Контрольная работа: Розв’язання лінійних задач методами лінійного програмування

Контрольная работа: Розв’язання лінійних задач методами лінійного програмування




💣 👉🏻👉🏻👉🏻 ВСЯ ИНФОРМАЦИЯ ДОСТУПНА ЗДЕСЬ ЖМИТЕ 👈🏻👈🏻👈🏻




























































Звести до канонічної форми задачу лінійного програмування:
Дана задача лінійного програмування задана в симетричній формі запису: умови, при яких функція F буде максимальною, задані у вигляді нерівностей. Для того, щоб отримати канонічну форму задачі лінійного програмування необхідно нерівності перетворити у рівності, використовуючи теорему, за якою нерівність
Враховуючи наведене вище дану задачу запишемо у наступній канонічній формі:
Визначити оптимальний план задачі лінійного програмування графічним методом (знайти максимум і мінімум функції):
Для задач з двома змінними можна використовувати графічний спосіб розв’язку задач лінійного програмування. Побудуємо область допустимих розв’язків системи лінійних нерівностей. Для цього будуємо відповідні даним нерівностям граничні прямі:
Потім знаходимо напівплощини, в яких виконуються задані нерівності (рисунок1).
Рисунок1– Графічне визначення максимального і мінімального значення функції
Область допустимих рішень визначається як загальна частина напівплощин, відповідних даним нерівностям, які при цьому знаходяться в першій четвертині, тобто обмежуються прямими і . З малюнку 1 видно, що функція не має рішення, оскільки напівплощина, утворена прямими
не співпадає з площиною, утвореною обмеженнями
Побудувати двоїсту задачу. Симплексним методом знайти оптимальний план початкової задачі. Використовуючи першу теорему двоїстості, визначити план другої задачі.
Для перетворення нерівностей в рівності вводимо змінні одиничні матриці х 3
, х 4
і х 5
. Для розв’язку задачі симплексним методом необхідно мати три одиничних матриці при невід’ємних правих частинах рівнянь. Для отримання одиничної матриці в першій і третій нерівностях вводимо введемо штучні змінну х 6
і х 7
та отримаємо одиничні матриці А 6
і А 7
. Де
В результаті наведених перетворень отримаємо наступну задачу:
У виразі функції величину М вважаємо достатньо великим додатнім числом, оскільки задача розв’язується на знаходження мінімального значення функції.
В якості базису вибираємо одиничні вектори А 6
, А 4
, А 7
. Вільні невідомі прирівнюємо нулю . В результаті отримаємо початковий опорний план розширеної задачі
Для перевірки початкового опорного плану складаємо першу симплексну таблицю (таблиця1) і підраховуємо значення функції і оцінок Маємо:
тобто оскільки М попередньо не фіксовано, то оцінки є лінійними функціями величини М, причому функція складається з двох доданків, одне з яких залежить від М, інше не залежить. Для зручності розрахунків в (F-C) рядок запишемо доданок, незалежний від М, а в (М) рядок – тільки коефіцієнти при М, які і дозволяють порівняти оцінки між собою. Для векторів базису оцінки дорівнюють нулю.
В (М) рядку є додатні оцінки, тому опорний план Х 0
не є оптимальним і його можна покращити, включивши в базис вектор, якому відповідає . Оскільки у нас максимальне значення 4 належить двом векторам, то в базис включаємо вектор, якому відповідає мінімальне С j
. Розв’язувальним рядком вибирається той, в якому найменше відношення Серед коефіцієнтів розкладання векторів А 1
і А 2
по базису є додатні, тому хоча б один з векторів існує.. Знайдемо ці значення:
Таким чином підтвердилося, що розв’язувальним стовпчиком буде другий, і визначилося, що розв’язувальним рядком буде перший. Тобто розв’язувальний елемент – число 3. Тоді вектор А 2
включаємо в базис, а вектор А 6
виключаємо з нього.
Складаємо другу симплексну таблицю (таблиця2). При цьому елементи першого (розв’язувального) рядка ділимо на 3. Елементи інших рядків визначаємо використовуючи формули повного виключення Йордана-Гауса.
В (М) рядку є додатні оцінки, тому план, зображений в таблиці2 не є оптимальним і його можна покращити, включивши в базис вектор, якому відповідає . Тобто за розв’язувальний стовпчик вибираємо перший. Мінімальне відношення
тому розв’язувальним рядком є третій. Таким чином розв’язувальний елемент – число 2,67. Тоді вектор А 1
включаємо в базис, а вектор А 7
виключаємо з нього.
Складаємо другу симплексну таблицю (таблиця3). При цьому елементи третього (розв’язувального) рядка ділимо на 2,67. Елементи інших рядків визначаємо використовуючи формули повного виключення Йордана-Гауса.
В результаті проведеної ітерації з базису виключено штучні елементи, тому в рядку (М)всі оцінки, крім оцінки штучного вектору, перетворилися на нуль. Оскільки в рядках (F-C) і (М) не має додатних значень, то знайдене рішення
Кожній задачі лінійного програмування можна поставити у відповідність двоїсту задачу. Для цього першим кроком необхідно впорядкувати запис вихідної задачі. Оскільки у нас функція мінімізується, то всі умови-нерівності повинні бути вигляду . Виконання цієї умови досягаємо множенням відповідних умов на (1-). В результаті система обмежень матиме наступний вигляд:
Оскільки вихідна задача є задачею мінімізації, то двоїста буде задачею максимізації. Двоїста задача буде мати три змінні , оскільки вихідна задача має три обмеження. При цьому вектор, отриманий із коефіцієнтів при невідомих цільової функції вихідної задачі , співпадає з вектором констант у правих частинах обмежень двоїстої задачі. Аналогічно пов’язані між собою вектори, утворені з коефіцієнтів при невідомих цільової функції двоїстої задачі , і константи в правих частинах обмежень вихідної задачі. Кожній змінній двоїстої задачі відповідає і-те обмеження вихідної задачі, і, навпаки, кожній змінній прямої задачі відповідає j-те обмеження двоїстої задачі. Матриця з коефіцієнтів при невідомих двоїстої задачі утворюється транспортуванням матриці А, складеної з коефіцієнтів при невідомих вихідної задачі. Якщо на j-ту змінну вихідної задачі накладена умова невід’ємності, то j-те обмеження двоїстої задачі буде нерівністю, в іншому випадку j-те обмеження буде рівністю; аналогічно пов’язані між собою обмеження вихідної задачі і змінні двоїстої.
Складаємо матрицю при невідомих вихідної задачі:
тоді матриця при невідомих двоїстої задачі матиме наступний вигляд:
На накладено умову невід’ємності, тому обмеження двоїстої задачі матимуть вигляд нерівності, а не рівності. Оскільки в початковій задачі всі обмеження мають вигляд нерівності, то накладаємо умови
Враховуючи все наведене, двоїста задача матиме наступний вигляд:
Якщо розглянути першу симплексну таблицю з одиничним додатковим базисом, то можна помітити, що в стовбцях записана вихідна задача, а в рядках – двоїста. Причому оцінками плану вихідної задачі є , а оцінками плану двоїстої задачі – З таблиці3, отриманої в результаті рішення вихідної задачі знаходимо:
Визначити оптимальний план транспортної задачі:
а) побудувати початковий опорний план методом "північно-західного" напрямку;
б) побудувати оптимальний план методом потенціалів:
Нехай в матриці А міститься інформація про кількість продукту в кожному місці виробництва, який необхідно доставити споживачам в кількості записаній в матриці В. Транспортні витрати, пов’язані з перевезенням одиниці продукту із одного місця виробництва одному споживачеві, записані в матриці С. Задані матриці і сказане вище для спрощення сприйняття узагальнимо в таблиці4.
Таблиця4–Поставка продукту із різних місць виробництва різним споживачам і пов’язані з цим витрати
З таблиці4 видно, що запаси продукту у виробника на складах на 15 одиниць більші ніж необхідно споживачу, тобто маємо транспортну задачу з відкритою моделлю. Для розв’язку такої задачі введемо фіктивного споживача, якому необхідно отримати одиниць продукту. Всі тарифи на доставку продукту цьому споживачеві будемо вважати рівними нулю, і весь продукт потрібний цьому споживачеві залишаємо у місці виробництва. Для побудови початкового плану перевезень (таблиця5) використаємо метод "північно-західного" напрямку: заповнювати таблицю починаємо з лівого верхнього кута, рухаючись вниз по стовбцю або вправо по рядку (тарифи перевезень напишемо в правому верхньому куту кожної клітини, кількість продукту – в нижньому лівому). В першу клітину заносимо менше з чисел (min(40;60): 40. Тобто потреба в продукті першого споживача повністю задовільнено і інші клітини першого стовпця заповнювати не будемо. Рухаємося далі по першому рядку в другий стовпчик. В цю клітину записуємо менше з 30 і (60-40), тобто пишемо 20. Таким чином перший рядок заповнювати далі не будемо, оскільки запаси першого місця виробництва остаточно вичерпано: з нього ми повністю задовольняємо потребу у продукті першого споживача і частково (20 одиниць, а не 30) другого. Рухаємося по другому стовпчику на другий рядок. Сюди записуємо менше з (30-20) або 20: маємо 10, тобто другому споживачеві ми веземо 20одиниць продукту з першого місця виробництва і 10– з другого. Аналогічно заповнюємо інші клітини.
Таблиця5– Розподіл продукту по споживачам
Таким чином, в таблиці5 отримали початковий опорний план, транспортні витрати за яким складають:
Недоліком використаного методу знаходження опорного плану є ігнорування величини тарифів на перевезення продукту.
Для визначення оптимального плану перевезень використаємо метод потенціалів. Для цього кожному виробнику А і
(кожному рядку) ставимо у відповідність деяке число а кожному споживачу В і
(кожному стовпчику)– деяке число На основі таблиці5 складемо таблицю6, в якій додамо один стовпчик і один рядок для написання величини параметрів і . Їх знаходимо використовуючи першу умову оптимальності транспортної задачі: (для кожної зайнятої клітини сума потенціалів повинна дорівнювати вартості одиниці перевезення, що записана в цій клітині).
Таблиця6– Перевірка оптимальності опорного плану
Систему потенціалів можна побудувати лише для невирожденого опорного плану. Такий план містить m+n-1 лінійно незалежних рівнянь виду з m+n невідомими (де m– кількість постачальників, n– кількість споживачів). Рівнянь на одне менше, ніж невідомих, тому система є невизначеною і для її розв’язку одному невідомому (нехай ним буде u 1
) придамо нульове значення.
Для того, щоб план був оптимальним, повинна виконуватись умова: для кожної незайнятої клітини сума потенціалів повинна бути менша або дорівнювати вартості одиниці перевезення, що стоїть в цій клітині: тобто Робимо перевірку для всіх вільних клітин:
З розрахунків бачимо, що умова оптимальності не виконується для клітин, А 1
В 3
, А 2
В 1
, А 3
В 1
, А 4
В 1
, А 4
В 2
, і А 4
В 3
. Клітину, в якій додатне число отримали максимальним (А 2
В 3
, оскільки max(5;2;3;6;7;8)=8) зробимо зайнятою, для цього побудуємо цикл і отримуємо таблицю7.
Таблиця7– Другий крок пошуку оптимального рішення
Транспортні витрати при такому плані перевезення складають:
Отримали від’ємні значення у всіх клітинах окрім А 1
В 3
(5), А 1
В 5
(3), А 2
В 1
(2), А 2
В 5
(2), А 3
В 1
(3) і А 3
В 5
(3). Максимальне значення max(5;3;2;2;3;3)=5в клітині А 1
В 3
, тому заповнюємо і цикл будуємо для неї (цикл показано в таблиці7, результат дій в таблиці8).
Таблиця8– Третій крок пошуку оптимального рішення
тобто при такому плані перевезення товару транспортні витрати знизилися на 50грн. в порівнянні з попереднім планом перевезення. Але, щоб визначити є отриманий план оптимальним чи ні, виконаємо перевірку.
Перевірку всіх вільних клітин зобразимо в таблиці9, в якій для всіх вільних клітин запишемо різницю між сумою потенціалів і транспортними витратами в клітині.
Таблиця9– Перевірка плану отриманого в результаті третього кроку пошуку оптимального рішення задачі
З таблиці9 видно, що додатне значення отримали для клітин А 2
В 1
(2), А 3
В 1
(8), А 3
В 2
(4), А 3
В 5
(3), А 4
В 1
(3) і А 4
В 2
(4). Максимальне значення max(2;8;4;3;3;4)=8в клітині А 3
В 1
, тому заповнюємо і цикл будуємо для неї (цикл показано в таблиці8, результат дій в таблиці10).
Таблиця1– Четвертий крок пошуку оптимального рішення задачі
що на 120грн. економніше попереднього варіанту розвезення продукції від постачальників до споживачів.
Перевірка всіх вільних клітин наведена в таблиці11.
Таблиця11– Різниця між сумою потенціалів і транспортними витратами для вільних клітин
План, зображений в таблиці10 не є оптимальним, оскільки отримали додатні значення в клітинах А 1
В 4
(1), А 2
В 1
(2), А 4
В 1
(3), А 4
В 2
(4). Заповнюємо клітину А 4
В 2
і будуємо опорний план (таблиця12).
Таблиця12– П’ятий крок пошуку оптимального рішення задачі
Транспортні витрати за отриманим планом перевезень складають:
що на 20грн. економніше попереднього варіанту розвезення продукції від постачальників до споживачів.
Перевірка всіх вільних клітин здійснена в таблиці 13.
Таблиця13– Різниця між сумою потенціалів і транспортними витратами для вільних клітин
Оскільки в результаті розрахунків отримали додатні значення, то знову будуємо цикл і заповнюємо необхідну клітину. В даному випадку це буде або клітина А 2
В 1
або клітина А 1
В 5
. Вибираємо останню, оскільки транспортні витрати на перевезення в ній менші. На від’ємних кутах циклу об’єм перевезень становить 10 і 0. Оскільки min(10;0)=0, то всі клітини залишаються незмінними і лише клітина з нульовим перевезенням переходить з А 4
В 5
на А 1
В 5
.
Таблиця14– Шостий крок пошуку оптимального рішення задачі
Транспортні витрати за отриманим планом перевезень складають:
Розрахунки для перевірка всіх вільних клітин здійснені в таблиці 15:
Таблиця15– Різниця між сумою потенціалів і транспортними витратами для вільних клітин
З таблиці15 видно, що максимальне додатне значення отримали для клітини А 2
В 1
, тому заповнюємо її будуючи для неї цикл, який показано в таблиці14. Результат дій в таблиці16.
Таблиця16– Сьомий крок пошуку оптимального рішення задачі
що на 40грн. економніше попереднього варіанту розвезення продукції від постачальників до споживачів.
Перевірка всіх вільних клітин наведена в таблиці17.
Таблиця17– Різниця між сумою потенціалів і транспортними витратами для вільних клітин
План, зображений в таблиці8 не є оптимальним, оскільки отримали додатні значення в клітинах А 1
В 2
(2) і А 1
В 4
(1). Заповнюємо клітину А 1
В 2
і будуємо опорний план (таблиця18).
Таблиця18– Восьмий крок пошуку оптимального рішення задачі
Транспортні витрати за отриманим планом перевезень складають:
що на 20грн. економніше попереднього варіанту розвезення продукції від постачальників до споживачів. Перевірка всіх вільних клітин здійснена в таблиці 19.
Таблиця19– Різниця між сумою потенціалів і транспортними витратами для вільних клітин
Оскільки в результаті розрахунків отримали додатне значення в єдиній клітині А 1
В 4
, то будуємо цикл і заповнюємо її. Новий план зображено в таблиці20.
Таблиця20– Дев’ятий крок пошуку оптимального рішення задачі
Розрахунки для перевірка всіх вільних клітин здійснені в таблиці 21:
Таблиця21– Різниця між сумою потенціалів і транспортними витратами для вільних клітин
Рішення, зображене в таблиці20 є оптимальним, оскільки для кожної незайнятої клітини сума потенціалів менша вартості перевезень, що знаходиться у відповідній клітинці. Транспортні витрати по оптимальному плану перевезень становлять:
Знайдений оптимальний план покращив результат діяльності у порівнянні з початковим (зменшив транспортні витрати) на 685-380=305гривень.
1. Кузнецов Ю.Н. Математическое программирование. Учебное пособие для вузов– М.: Высшая школа, 1976.– 352с.
2. Кузнецов А.В., Холод Н.И., Костевич Л.С. Руководство к решению задач по математическому программированию.– Мн.: Высш. школа, 1978.– 256с.

Название: Розв’язання лінійних задач методами лінійного програмування
Раздел: Рефераты по математике
Тип: контрольная работа
Добавлен 19:19:12 09 февраля 2010 Похожие работы
Просмотров: 91
Комментариев: 10
Оценило: 3 человек
Средний балл: 5
Оценка: неизвестно   Скачать

Срочная помощь учащимся в написании различных работ. Бесплатные корректировки! Круглосуточная поддержка! Узнай стоимость твоей работы на сайте 64362.ru
Ребятки, кто на FAST-REFERAT.RU будет заказывать работу до 26го мая - вводите промокод iphone, и тогда будете учавствовать в розыгрыше iphone xs)) сам только что узнал, что у них такие акции бывают (п.с. кстати не удивляйтесь что вас перекидывает на сайт с другим названием, так и должно быть)
Мне с моими работами постоянно помогают на FAST-REFERAT.RU - можете просто зайти узнать стоимость, никто вас ни к чему не обязывает, там впринципе всё могут сделать, вне зависимости от уровня сложности) у меня просто парень электронщик там какой то, тоже там бывает заказывает))
Спасибо, Оксаночка, за совет))) Заказал курсач, отчет по практике, 2 реферата и дипломную на REFERAT.GQ , все сдал на отлично, и нервы не пришлось тратить)
Я обычно любые готовые работы покупаю на сайте shop-referat.tk , и свои все там же на продажу выставляю, неплохой доп.заработок. А если там не нахожу то уже на referat.gq заказываю и мне быстро делают.
Да, но только в случае крайней необходимости.

Контрольная работа: Розв’язання лінійних задач методами лінійного програмування
Реферат: Бронхопневмония у щенков. Скачать бесплатно и без регистрации
Реферат На Тему Копинг Стратегии
Курсовая работа по теме Багатофункціональні службові слова та способи їх перекладу
Обмен Веществ Контрольная Работа 9 Класс
Практическая Работа Вариант 1
Реферат: Реляционное исчисление
Тесты По Контрольным Работам 4 Класс
Оттепель Ссср Реферат
Наследственное Право Контрольная Работа
Сочинение Лето На Английском Языке
Реферат: Ancient Egypt Essay Research Paper Ancient EgyptThe
План Сочинения Рассуждения По Тексту
Дипломная Работа На Тему Налогообложение В России (На Примере Курской Области)
Курсовая Работа На Тему Финансовая Отчетность На Примере Тоо "Торговый Дом Епк-Казахстан"
Реферат: Циклическая концепция цивилизации в философии А. Тойнби
Реферат по теме Визитная карточка: история, значение в социальном обществе
Курсовая работа: Налоговое планирование. Скачать бесплатно и без регистрации
Налоговые Вычеты На Образовательные Услуги Реферат
Дипломная работа по теме Комплексы заданий развивающего обучения на базе Flash-технологий
Троцкий Реферат По Истории
Статья: Первый исторический роман Лажечникова
Отчет по практике: Аналіз програмного забезпечення підприємства
Реферат: "Русская идея": антиномия женственности и мужественности в национальном образе России

Report Page