Открытая модель КТЗ (классической транспортной задачи)
Теорема о целочисленности решения классической транспортной задачи (КТЗ). Задача о назначениях (Задача выбора) и ее характеристика. Транспортная задача в сетевой постановке (с промежуточными пунктами). Метод отыскания путей минимальной стоимости.
Рубрика | Математика |
Вид | лекция |
Язык | русский |
Дата добавления | 14.08.2017 |
Размер файла | 30,7 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/
Лекция №4. Открытая модель КТЗ
Модель закрытой КТЗ имеет вид:
транспортный задача сетевой стоимость
(1)
(2)
(3)
(4)
Если в КТЗ условие баланса не выполняется, т.е. , а именно так чаще всего и случается на практике, то такую модель КТЗ называют открытой. При этом возможны два случая: суммарный объем производимой продукции превышает суммарный объем потребления (перепроизводство) и суммарный объем производимой продукции меньше суммарного объема потребления (дефицит).
1.Рассмотрим первый случай: . В этом случае не обязательно вывозить всю продукцию из всех пунктов производства. Тогда в модели (1)-(4) вместо ограничения (2) будет стоять следующее:
(5).
Для решения открытой КТЗ (1),(5),(3), (4) необходимо свести ее к закрытой КТЗ. Для этого добавляется фиктивный пункт потребления с номером с потреблением . Чтобы объемы фиктивных перевозок не меняли значение целевой функции, стоимость перевозки в фиктивный пункт полагают равной нулю:
Тогда ограничение (5) пр6вращается в ограничение вида:
(6)
Таким образом, получаем закрытую модель КТЗ. Пусть задача (1), (6), (3), (4) решена и найдены оптимальные значения перевозок .Эти значения позволяют принять и дополнительное решение: в каких пунктах и насколько сократить объем производства. Если , то в i-том пункте производства нужно сократить выпуск продукции на величину . Однако такое сокращение будет оптимальным только с точки зрения транспортных расходов. При принятии решения о сокращении производства необходимо еще учитывать себестоимость производства продукции. Если затраты на производство единицы продукции в i-том пункте обозначить и включить их в состав транспортных затрат , то получится задача о сокращении производства.
2.Теперь рассмотрим случай дефицита производства, когда . В этом случае невозможно удовлетворить запросы всех пунктов потребления, поэтому в модели (1)-(4) ограничение (3) примет вид:
(7).
Эта задача также сводится к закрытой КТЗ путем введения фиктивного пункта производства с номером с объемом производства . Тогда ограничение (7) превращается в ограничение вида (8):
(8).
Теперь необходимо задать стоимость перевозок из фиктивного пункта . Если в случае перепроизводства для исследователя операций было все равно, в каком пункте останется излишек продукции, то в данном случае не все равно, потребности каких пунктов будут удовлетворены. Если потребность какого-либо j-того пункта необходимо удовлетворить полностью, то перевозки из фиктивного пункта производства в этот пункт потребления необходимо запретить, т.е. нужно, чтобы в оптимальном плане . Для этого полагаем стоимость перевозки . Если же потребность j-того пункта необязательно удовлетворять, то полагают .
Теорема о целочисленности решения КТЗ
Если в КТЗ (1)-(4) значения целые, то и оптимальный план КТЗ будет целочисленным.
Доказательство. Пусть - целые числа и КТЗ решена методом потенциалов. Начальный опорный план такой задачи будет целочисленным, так как при его построении в каждой клетке назначалась целочисленная переменная . При переходе к лучшему опорному плану вычислялась добавка Q=min{}, поэтому Q также будет целым. Это целое число либо прибавляется к компонентам опорного плана, либо вычитается из них. Т.о. все рассматриваемые в ходе решения задачи опорные планы будут целочисленными. Следовательно, и оптимальный план будет целочисленным.
Задача о назначениях.
(Задача выбора)
Постановка задачи. Пусть имеется n заказов с номерами и имеются n исполнителей с номерами , т.е. число заказов равно числу исполнителей. Любой заказ м.б. выполнен любым исполнителем., при этом стоимость выполнения i-того заказа j-тым исполнителем равна . Необходимо закрепить заказы за исполнителями так, чтобы все заказы были выполнены, у всех исполнителей был заказ, а суммарная стоимость выполнения заказов была бы минимальной.
Построим ММ задачи.
Пусть
Тогда модель задачи о назначениях запишется в виде:
(1)
(2)
(3)
(4)
Здесь целевая функция (1) выражает суммарную стоимость выполнения заказов, ограничения (2) требуют, чтобы у каждого заказа был исполнитель, а ограничения (3) - чтобы у каждого исполнителя был заказ.
Модель (1)-(4) относится к классу задач линейного целочисленного, а именно булевского, программирования. Решение такого класса задач является очень трудоемким и за приемлемое время можно получить решение лишь для задач небольшой размерности. Однако задача (1)-(4) имеет особенности, которые позволяют свести ее к КТЗ. Для этого условие (4) записывается условно как:
(5).
Тогда задача (1)-(3), (5) является частным случаем КТЗ при m=n, . Пусть эта задача решена методом потенциалов и получено решение . Будет ли это решение являться и решением исходной задачи (1)-(4)? ДА! На основании теоремы о целочисленности решения КТЗ значения целые. Они удовлетворяют ограничениям (2), (3). Но сумма неотрицательных целых чисел очевидно будет равна 1 только тогда, когда слагаемые равны 0 и 1, т.е. . Таким образом выполняется условие (4).
Если число заказов больше или меньше числа исполнителей, то вводят либо фиктивных исполнителей, либо фиктивные заказы.
Примечание. Таким образом, задачу о назначениях можно решить как КТЗ. Однако существуют специальные более эффективные методы. Один из таких алгоритмов известен под названием «Венгерский метод» (см. Таха Х. «Введение в ТПР»).
Транспортная задача в сетевой постановке (с промежуточными пунктами).
В КТЗ продукция перевозится непосредственно из любого пункта производства в любой пункт потребления. Однако в реальных задачах перевозка грузов производится по различным коммуникациям. Из данного пункта производства в данный пункт потребления можно попасть различными путями, побывав в других промежуточных пунктах. Например: Заводы- Оптовые базы- Потребители.
Постановка задачи. Пусть дана транспортная сеть, т. е. совокупность множества узлов и направленных дуг, соединяющих эти узлы между собой. Узлы сети пронумерованы как , каждый узел сети означает некоторый пункт. Если узел i соединен с узлом j дугой (i,j), то это означает возможность непосредственного движения из пункта i в пункт j. Каждый узел i взвешен числом , означающим объем продукции в этом пункте. Если , то в этом пункте имеется излишек продукции, а если , то недостаток продукции в количестве . Если же , то в этом пункте нет ни излишка, ни недостатка. Будем считать, что , т.е. суммарный излишек продукции равен суммарной потребности. Каждая дуга (i,j) взвешена числом - стоимостью перевозки единицы продукции по дуге (i,j). В общем случае . В транспортной сети присутствуют дуги в виде петель.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Требуется найти такой план перевозок из пунктов с излишками в пункты с недостатками, чтобы суммарная стоимость перевозок была наименьшей.
В настоящее время для решения таких задач существуют достаточно эффективные алгоритмы, основанные на модификации метода последовательного улучшения плана ЗЛП.
Рассмотрим два способа решения транспортной задачи в сетевой постановке, основанные на ее сведении к КТЗ: метод отыскания путей минимальной стоимости и метод буферного запаса.
Метод отыскания путей минимальной стоимости.
Построение ММ. Узлы транспортной сети классифицируем следующим образом:
1. - множество узлов с излишками продукции, назовем их пунктами производства.
2. - множество узлов с нехваткой продукции, назовем их пунктами потребления.
На сети можно выделить совокупность путей, позволяющих перейти из пункта в пункт :
ijРазмещено на http://www.allbest.ru/
Очевидно, стоимость перевозки единицы продукции будет зависеть от пути. Тогда естественно такую перевозку осуществлять по пути с минимальной стоимостью перевозок, т.е. по кратчайшему пути. Таким образом, возникает задача поиска кратчайшего пути между узлами и .
Пусть эта задача решена для любой пары (i,j), где и . При этом найдены величины - минимальные стоимости перевозок единицы продукции из пункта i в пункт j и естественно сами кратчайшие пути.
Пусть - объем перевозок из пункта i в пункт j по кратчайшему пути. Тогда оптимальные объемы перевозок по путям минимальной стоимости определяются из решения следующей КТЗ:
(1)
(2)
(3)
(4)
Т.О. в результате решения серии задач поиска кратчайшего пути для исходной транспортной сети, модель ТЗ в сетевой постановке сводится к КТЗ (1)-(4). Здесь в качестве производителей выступают узлы с излишками продукции, а в качестве потребителей - узлы с недостатком продукции.
Размещено на Allbest.ru
Подобные документы
Целочисленные задачи математического программирования. Постановка транспортной задачи по критерию стоимости в матричной форме. Задача о назначении (проблема выбора, задача о женихах и невестах). Алгоритм метода Гомори. Формирование правильного отсечения.
курсовая работа [868,8 K], добавлен 05.12.2012История зарождения и создания линейного программирования. Транспортная задача. Общая постановка, цели, задачи. Основные типы, виды моделей. Методы составления начального опорного плана. Понятие потенциала и цикла. Задача, двойственная к транспортной.
курсовая работа [166,7 K], добавлен 17.07.2002Принцип максимума Понтрягина. Необходимое и достаточное условие экстремума для классической задачи на условный экстремум. Регулярная и нерегулярная задача. Поведение функции в различных ситуациях. Метод Ньютона решения задачи, свойства его сходимости.
курсовая работа [1,4 M], добавлен 31.01.2014Применение 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 12.01.2011Графический 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 10.04.2009Математические модели процессов тепло- и массопереноса в средах с фазовыми переходами. Характеристика классической задачей Стефана. Метод ловли фазового фронта в узел сетки, выпрямления фронтов, сглаживания коэффициентов. Разностные схемы сквозного счета.
курсовая работа [404,3 K], добавлен 28.06.2011Составление 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 16.02.2016Суть задачи коммивояжера, ее применение. Общая характеристика методов ее решения: метод полного перебора, "жадные" методы, генетические алгоритмы и их обобщения. Особенности метода ветвей и границ и определение наиболее оптимального решения задачи.
курсовая работа [393,2 K], добавлен 18.06.2011Практическиое решение задач по теории вероятности. Задача на условную вероятность. Задача на подсчет вероятностей. Задача на формулу полной вероятности. Задача на теорему о повторении опытов. Задача на умножение вероятностей. Задача на схему случаев.
контрольная работа [29,7 K], добавлен 24.09.2008Постановка задачи коммивояжера и основные алгоритмы решения. Маршруты и пути. Понятия транспортной сети. Понятие увеличивающая дуга, цепь, разрез. Алгоритм Флойда-Уоршелл. Решение задачи аналитическим методом. Создание приложения для решения задачи.
курсовая работа [541,3 K], добавлен 08.10.2015