Методы оптимальных решений
Решение задачи составления пищевого рациона минимальной стоимости двойственным симплексным методом. Составление поэтапного плана производства продукции. Использование рекуррентных соотношений. Определение области изменения переменной и функции.
Рубрика | Экономико-математическое моделирование |
Вид | контрольная работа |
Язык | русский |
Дата добавления | 26.04.2013 |
Размер файла | 36,2 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/
Вариант 2
1. Витамины А, В и С, которых требуется в день 6, 8 и 2 г соответственно, содержатся в двух видах продуктов. Цена первого продукта равна 50 руб./кг, цена второго продукта -- 20 руб./кг., при этом в 1 кг первого продукта содержится 2 г витамина А, 4 г витамина В и 2 г витамина С; в 1 кг второго продукта содержится соответственно 2 и 3 г витаминов A и B (витамин C во втором продукте не содержится). Поставьте задачу составления пищевого рациона минимальной стоимости и решите эту задачу двойственным симплексным методом.
Решение. Задача имеет следующий вид:
Введем балансовые неизвестные х3, х4, х5 и домножим целевую функцию и все ограничения на (-1):
Процесс решения этой задачи двойственным симплексным методом иллюстрируется табл . 1.
Таблица 1
c |
Базис |
H |
Х1 |
Х2 |
Х3 |
Х4 |
Х5 |
|
-50 |
-20 |
0 |
0 |
0 |
||||
0 |
Х3 |
-6 |
-2 |
-2 |
1 |
0 |
0 |
|
0 |
Х4 |
-8 |
-4 |
-3 |
0 |
1 |
0 |
|
0 |
Х5 |
-2 |
-2 |
0 |
0 |
0 |
1 |
|
Z0-Z |
0-Z |
50 |
20 |
0 |
0 |
0 |
||
-20 |
Х2 |
1 |
-2 |
1 |
-1/2 |
0 |
0 |
|
0 |
Х4 |
16 |
-4 |
0 |
-1/3 |
1 |
0 |
|
0 |
Х5 |
-4 |
-2 |
0 |
0 |
0 |
1 |
|
Z0-Z |
-20-Z |
50 |
0 |
2/6 |
0 |
0 |
||
-20 |
Х2 |
1 |
0 |
1 |
-1/40 |
0 |
0 |
|
0 |
Х4 |
18 |
0 |
0 |
2/5 |
1 |
-1/5 |
|
-50 |
Х1 |
1/5 |
1 |
0 |
1/100 |
0 |
-1/50 |
|
Z0-Z |
-52-Z |
0 |
0 |
13/20 |
0 |
6/5 |
2. Заявки потребителей на продукцию фирмы на первый второй и третий год составляют соответственно d1 =5, d2 =3 и d3 = 2 единицы. К началу первого этапа на складе имеется y1 =2 единицы продукции. Затраты на хранение единицы продукции в течение первого, второго и третьего года равны h1 = 5, h2 = 4, h3 =3 ден. ед. Затраты на производство uj единиц продукции на j-м этапе определяются функцией цj(uj) = u2j + 4uj + 3 (j =1, 2, 3). Составьте такой поэтапный план производства продукции, который обеспечивает удовлетворение всех заявок при минимальных суммарных затратах на производство и хранение.
Решение:
Исходные данные задачи можно кратко записать одной строкой:
d1 d2 d3 a b c h1 h2 h3 y1
5 3 2 1 2 3 5 4 3 2
Воспользовавшись рекуррентными соотношениями, последовательно вычисляем F1 (x = y2), F2 (x = y3), .... , Fk (x = yk+1), .... и соответственно находим 1 (x= y2), 2 (x = y3 ), .... , `k (x = yk+1), .... Положим k = 1.
Параметр состояния x = у2 может принимать целые значения на отрезке 0 у2 d2 + d3 0 y2 2 + 3 т. е. у2 = 0, 1, 2, 3, 4, 5. Каждому значению параметра состояния должна отвечать определенная область изменения переменной x1, характеризуемая условием 0 х1 d1 + у2 или 0 х1 3 + у2 Из балансового уравнения х1 + у1 - d1 = у2 непосредственно следует, что объем производства связан со значением параметра состояния x=у2 соотношением
x1 = y2 + d1 - y1 = y2 + 3 - 3 = y2
В этом и состоит особенность первого этапа. Если задан уровень запаса к началу первого этапа, то каждому значению у2 отвечает единственное значение х1 и потому F1(x = y2) = W1 (x1, y2) Придавая у2 различные целые значения от 0 до 6 и учитывая предыдущее соотношение, находим
симплексный метод переменная функция
y2=0, x1=0, W1(0;0)=02+2Ч0+2+4Ч0=2
y2=1, x1=1, W1(1;1)=12+2Ч2+2+4Ч1=11
y2=2, x1=2, W1(2;2)=22+2Ч2+2+4Ч2=18
y2=3, x1=3, W1(3;3)=32+2Ч3+2+4Ч3=29
y2=4, x1=4, W1(4;4)=42+2Ч4+2+4Ч4=42
y2=5, x1=5, W1(5;5)=52+2Ч5+2+4Ч5=57
Значения функции состояния F1(x):
x=y2
0 1 2 3 4 5
F1(x=y2)
2 11 18 29 42 57
x1(x=y2)
0 1 2 3 4 5
Переходим ко второму этапу. Полагаем k = 2 и табулируем функцию F2(x = y3) Здесь минимум берется по единственной переменной х2, которая может изменяться в пределах 0Јx2Јd2+y3 или 0Јx2Ј2+y3.
где верхняя граница зависит от параметра состояния x = у3, который принимает значения на отрезке 0Јy3Јd3 , т. е. 0Јy3Ј3 а аргумент у2 связан с х2 и у3 балансовым уравнением x2+y2-d2=y3 откуда следует
y2=y3+d2-x2=y3+2-x2. Придавая параметру состояния различные значения от 0 до 3, будем последовательно вычислятьW2 (x2, x), а затем определять F2(x) и 2(x). Положим x=у3= 0. Тогда, 0Јx2Ј2, т. е. переменная х2 может принимать значения: 0, 1, 2, а каждому значению х2 отвечает определенное значение у2, вычисляемое по формуле: у2=2-х2. Последовательно находим:
если x2 = 0, то у2 = 2 , W2 (0, 2) = 02 + 2Ч0 + 2 + F1(2) = 2 + 18 = 20,
x2 = 1, y2 = 2 - 1 = 1, W2 (1, 2) = 12 + 5Ч1 + 2 + F1(1) = 8 + 11 = 19,
x2 = 2, y2 = 2 - 2 =0, W2 (2, 2) = 22 + 5Ч2 + 2 + F1(0) = 16 + 2 = 18
Наименьшее из полученных значений W2 есть F2(0), т. е. F2(x=y3=0)=18, причем минимум достигается при значении х2, равном `2 (x = y3 = 0) = 2 Положим x = у3 = 1. Тогда, согласно (1), 0 Ј x2 Ј 3, т. е. переменная х2 может принимать значения: 0, 1, 2, 3, а каждому значению х2 отвечает определенное значение у2, вычисляемое по формуле (2): у2 = 3 - х2 Последовательно находим:
если x2=0, то y2=3-0=3, W2(0,1)=02+2Ч0+2+3Ч1+F1(3)=5+29=34,
x2=1, y2=3-1=2, W2(1,2)=12+2Ч1+2+3Ч1+F1(2)=8+18=26,
x2=2, y2=3-2=1, W2(2,1)=22+2Ч2+2+3Ч1+F1(1)=13+11=24,
x2=3, y2=3-3=0, W2(3,1)=32+2Ч3+2+3Ч1+F1(0)=20+2=22.
Наименьшее из полученных значений W2 есть F2 (1), т. е. F2(x=y3=1)=minW2(x2,1)=22, причем минимум достигается при значении х2, равном 2(x=y3=1)=3 Положим x=у3=2. Тогда, 0Јx2Ј4, т. е. переменная х2 может принимать значения: 0, 1, 2, 3, 4, а каждому значению х2 отвечает определенное значение у2: у2=4-х2 если
x2=0, то y2=4-0=4, W2(0,2)=02+2Ч0+2+3Ч2+F1(4)=8+42=50,
x2=1, y2=4-1=3, W2(1,2)=12+2Ч1+2+3Ч2+F1(3)=11+29=40,
x2=2, y2=4-2=2, W2(2,2)=22+2Ч2+2+3Ч2+F1(2)=16+18=34,
x2=3, y2=4-3=1, W2(3,2)=32+2Ч3+2+3Ч2+F1(1)=23+11=34,
x2=4, y2=4-4=0, W2(4,2)=42+2Ч4+2+3Ч2+F1(0)=32+2=40.
Наименьшее из полученных значений W2 есть F2(2), т. е. F2(x=y3=2)=minW2(x2,2)=min(64,55,50,49,52)=49, причем минимум достигается при значении х2, равном `2 (x = y3 = 2) = 3 Положим x = у3 = 3. Тогда, согласно (1), 0 Ј x2 Ј 5, т. е. переменная х2 может принимать значения: 0, 1, 2, 3, 4, 5, а каждому значению х2 отвечает определенное значение у2:
у2=5-х2 если
x2=0, то y2=5-0=5, W2(0, 3)=02+2Ч0+2+3Ч3+F1(5)=11+57 = 68,
x2=1, y2=5-1=4, W2(1,3)=12+2Ч1+2+3Ч3+F1(4)=14+42=56,
x2=2, y2=5-2=3, W2(2,3)=22+2Ч2+2+3Ч3+F1(3)=19+29=48,
x2=3, y2=5-3=2, W2(3,3)=32+2Ч3+2+3Ч3+F1(2)=26+18=44,
x2=4, y2=5-4=1, W2(4,3)=42+2Ч4+2+3Ч3+F1(1)=35+11=46,
x2=5, y2=5-5=0, W2(5,3)=52+2Ч5+2+3Ч3+F1(0)=46+2=48.
Наименьшее из полученных значений W2 есть F2 (3), т. е. F2 (x = y3 = 3) = min W2 (x2, 3) = 44, причем минимум достигается при значении х2, равном 2(x=y3=3)=3 x=у3
0 1 2 3
F2(x=y3)
18 22 34 44
(x=y3)
2 3 2 или 3 3
Переходим к следующему этапу. Полагаем k=3 и табулируем функцию F3(x=y4):
Вычисляем значение функции состояния только для одного значения аргумента x = у4= 0, так как не хотим оставлять продукцию в запас в конце исследуемого периода.
0Јy4Ј0; x=y4; 0 Ј x3 Ј d3 + y4 > 0 Ј x3 Ј 3; y3 = y4 + d3-x3= y4+3- x3;
W3(x3, y4) = a + bx3 + c + h3y4 + F2(y3)= +2 x3+2 + 2 y4 + F2(y3)
x3=0 y3=3 W3(0; 0)=02 + 2Ч0 +2 +2Ч0 +F2(3)=2 +44=46
x3=1 y3=2 W3(1;0)=12+2Ч1+2+2Ч0+F2(2)=5+34=39
x3=2 y3=1 W3(2;0)=22+2Ч2+2+2Ч0+F2(1)=10+22=32
x3=3 y3=0 W3(3; 0)=32 + 2Ч3 +2+2Ч0 +F2(0)=17 +18=35
Получаем F3 (x = y4) = min W3 (x3, 0) = 32, причем минимум достигается при `3 (x = y4 = 0) = 2. Таким образом, мы получили не только минимальные общие затраты на производство и хранение продукции, но и последнюю компоненту оптимального решения. Она равна 2.
Остальные компоненты оптимального решения найдем по обычным правилам метода динамического программирования. Чтобы найти предпоследнюю компоненту, учтем, что х3 + у3 - -d3 = y4 или 2 + у3 - 3 = 0, откуда у3 = 1. Из таблицы (2) значений находим Аналогично, продолжая двигаться в обратном направлении и учтя, что х2 + у2 - d2 = y3 или 3 + у2 - 2 = 1, получаем у2 = 0; из таблицы (1) значений х1(x) находим. Итак, оптимальный план производства имеет вид х1 = 0, х2 = 3, х3 = 2, а минимальные общие затраты составляют 32 единицы.
Полезна самопроверка полученного результата. Для этого по исходным данным и найденному плану производства заполняем таблицу 5 и убеждаемся, что заявки потребителей на каждом этапе выполняются у1+х1іd1у2+х2іd2у3+х3іd33+0і30+3і21+2і3 и что суммарный объем производства и имевшегося к началу первого этапа запаса продукции равен суммарной потребности у1+х1+х2+х3=d1+d2+d33+0+3+2=3+2+3 причем это достигается при наименьших возможных затратах на производство и хранение продукции j(х1)+j(х2)+j(х3)+h1у2+h2у3=F3(y4=0) 2+17+10+0+3=32.
Размещено на Allbest.ru
Подобные документы
Симплекс метод решения задач линейного программирования. Построение модели и решение задачи определения оптимального плана производства симплексным методом. Построение двойственной задачи. Решение задачи оптимизации в табличном процессоре MS Excel.
курсовая работа [458,6 K], добавлен 10.12.2013Определение первичного опорного плана разными способами: методом северо-западного угла, методом минимальной стоимости, методом Фогеля. Перепланировка поставок с помощью метода потенциалов для каждого плана. Анализ эффективности их использования.
контрольная работа [67,2 K], добавлен 06.11.2012Исследование методом Жордана-Гаусса системы линейных уравнений. Решение графическим и симплексным методом задач линейного программирования. Экономико-математическая модель задачи на максимум прибыли и нахождение оптимального плана выпуска продукции.
контрольная работа [177,8 K], добавлен 02.02.2010Использование симплексного метода решения задач линейного программирования для расчета суточного объема производства продукции. Проверка плана на оптимальность. Пересчет симплексной таблицы методом Жордана-Гаусса. Составление модели транспортной задачи.
контрольная работа [613,3 K], добавлен 18.02.2014Метод сетевого планирования как метод принятия оптимальных решений. Разработка плана строительства коровника методом сетевого планирования. Определение срока сдачи коровника, временных параметров и установление минимальной стоимости строительства.
курсовая работа [505,9 K], добавлен 27.06.2017Решение графическим методом задачи линейного программирования с двумя неизвестными. Решение транспортной задачи методом северо-западного угла и методом минимальной стоимости. Системы массового обслуживания. Стохастическая модель управления запасами.
контрольная работа [458,1 K], добавлен 16.03.2012Определение транспортных задач закрытого и открытого типов. Построение опорных планов методом северо-западного угла, минимальной стоимости и методом Фогеля. Анализ оптимального плана по перевозке груза. Достижение минимума затрат и времени на перевозку.
курсовая работа [6,2 M], добавлен 05.11.2014Нахождение начального опорного плана методом минимальной стоимости, оптимизация его методом потенциалов. Решение задачи о назначениях с заданной матрицей затрат. Построение набора дуг, соединяющих все вершины сети и имеющих минимальную протяженность.
контрольная работа [341,0 K], добавлен 24.04.2012Пример решения задачи симплексным методом, приведение ее к каноническому виду. Составление экономико-математической модели задачи. Расчеты оптимального объёма производства предприятия при достижении максимальной прибыли. Построение симплексной таблицы.
практическая работа [58,0 K], добавлен 08.01.2011Решение задачи об оптимальной работе предприятия электронной промышленности, выпускающего две модели радиоприемников. Определение интервала изменения прибыли от продажи двух радиоприемников. Нахождение пределов изменения коэффициентов целевой функции.
курсовая работа [258,5 K], добавлен 17.12.2014