с одним потребителем, причем потребности этого единственного заказчика равны запасу груза на этой единственной базе. Заполнив последнюю клетку, мы освобождаем последнюю базу и удовлетворяем потребность последнего заказчика. В результате, совершив шагов, мы и получим искомый опорный план.
Замечание. Может случиться, что уже на некотором (но не на последнем!) шаге потребность очередного заказчика окажется равной запасу груза на очередной базе. Тогда после заполнения очередной клетки объем таблицы как бы одновременно уменьшается на одни столбец и на одну строку. Но и при этом мы должны считать, что уменьшение объема таблицы происходит либо на один столбец, а на базе сохраняется “остаток” равный нулю, либо на одну строку, а у заказчика еще осталась неудовлетворенная “потребность” в количестве нуля единиц груза, которая и удовлетворяется на одном из следующих шагов. Этот нуль (“запас” или “потребностью” - безразлично) надо записать в очередную заполняемую клетку на одном из последующих шагов. Так как при этом оказывается равной нулю одна из базисных неизвестных, то мы имеем дело с вырожденным случаем Павлова Т.Н, Ракова О.А. Линейное программирование. Учебное пособие. - Димитровград, 2002. - С.157.
Различие методов отыскания первого опорного плана состоит в различии способов набора заполняемой клетки Пехелецкий И.Д. Математика: учебник для студентов. - М.: Академия, 2003. - С.83.
2.4 Метод аппроксимации Фогеля
При определении опорного плана транспортной задачи методом аппроксимации Фогеля находят разность по всем столбцам и по всем строкам между двумя записанными в них минимальными тарифами. Эти разности записывают в специально отведенных для этого строке и столбце в таблице условий задачи. Среди указанных разностей выбирают минимальную. В строке (или в столбце), которой данная разность соответствует, определяют минимальная стоимость Павлова Т.Н, Ракова О.А. Линейное программирование. Учебное пособие. - Димитровград, 2002. - С.178.
Если минимальная стоимость одинакова для нескольких клеток столбца (строки), то для заполнения выбирают ту клетку, которая расположена в столбце (строке), соответствующем наибольшей разности между двумя минимальными стоимостями, находящимися в данном столбце (строке) Апатенок Р.Ф. Математика для экономистов. М, Просвещение, 2004. - С. 130.
2.5 Метод потенциалов как метод решения транспортной задачи
Метод потенциалов является модификацией симплекс-метода решения задачи линейного программирования применительно к транспортной задаче. Он позволяет, отправляясь от некоторого допустимого решения, получить оптимальное решение за конечное число итераций. Общая схема отдельной итерации такова. По допустимому решению каждому пункту задачи сопоставляется число, называемое его предварительным потенциалом. Пунктам Аi соответствуют числа ui, пунктам Bj - числа vj. Они выбираются таким образом, чтобы их разность на k-й итерации была равна Сij - стоимости перевозки единицы продукции между пунктами Аi и Вj.
Если разность предварительных потенциалов для каждой пары пунктов Аi, Вj не превосходит Сij, то полученный план перевозок является решением задачи. В противном случае указывается способ получения нового допустимого плана, связанного с меньшими транспортными издержками. За конечное число итераций находится оптимальный план задачи Апатенок Р.Ф. Математика для экономистов. М, Просвещение, 2004. - С. 120.
Этот первый точный метод решения транспортной задачи предложен в 1949 году Кантаровичем А. В. И Гавуриным М. К. по существу он является детализацией метода последовательного улучшения плана применительно к транспортной задаче. Однако в начале он был изложен вне связи с общими методами линейного программирования. Несколько позднее аналогичный алгоритм был разработан Данциом, который исходил из общей идеи линейного программирования. В американской литературе принято называть модифицированным распределительным методом. Метод потенциалов позволяет определить отправляясь от некоторого опорного плана перевозок построить решение транспортной задачи за конечное число шагов (итераций) Павлова Т.Н, Ракова О.А. Линейное программирование. Учебное пособие. - Димитровград, 2002. - С.201.
Общий принцип определения оптимального плана транспортной задачи этим методом аналогичен принципу решения задачи линейного программирования симплексным методом, а именно: сначала находят опорный план транспортной задачи, а затем его последовательно улучшают до получения оптимального плана.
Составим двойственную задачу
1. , - любые
2.
3.
Пусть есть план
Теорема (критерий оптимальности): Для того чтобы допустимый план перевозок в транспортной задаче был оптимальным, необходимо и достаточно, чтобы существовали такие числа , , что
если , (6)
если . (7)
числа и называются потенциалами пунктов отправления и назначения соответственно.
Сформулированная теорема позволяет построить алгоритм нахождения решения транспортной задачи. Он состоит в следующем. Пусть одним из рассмотренных выше методов найден опорный план. Для этого плана, в ко-тором базисных клеток, можно определить потенциалы и так, чтобы выполнялось условие (6). Поскольку система (2)-(4) содержит уравнений и неизвестных, то одну из них можно задать произвольно (например, приравнять к нулю). После этого из уравнений (6) определяются остальные потенциалы и для каждой из свободных клеток вы-числяются величины . Если оказалось, что , то план оп-тимален. Если же хотя бы в одной свободной клетке , то план не яв-ляется оптимальным и может быть улучшен путем переноса по циклу, соот-ветствующему данной свободной клетке.
Циклом в таблице условий транспортной задачи, называется ломаная линия, вершины которой расположены в занятых клетках таблицы, а звенья - вдоль строк и столбцов, причем в каждой вершине цикла встречается ровно два звена, одно из которых находится в строке, а другое - в столбце. Если ломанная линия, образующая цикл, пересекается, то точки самопересечения не являются вершинами Павлова Т.Н, Ракова О.А. Линейное программирование. Учебное пособие. - Димитровград, 2002. - С.234.
Процесс улучшения плана продолжается до тех пор, пока не будут выполнены условия (7).
Заключение
В работе изложены основные подходы и методы решения транспортной задачи, являющейся одной из наиболее распространенных задач линейного программирования. Решение данной задачи позволяет разработать наиболее рациональные пути и способы транспортирования товаров, устранить чрезмерно дальние, встречные, повторные перевозки Павлова Т.Н, Ракова О.А. Линейное программирование. Учебное пособие. - Димитровград, 2002. - С.268. Все это сокращает время продвижения товаров, уменьшает затраты предприятий и фирм, связанные с осуществлением процессов снабжения сырьем, материалами, топливом, оборудованием и т.д.
Алгоритм и методы решения транспортной задачи могут быть использованы при решении некоторых экономических задач, не имеющих ничего общего с транспортировкой груза. В этом случае величины тарифов cij имеют различный смысл в зависимости от конкретной экономической задачи Апатенок Р.Ф. Математика для экономистов. М, Просвещение, 2004. - С. 134. К таким задачам относятся следующие:
- оптимальное закрепление за станками операций по обработке деталей. В них cij является таким экономическим показателем, как производительность. Задача позволяет определить, сколько времени и на какой операции нужно использовать каждый из станков, чтобы обработать максимальное количество деталей. Так как транспортная задача требует нахождения минимума, то значения cij берутся с отрицательным знаком;
- оптимальные назначения, или проблема выбора. Имеется m механизмов, которые могут выполнять m различных работ с производительностью cij. Задача позволяет определить, какой механизм и на какую работу надо назначить, чтобы добиться максимальной производительности;
- задача о сокращении производства с учетом суммарных расходов на изготовление и транспортировку продукции;
- увеличение производительности автомобильного транспорта за счет минимизации порожнего пробега. Уменьшение порожнего пробега сократит количество автомобилей для перевозок, увеличив их производительность;
- решение задач с помощью метода запрещения перевозок. Используется в том случае, если груз от некоторого поставщика по каким-то причинам не может быть отправлен одному из потребителей. Данное ограничение можно учесть, присвоив соответствующей клетке достаточно большое значение стоимости, тем самым в эту клетку не будут производиться перевозки Павлова Т.Н, Ракова О.А. Линейное программирование. Учебное пособие. - Димитровград, 2002. - С.64.
Таким образом, важность решения данной задачи для экономики несомненна.
Список литературы
1. Апатенок Р.Ф. Математика для экономистов. М, Просвещение, 2004.
2. Баумоль У. Экономическая теория и исследование операций. - М.; Наука, 2004.
3. Большев Л.Н., Смирнов Н.В. Таблицы математической статистики. М.: Наука, 2004.
4. Боровков А.А. Математическая статистика. М.: Наука, 2004.
5. Акулич И.Л. Математическое программирование в примерах и задачах: учебное пособие для ВУЗов. - М.: Высшая школа, 2004
6. Корн Г., Корн Т. Справочник по математике для научных работников и инженеров. - СПБ: Издательство «Лань», 2003.
7. Коршунов Д.А., Чернова Н.И. Сборник задач и упражнений по математической статистике. Новосибирск: Изд-во Института математики им. С.Л.Соболева СО РАН, 2001.
8. Красс М. Математика для экономических специальностей. Учебник. 3-е изд., перераб и доп. М, Экономист, 2004.
9. Красс М.С., Чупрынов Б.П. Основы математики и ее приложения в экономическом анализе: Учебник. - 3-е изд., исп. - М.: Дело, 2002.
10. Кузнецов А.В., Сакович В.А., Холод Н.И. Высшая математика. Математическое программирование. - Минск, Высшая школа, 2005
11. Пехелецкий И.Д. Математика: учебник для студентов. - М.: Академия, 2003.
12. Павлова Т.Н, Ракова О.А. Линейное программирование. Учебное пособие. - Димитровград, 2002.
13. Павлова Т.Н, Ракова О.А. Решение задач линейного программирования. Учебное пособие. - Димитровград, 2002.
Приложения
Приложение 1
Таблица перевозок
ПунктыОтправления |
Пункты назначения |
Запасы |
||||
|
… |
||||||
|
… |
||||||
|
… |
||||||
|
… |
… |
… |
… |
… |
… |
|
|
… |
||||||
|
Потребности |
… |
или |
Приложение 2
Совокупность тарифов
ПунктыОтправления |
Пункты назначения |
Запасы |
|||||||
|
… |
|||||||||
|
… |
|||||||||
|
… |
|||||||||
|
… |
… |
… |
… |
… |
… |
||||
|
… |
|||||||||
|
Потребности |
… |
или |
Приложение 3
Диагональный метод, или метод северо-западного угла
ПунктыОтправления |
Пункты назначения |
Запасы |
||||||||||
|
70 |
50 |
15 |
80 |
70 |
300 |
|||||||
|
170 |
110 |
20 |
||||||||||
|
80 |
90 |
40 |
60 |
85 |
150 |
|||||||
|
80 |
70 |
|||||||||||
|
50 |
10 |
90 |
11 |
25 |
250 |
|||||||
|
50 |
200 |
|||||||||||
|
Потребности |
170 |
110 |
100 |
120 |
200 |
700 |
Подобные документы
Решение задач линейного программирования на примере ПО "Гомсельмаш". Алгоритм и экономико-математические методы решения транспортной задачи. Разработка наиболее рациональных путей, способов транспортирования товаров, оптимальное планирование грузопотоков.
курсовая работа [52,3 K], добавлен 01.06.2014Применение линейного программирования для решения транспортной задачи. Свойство системы ограничений, опорное решение задачи. Методы построения начального опорного решения. Распределительный метод, алгоритм решения транспортной задачи методом потенциалов.
реферат [4,1 M], добавлен 09.03.2011Особенности решения задач линейного программирования симплекс-методом. Управляемые параметры, ограничения. Изучение метода потенциалов в процессе решения транспортной задачи. Создание концептуальной модели. Понятие стратификации, детализации, локализации.
лабораторная работа [869,0 K], добавлен 17.02.2012Основные методы решения задач линейного программирования. Графический метод, симплекс-метод. Двойственная задача, метод потенциалов. Моделирование и особенности решения транспортной задачи методом потенциалов с использованием возможностей Мicrosoft Excel.
контрольная работа [1,1 M], добавлен 14.03.2014Виды задач линейного программирования и формулировка задачи. Сущность оптимизации как раздела математики и характеристика основных методов решения задач. Понятие симплекс-метода, реальные прикладные задачи. Алгоритм и этапы решения транспортной задачи.
курсовая работа [268,0 K], добавлен 17.02.2010Формулировка проблемы в практической области. Построение моделей и особенности экономико-математической модели транспортной задачи. Задачи линейного программирования. Анализ постановки задач и обоснования метода решения. Реализация алгоритма программы.
курсовая работа [56,9 K], добавлен 04.05.2011Математическая формулировка задачи линейного программирования. Применение симплекс-метода решения задач. Геометрическая интерпретация задачи линейного программирования. Применение методов линейного программирования к экстремальным задачам экономики.
курсовая работа [106,0 K], добавлен 05.10.2014Составление математической модели задачи. Расчёт оптимального плана перевозок с минимальной стоимостью с использованием метода потенциалов. Оптимальный вариант специального передвижного оборудования для технического обеспечения управления производством.
контрольная работа [135,3 K], добавлен 01.06.2014Математическая формализация оптимизационной проблемы. Геометрическая интерпретация стандартной задачи линейного программирования, планирование товарооборота. Сущность и алгоритм симплекс-метода. Постановка транспортной задачи, последовательность решения.
учебное пособие [126,0 K], добавлен 07.10.2014Понятие классической транспортной задачи, классификация задач по критерию стоимости и времени. Методы решения задач: симплекс, северо-западного угла (диагональный), наименьшего элемента, потенциалов решения, теория графов. Определение и применение графов.
курсовая работа [912,1 K], добавлен 22.06.2015
