Методы оптимальных решений
Математическая модель задачи оптимизации производства. Составление задачи двойственной к исходной. Транспортная задача с использование вычислительных средств Excel. Решение задачи о назначениях преподавателей на проведение занятий с заданными условиями.
Рубрика | Математика |
Вид | контрольная работа |
Язык | русский |
Дата добавления | 16.06.2014 |
Размер файла | 623,7 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/
Вариант 3
Ситуация 1
Построить математическую модель задачи оптимизации производства.
Фабрика выпускает 3 вида тканей, причём суточное плановое задание составляет не менее 90м тканей 1-го вида, 70м- 2, 60м- 3. Суточные ресурсы следующие: 780 единиц производственного оборудования, 850 единиц сырья и 790 единиц электроэнергии, расход которых на 1м представлен в таблице. Цена за 1м равна 80уе.-1 вид, 70-2й, 60-3й. Определить сколько метров ткани каждого вида следует выпускать, чтобы общая стоимость выпускаемой продукции была максимальной.
Ресурсы |
1 |
2 |
3 |
|
Оборудование |
2 |
3 |
4 |
|
Сырьё |
1 |
4 |
5 |
|
Электроэнергия |
3 |
4 |
2 |
Решение:
Для составления математической модели необходимо ответить на три вопроса:
1. Что является переменными задачи?
2. Какова цель задачи?
3. Какие условия являются ограничениями?
Ответим на эти вопросы:
1. В данной задаче необходимо найти объемы видов производимых тканей, следовательно, неизвестными являются количества тканей 1-го, 2-го и 3-го видов - соответственно обозначаемые х1, х2, х3.
2. Целью является максимизация прибыли от реализации продукции, следовательно, зная прибыль (80, 70, 60 уе, от реализации продукции х1, х2, х3 соответственно) и объемы производимых тканей, можно составить целевую функцию:
3. Условиями ограничений является то, что для выпуска каждого вида ткани требуется определённый размер суточных ресурсов, а также их расход на 1 м для каждого вида тканей (см. табл.). Также известно, что по плану необходимо выпускать не менее 90 м ткани первого типа, 70 метров ткани второго типа и 60 метров ткани третьего типа. Отсюда можно записать систему функциональных ограничений:
Значения f(x) и будут следующими (cм. скриншот и исходный xlsx файл):
Следовательно, что для получения максимальной прибыли 19075 уе. необходимо производить 112,5 м ткани I вида,70 м ткани II вида и 86,25 м ткани III вида. Возможности оборудования и электроэнергия будут потрачены полностью, из 850 ед. сырья будет использовано 823,75 ед.
Ситуация 2
Построить математическую модель задачи. Составить задачу, двойственную к исходной.
Предприятию предложен на выбор выпуск 3 новых изделий, за счёт которых можно было бы расширить номенклатуру продукции предприятия при тех же запасах ресурсов. Нормы затрат ресурсов и прибыль от реализации единицы продукции для этих изделий представлены в таблице. Определить из предложенных видов изделия, выгодные для выпуска предприятием математический задача транспортный
Ресурсы |
Объективно обусловленные оценки ресурсов |
Затраты ресурсов на 1 изделие |
|||
А |
Б |
В |
|||
Труд |
40 |
6 |
4 |
2 |
|
Сырьё |
20 |
2 |
1 |
3 |
|
Оборудование |
20 |
3 |
1 |
2 |
|
Прибыль на 1 изделие |
80 |
70 |
45 |
Решение:
Для составления математической модели необходимо ответить на три вопроса:
1. Что является переменными задачи?
2. Какова цель задачи?
3. Какие условия являются ограничениями?
Ответим на эти вопросы:
1. В данной задаче необходимо найти наиболее выгодные виды изделия для выпуска, следовательно, неизвестными являются количество изделий вида А, Б и В - соответственно обозначаемые х1, х2, х3.
2. Целью является максимизация прибыли от реализации продукции, следовательно, зная прибыль (80, 70, 45 денежных единиц, от реализации продукции х1, х2, х3 соответственно) и объемы производимых изделий, можно составить целевую функцию:
3. Условиями ограничений является то, что для выпуска каждого вида продукции требуется определённый размер ресурсов, а также их расход на изделие для каждого вида продукции (см. табл.). Отсюда можно записать систему функциональных ограничений:
- целые.
Значения f(x) и будут следующими (cм. скриншот и исходный xlsx файл):
Следовательно, что для получения максимальной прибыли 740 денежных единиц, необходимо производить 8 изделий вида Б и 4 вида В, изделие вида А не выгодно для выпуска предприятием. Возможности труда и сырья будут потрачены полностью, из 20 ед. оборудования будет использовано 16 ед.
Составление задачи, двойственной к исходной:
По системе функциональных ограничений и целевой функции состави расширенную матрицу A1:
Транспонируем матрицу A1 для получение матрицы AT1:
Определим целевую функцию и систему ограничений:
- целые.
Ситуация 3
Решить транспортную задачу с использованием вычислительных средств Excel
Имеются n пунктов производства и m пунктов распределения продукции. Стоимость перевозки единицы продукции с i- го пункта производства в j-й центр распределения Сij приведена в таблице, где под строкой понимается пункт производства, а под столбцом - пункт распределения. Кроме того, в этой таблице в i-й строке указан объем производства в i- м пункте производства, а в j-м столбце указан спрос в j-м центре распределения. Необходимо составить план перевозок по доставке требуемой продукции в пункты распределения, минимизирующий суммарные транспортные расходы.
- |
Стоимость перевозки единицы продукции |
Объёмы производства |
||||
6 |
3 |
4 |
5 |
20 |
||
5 |
2 |
3 |
3 |
70 |
||
3 |
4 |
2 |
4 |
50 |
||
5 |
6 |
2 |
7 |
30 |
||
Объёмы потребления |
15 |
30 |
80 |
20 |
- |
Решение:
Переменными xij обозначим количество продукции перевозимой с i-го пункта производства в j-ый пункт потребления, сi,j - стоимость перевозки единицы продукции. Векторы A и B - запасы и потребности в продукции соответственно.
Задача является несбалансированной (суммарное производство превышает суммарное потребление), следовательно, в таблицу следует добавить фиктивный пункт потребления.
Решим задачу с помощью средств Excel. Вводим матрицу коэффициентов целевой функции, элементами которой являются стоимости перевозки единицы груза из одного пункта в другой в диапазон B6:F9. Далее отводим диапазон ячеек под неизвестные нашей задачи, то есть под матрицу объемов перевозки грузов, которая и составит оптимальный план задачи перевозок B14:F17. Можно ввести первоначальные опорные значения объемов перевозки, а можно оставить эти ячейки пустыми. В ячейку B20 вводим формулу целевой функции: =СУММПРОИЗВ(B6:F9;B14:F17). В ячейки I13:I17 вводим ограничения по объемам производства, являющиеся левыми частями ограничений:
=СУММ(B14:F14)
=СУММ(B15:F15)
=СУММ(B16:F16)
=СУММ(B17:F17)
В ячейки L14:L18 вводим ограничения по потребностям, являющиеся левыми частями следующей группы ограничений, включая потребности фиктивного пункта:
=СУММ(B14:B17)
=СУММ(C14:C17)
=СУММ(D14:D17)
=СУММ(E14:E17)
=СУММ(F14:F17)
Рядом вводим числовые значения правых частей ограничений
Вызываем окно Поиск решения и заполняем:
После выполнения получим:
Решение дает матрицу распределения перевозок:
Пункты потребления |
||||||
Предприятия |
I |
II |
III |
IV |
Фиктивный |
|
A |
0 |
0 |
0 |
0 |
20 |
|
B |
0 |
30 |
15 |
20 |
5 |
|
C |
15 |
0 |
35 |
0 |
0 |
|
D |
0 |
0 |
30 |
0 |
0 |
Наличие поставки в фиктивный пункт 25 единиц продукции означает, что в пункте производства А останутся излишки в размере 20 единиц, в пункте В - 5. Остальная продукция будет развезена в соответствии с полученным планом, все потребности будут удовлетворены. Транспортные расходы составят 340 денежных единиц
Ситуация 4
Решить задачу о назначениях преподавателей на проведение занятий в соответствии с заданной таблицей.
Преподаватели |
Стоимость выполнения |
||||
Виды занятий |
|||||
1 |
2 |
3 |
4 |
||
1 |
860 |
620 |
200 |
500 |
|
2 |
510 |
230 |
910 |
860 |
|
3 |
300 |
800 |
120 |
900 |
|
4 |
100 |
410 |
210 |
330 |
|
5 |
300 |
720 |
990 |
500 |
Решение:
Заметим, что данная модель не сбалансирована, поскольку преподавателей больше, чем видов занятий. Следовательно, решения этой задачи, в модели надо ввести фиктивную задачу.
Подготовим данные на листе Excel, как показано на рисунке.
В ячейках H6:L10 расположим неизвестные.
В ячейку A15 запишем целевую функцию =СУММ ПРОИЗВ (B6:F10;H6:L10) - стоимость выполнения всех занятий.
В ячейках M6:M10 запишем левые части ограничений, выражающих количество проведения занятий на одного преподавателя
=СУММ(H6:L6)
=СУММ(H7:L7)
=СУММ(H8:L8)
=СУММ(H9:L9)
=СУММ(H10:L10)
В ячейках N6:N10 запишем правые части ограничений, указывающие на то, что каждый преподаватель проводит одно занятие.
В ячейках H11:L11 запишем левые части ограничений, выражающих количество преподавателей, проводящих одно задание.
=СУММ(H6:H10)
=СУММ(I6:I10)
=СУММ(J6:J10)
=СУММ(K6:K10)
=СУММ(L6:L10)
В ячейках H12:L12 запишем правые части ограничений, выражающих тот факт, что каждое занятие проводит один преподаватель.
Вызовем «Поиск решения» и заполним окно следующим образом:
После выполнения получим решение:
Решение задачи дает следующий график выполнения работ:
Преподаватель 1 не проводит занятий.
Преподаватель 2 проводит занятие 2.
Преподаватель 3 проводит занятие 3.
Преподаватель 4 проводит занятие 1.
Преподаватель 5 проводит занятие 4.
Также получено, что, Преподаватель 1 проводит фиктивное занятие. Это означает, что этот преподаватель свободен и ему можно назначить проведение другого занятия, либо сократить штат.
Для проведения всех видов занятий потребуется 950 денежных единиц.
Размещено на Allbest.ru
Подобные документы
Применение математических и вычислительных методов в планировании перевозок. Понятие и виды транспортных задач, способы их решения. Особенности постановки задачи по критерию времени. Решение транспортной задачи в Excel, настройка параметров решателя.
курсовая работа [1,0 M], добавлен 12.01.2011Решение систем уравнений по правилу Крамера, матричным способом, с использованием метода Гаусса. Графическое решение задачи линейного программирования. Составление математической модели закрытой транспортной задачи, решение задачи средствами Excel.
контрольная работа [551,9 K], добавлен 27.08.2009Составление математической модели задачи. Приведение ее к стандартной транспортной задаче с балансом запасов и потребностей. Построение начального опорного плана задачи методом минимального элемента, решение методом потенциалов. Анализ результатов.
задача [58,6 K], добавлен 16.02.2016Описание метода потенциалов Математическая постановка задачи об оптимальных перевозках. Метод решения задачи об оптимальных перевозках средствами Ms Excel. Постановка параметрической транспортной задачи, ее математическое и компьютерное моделирование.
курсовая работа [802,5 K], добавлен 21.10.2014Решение двойственной задачи с помощью первой основной теоремы теории двойственности, графическим и симплексным методом. Математическая модель транспортной задачи, расчет опорного плана перевозок методами северо-западного угла и минимального элемента.
контрольная работа [333,3 K], добавлен 27.11.2011Графическое решение задачи линейного программирования. Общая постановка и решение двойственной задачи (как вспомогательной) М-методом, правила ее формирования из условий прямой задачи. Прямая задача в стандартной форме. Построение симплекс таблицы.
задача [165,3 K], добавлен 21.08.2010Методы решения задачи коммивояжера. Математическая модель задачи коммивояжера. Алгоритм Литтла для нахождения минимального гамильтонова контура для графа с n вершинами. Решение задачи коммивояжера с помощью алгоритма Крускала и "деревянного" алгоритма.
курсовая работа [118,7 K], добавлен 30.04.2011Графический и симплексный методы решения ОЗЛП. Построение функции цели, образующая совместно с системой ограничений математическую модель экономической задачи. Нахождение неотрицательного решения системы линейных уравнений. Решение транспортной задачи.
лабораторная работа [322,9 K], добавлен 10.04.2009Особенности решения обыкновенного линейного неоднородного дифференциального уравнения второго порядка с заданными граничными условиями методом конечной разности. Составление трехдиагональной матрицы. Реализация решения в программе Microsoft Office Excel.
курсовая работа [1,4 M], добавлен 23.12.2013Двойственные задачи в линейном программировании. Симметричные и несимметричные двойственные задачи. Связь исходной и двойственной задач. Анализ моделируемой ситуации (моделируемого объекта). Реализация двойственности на Visual Basic for Application.
курсовая работа [703,5 K], добавлен 14.10.2011