Шпаргалка: 5 различных задач по программированию

Шпаргалка: 5 различных задач по программированию




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




























































ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ УПРАВЛЕНИЯ
по дисциплине "Прикладная математика"
ЗАДАЧА О "РАСШИВКЕ УЗКИХ МЕСТ ПРОИЗВОДСТВА"
ТРАНСПОРТНАЯ ЗАДАЧА ЛИНЕЙНОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ
ДИНАМИЧЕСКОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ. РАСПРЕДЕЛЕНИЕ КАПИТАЛЬНЫХ ВЛОЖЕНИЙ
ДИНАМИЧЕСКАЯ ЗАДАЧА УПРАВЛЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВОМ И ЗАПАСАМИ.........................................................................................................................................................................
МАТРИЧНАЯ МОДЕЛЬ ПРОИЗВОДСТВЕННОЙ ПРОГРАММЫ ПРЕДПРИЯТИЯ
МАТРИЧНАЯ ИГРА КАК МОДЕЛЬ КОНКУРЕНЦИИ И СОТРУДНИЧЕСТВА
АНАЛИЗ ДОХОДНОСТИ И РИСКА ФИНАНСОВЫХ ОПЕРАЦИЙ
ЗАДАЧА ФОРМИРОВАНИЯ ОПТИМАЛЬНОГО ПОРТФЕЛЯ ЦЕННЫХ БУМАГ
Предприятие может выпускать четыре вида продукции, используя для этого три вида ресурсов. Известна технологическая матрица А затрат любого ресурса на единицу каждой продукции, вектор В объемов ресурсов и вектор С удельной прибыли
Требуется составить производственную программу (x 1
, x 2
, x 3
, x 4
), максимизирующую прибыль
Получили задачу на условный экстремум. Для ее решения систему неравенств (3) при помощи дополнительных неотрицательных неизвестных х 5
, х 6
, х 7
заменим системой линейных алгебраических
где дополнительные переменные имеют смысл остатков соответствующих ресурсов. Среди всех решений системы уравнений (5), удовлетворяющих условию неотрицательности х 1
³0, х 2
³0,… ,х 5
³0,…, х 7
³0. (6)
надо найти то решение, при котором функция (2) примет наибольшее значение.
Воспользуемся тем, что правые части всех уравнений системы (5) неотрицательны, а сама система имеет предпочитаемый вид – дополнительные переменные являются базисными. Приравняв к нулю свободные переменные х 1
, х 2
, х 3
, х 4
, получаем базисное неотрицательное решение
первые четыре компоненты которого определяют производственную программу x 1
=0, x 2
=0, x 3
=0, x 4
=0(8)
по которой мы пока ничего не производим. Из выражения (2) видно, что наиболее выгодно начинать производить продукцию первого вида, так как прибыль на единицу продукции здесь наибольшая. Чем больше выпуск в этой продукции, тем больше прибыль. Выясним, до каких пор наши ресурсы позволяют увеличить выпуск этой продукции. Для этого придется записать для системы уравнений (5) общее решение
Мы пока сохраняем в общем решении х 2
=х 3
=х 4
=0и увеличиваем только х 1
. При этом значения базисных переменных должны оставаться неотрицательными, что приводит к системе неравенств
Дадим х 1
наибольшее значение х 1
=37, которое она может принять при нулевых значениях других свободных неизвестных, и подставим его в (9). Получаем для системы уравнений (5) частное неотрицательное решение х 1
=37, х 2
=0, х 3
=0, х 4
=0; x 5
=29; x 6
=0; x 7
=84 (10)
Нетрудно убедиться, что это решение является новым базисным
неотрицательным решением системы линейных алгебраических уравнений (5), для получения которого достаточно было принять в системе (5) неизвестную х 1
за разрешающую и перейти к новому предпочитаемому виду этой системы, сохранив правые части уравнений неотрицательными, для чего за разрешающее уравнение мы обязаны принять второе, так как
, а разрешающим элементом будет а 21
=4.
Остается заметить, что процесс решения обычно записывается в виде некоторой таблицы 1.
Применим известные формулы исключения
Получаем для системы уравнений (5) новый предпочитаемый эквивалент
x 1
+ 1/2x 2
+ 1/2x 4
+ 1/4x 6
= 37 (11)
7x 2
+ 7x 3
- x 4
-1/2x 6
+ x 7
= 84
Приравняв к нулю свободные переменные х 2
, х 3
, х 4
, х 6
, получаем базисное неотрицательное решение, совпадающее с (10), причем первые четыре компоненты его определяют новую производственную программу х 1
=37, х 2
=0, х 3
=0, х 4
=0. (12)
Представим соотношение (2) в виде уравнения -36х 1
- 14х 2
- 10х 3
- 13х 4
= 0 – z (13)
и припишем его к системе (5). Получается вспомогательная система уравнений
Напомним, что разрешающую неизвестную в системе (5) мы выбрали х 1
. Этой переменной в последнем уравнении системы (14) отвечает наименьший отрицательный коэффициент D 1
= -36. Затем мы нашли разрешающий элемент а 21
=4 и исключили неизвестную х 1
из всех уравнений системы (5), кроме второго. Далее нам пришлось х 1
исключать и из функции (2). Теперь это можно сделать очень просто, если посмотреть на систему уравнений (14). Очевидно, достаточно умножить второе уравнение системы (14) на 9 и прибавить к четвертому; получим
-14х 2
- 10х 3
+ 5х 4
- 9х 6
= 1332 – z (15)
Таким образом, мы преобразовывали вспомогательную систему уравнений (14) к виду
Первые три уравнения этой системы представляют некоторый предпочитаемый эквивалент (11) системы уравнений (5) и определяют базисное неотрицательное решение (10) и производственную программу (12), а из последнего уравнения системы (16) получается выражение функции цели через свободные переменные. Получим следующий предпочитаемый эквивалент системы условий, который определит для системы (5) новое базисное неотрицательное решение и уже третью производственную программу, для исследования которого нам придется выразить функцию z=1332+14x 2
+10x 3
-5x 4
-9x 6
через новые свободные переменные, удалив оттуда переменную х 2
, ставшую базисной.
Очевидно, если имеется хотя бы один отрицательный коэффициент Dj при какой-нибудь переменной x j
в последнем уравнении системы (16), то производственная программа не является наилучшей и можно далее продолжать процесс ее улучшения. Мы нашли в последнем уравнении системы (16) наименьший отрицательный коэффициент min(Dj<0) = min(-14,-10) = -14 = D 2.
Поэтому принимаем х 2
в системе (11) за разрешающую неизвестную, находим разрешающее уравнение по (17)
и исключаем х 2
из всех уравнений системы (11), кроме третьего
уравнения. Укажем разрешающий элемент а 32
=7.
Теперь мы будем преобразовывать вспомогательную систему (16), по формулам исключения.
2 x 3
+ 2/7 x 4
+ x 5
– 5/14 x 6
– 2/7 x 7
= 5
x 1
- Ѕ x 3
+ x 4
+ 2/7 x 6
– 1/14 x 7
= 31 (18)
x 2
+ x 3
- 1/7 x 4
– 1/14 x 6
+ 1/7 x 7
= 12
4 x 3
+ 3 x 4
+ 8 x 6
+ 2 x 7
= 1500 - z
Первые три уравнения системы (18) представляют некоторый предпочитаемый эквивалент системы уравнений (5) и определяют базисное неотрицательное решение системы условий рассматриваемой задачи
x 1
=37, x 2
=0, x 3
=0, x 4
=0, x 5
=29, x 6
=0, x 7
=84 (19)
т.е. определяют производственную программу x 1
=37, x 2
=0, x 3
=0, x 4
=0
(20)
Последнее уравнение системы (18) мы получаем, исключая х 2
. В последнем уравнении системы (18) среди коэффициентов при неизвестных в левой части уравнения нет ни одного отрицательного. Если из этого уравнения выразить функцию цели z через остальные неотрицательные переменные
z = 1500 - 4 x 3
- 3 x 4
- 8 x 6
- 2x 7
(22)
то становится совершенно очевидным (в силу того, что все xj³0), что прибыль будет наибольшей тогда, когда
x 3
=0, x 4
=0, x 6
=0, x 7
=0 (23)
Это означает, что производственная программа (20) является наилучшей и обеспечивает предприятию наибольшую прибыль z max
= 1500
(24)
Итак, организовав направленный перебор базисных неотрицательных решений системы условий задачи, мы пришли к оптимальной производственной программе и указали остатки ресурсов, а также максимальную прибыль.
Следует обратить внимание на экономический смысл элементов последней строки последней симплексной таблицы. Например, коэффициент D 3
=4 при переменной х 3
показывает, что если произвести одну единицу продукции третьего вида (она не входит в оптимальную производственную программу), то прибыль уменьшится на 4 единиц.
Воспользуемся тем, что в оптимальной производственной программе x 3
=0, x 4
=0. Предположим, что четвертую и третью продукции мы не намеревались выпускать с самого начала. Рассмотрим задачу с оставшимися двумя переменными, сохранив их нумерацию. Математическая модель задачи будет выглядеть следующим образом:
Следует при этом обратить внимание на то, что последовательное улучшение производственной программы (x 1
=0, x 2
=0) ® (x 1
=37, x 2
=0) ® (x 1
=31, x 2
=12) на графике означает движение от одной вершины многогранника допустимых решений к другой вершине по связывающей их стороне многоугольника.
Ранее мы рассмотрели конкретную линейную производственную задачу по выпуску четырех видов продукции с использованием трех видов ресурсов по заданным технологиям.
Теперь представим себе, что знакомый предприниматель П, занимающийся производством каких-то других видов продукции, но с использованием трех таких же видов ресурсов, какие имеются у нас, предлагает нам "уступить" по определенным ценам все имеющиеся у нас ресурсы и обещает платить у 1
рублей за каждую единицу первого ресурса, у 2
руб – второго, у 3
руб – третьего. Возникает вопрос: при каких ценах у 1
, у 2
, у 3
мы можем согласиться с предложением П.
Величины у 1
, у 2
, у 3
принято называть расчетными, или двойственными, оценками ресурсов. Они прямо зависят от условий, в которых действует наше предприятие.
Напомним, что в нашей задаче технологическая матрица А, вектор объемов ресурсов В и вектор удельной прибыли С имели вид
Для производства единицы продукции первого вида мы должны затратить, как видно из матрицы А, 2 единицы ресурса первого вида, 4 единицы ресурса второго вида и 2 единицы третьего (элементы первого столбца матрицы). В ценах у 1
, у 2
, у 3
наши затраты составят 2у 1
+ 4у 2
+ 2у 3
, т.е. столько заплатит предприниматель П за все ресурсы, идущие на производство единицы продукции первого вида. На рынке за единицу первой продукции мы получили бы прибыль 36 руб. Следовательно, мы можем согласиться с предложением П только в том случае, если он заплатит не меньше 2у 1
+ 4у 2
+ 2у 3
³ 36.
Аналогично, для трех оставшихся видов продукции:
Учтем, что за все имеющиеся у нас ресурсы нам должны заплатить 103у 1
+ 148у 2
+ 158у 3
рублей. При поставленных нами условиях предприниматель П будет искать такие значения величин у 1
, у 2
, у 3
, чтобы эта сумма была как можно меньше. Подчеркнем, что здесь речь идет не о ценах, по которым мы когда-то приобретали эти ресурсы, а об этих ценах, которые существенно зависят от применяемых нами технологий, объемов ресурсов и от ситуации на рынке.
Таким образом, проблема определения расчетных оценок ресурсов приводит к задаче линейного программирования: найти вектор двойственных оценок у
(у 1
, y 2
, y 3
) минимизирующий общую оценку всех ресурсов f = 103у 1
+ 148у 2
+ 158у 3
(1)
при условии, что по каждому виду продукции суммарная оценка всех ресурсов, затрачиваемых на производство единицы продукции, не меньше прибыли, получаемой от реализации единицы этой продукции
причем оценки ресурсов не могут быть отрицательными y 1
0, y 2
0, y 3
0. (3)
Решение полученной задачи легко найти с помощью второй основной теоремы двойственности, согласно которой для оптимальных решений (х 1
, х 2
, х 3
, х 4
) и (y 1
, y 2
, y 3
) пары двойственных задач необходимо и достаточно выполнение условий
x 1
(2у 1
+ 4у 2
+ 2у 3
- 36) = 0 y 1
(2x 1
+3x 2
+ 4x 3
+ x 4
- 103) = 0
x 2
(3у 1
+ 2у 2
+ 8у 3
- 32) = 0 y 2
(4x 1
+2x 2
+ 2x 4
- 148) = 0
x 3
(4у 1
+ 7у 3
- 10) = 0 y 3
(2x 1
+8x 2
+ 7x 3
- 158) = 0 .
Ранее было найдено, что в решении исходной задачи х 1
>0, x 2
>0. Поэтому
Если же учесть, что первый ресурс был избыточным и, согласно той же теореме двойственности, ее двойственная оценка равна нулю у 1
=0,
Таким образом, получили двойственные оценки ресурсов у 1
=0; у 2
=8; у 3
=2, (4)
причем общая оценка всех ресурсов равна 1500.
Заметим, что решение (4) содержалось в последней строке последней симплексной таблицы исходной задачи. Важен экономический смысл двойственных оценок. Например, двойственная оценка третьего ресурса у 3
=2 показывает, что добавление одной единицы третьего ресурса обеспечит прирост прибыли в 2 единицы.
При выполнении оптимальной производственной программы второй и третий ресурсы используются полностью, т.е. образуют
²
узкие места производства
²
.
Будем их заказывать дополнительно. Пусть T(t 1
,t 2
,t 3
)- вектор дополнительных объемов ресурсов. Так как мы будем использовать найденные двойственные оценки ресурсов, то должно выполняться условие H + Q -1
T 0.
Задача состоит в том, чтобы найти вектор T (0, t 2
, t 3
), максимизирующий суммарный прирост прибыли W = 8t 2
+ 2t 3
(1) при условии сохранения двойственных оценок ресурсов (и, следовательно, структуры производственной программы)
предполагая, что можно надеяться получить дополнительно не более 1/3 первоначального объема ресурса каждого вида (3)
причем по смыслу задачи t 2
0, t 3
0. (4)
Переписав неравенства (2) и (3) в виде:
из условия (3) следует t2£148/3, t3£158/3 (6)
приходим к задаче ЛП: максимизировать (1) при условиях (5), (6) и (4).
Эту задачу легко решить графически: см. рис. 2. Программа ²расшивки² имеет вид
t 1
=0, t 2
=14, t 3
=0 и прирост прибыли составит 112.
Сводка результатов приведена в таблицe 2.
Однородный продукт, сосредоточенный в 3 пунктах производства (хранения) в количествах 40; 60; 70 единиц, необходимо распределить между 4 пунктами потребления, которым необходимо соответственно 36; 32; 40; 53 единиц. Стоимость перевозки единицы продукта из пункта отправления в пункт назначения известна для всех маршрутов и равна С = . Необходимо составить план перевозок, при котором запросы всех пунктов потребления были бы удовлетворены за счет имеющихся продуктов в пунктах производства и общие транспортные расходы по доставке продуктов были минимальными.
Для решения транспортной задачи чаще всего применяется метод потенциалов
.
Общий объем производства åа i
=40+60+70=170 больше, чем требуется всем потребителям åb i
= 36+32 +40 +53 =161, т.е. имеем открытую модель транспортной задачи. Для превращения ее в закрытую вводим фиктивный пункт потребления с объемом потребления 170-161 = 9 единиц, причем тарифы на перевозку в этот пункт условимся считать равными нулю, помня, что переменные, добавляемые к левым частям неравенств для превращения их в уравнения, входят в функцию цели с нулевыми коэффициентами.
Первое базисное допустимое решение легко построить по правилу ²северо-западного угла².
Общая стоимость всех перевозок для первого базисного допустимого решения:

L
= 36* 2 + 4 *3 + 28 *2 + 32 + 8* 7+ 53 =281

Один из потенциалов можно выбрать произвольно, так как в системе (3), (4) одно уравнение линейно зависит от остальных. Положим, что р 1
= 0. Остальные потенциалы находим из условия, что для базисных клеток . В данном случае получаем
D 11
= 0, p 1
+ q 1
- c 11
= 0, 0+q 1
-2 = 0, q 1
= 2
D 12
= 0, p 1
+ q 2
- c 12
= 0, 0+q 2
-3 = 0, q 2
= 3
D 22
= 0, p 2
+ q 2
- c 22
= 0, р 2
+3-2 = 0, р 2
= -1
и т.д., получим: q 3
=2, p 3
=5, q 4
= -4, q 5
= -5.
Затем по формуле (6) вычисляем оценки всех свободных клеток:
D 21
= p 2
+ q 5
- c 21
= -1+2-4 = -3
D 31
= p 3
+ q 1
- c 31
= 5+2-2 = 5
D 32
= 1; D 13
= -2; D 14
= -5; D 24
= 0; D 15
= -5; D 25
= -6.
Находим наибольшую положительную оценку max ( ) = 5 =
Для найденной свободной клетки 31 строим цикл пересчета - замкнутую ломаную линию, соседние звенья которой взаимно перпендикулярны, сами звенья параллельны строкам и столбцам таблицы, одна из вершин находится в данной свободной клетке, а все остальные - в занятых клетках. Это будет 31-11-12-22-23-33. Производим перераспределение поставок вдоль цикла пересчета
Получаем второе базисное допустимое решение:
Находим новые потенциалы, новые оценки.
D 13
= -2; D 14
= 0; D 15
= 0; D 21
= -3; D 24
= -2; D 25
= -1; D 32
= -4; D 33
= -5,
Общая стоимость всех перевозок для второго базисного допустимого решения:

L
= 28* 2 + 12 *3 + 20 *2 + 40 + 8* 2+ 53 =241 – минимальная стоимость.


Название: 5 различных задач по программированию
Раздел: Рефераты по информатике
Тип: шпаргалка
Добавлен 17:30:09 04 апреля 2011 Похожие работы
Просмотров: 21
Комментариев: 23
Оценило: 2 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
Привет студентам) если возникают трудности с любой работой (от реферата и контрольных до диплома), можете обратиться на FAST-REFERAT.RU , я там обычно заказываю, все качественно и в срок) в любом случае попробуйте, за спрос денег не берут)
Да, но только в случае крайней необходимости.

Шпаргалка: 5 различных задач по программированию
Реферат по теме Маркетинг в некоммерческой сфере: теоретический аспект
Реферат: Туманности
Реферат: Гринько, Григорий Фёдорович
Реферат: Both Ireland And Spain Attract Essay Research
Жизнь В Коллективе Сочинение
Темы Дипломных Работ По Специальной Психологии
Контрольная работа: Психологическая и социальная поддержка безработных
Контрольная работа по теме Педагогическая практика
Курсовая работа: История полиграфии в Российской империи. Скачать бесплатно и без регистрации
Реферат: Создание системы управления качеством лекарственных средств в аптеке
Курсовая работа по теме Монетарная или денежно-кредитная политика государства
Броуновское Движение Диффузия Реферат
Доклад: Бернард Шоу - театральный портрет
Дипломная работа по теме Организация и развитие бизнес-процессов Интернет-магазина
Что Сейчас Читает Молодежь Сочинение Рассуждение
Реферат: Walt Whitman Essay Research Paper walt whitmanA
Реферат: Бухгалтерский учет основных средств на ООО СПМРЗ
Курсовая работа: Конституционное право Франции. Скачать бесплатно и без регистрации
Курсовая Работа На Тему Автоматизированная Система "Медицинские Организации Города"
Контрольная работа: Особенности производства по делам несовершеннолетних
Реферат: Рынок - среда существования предпринимателей
Контрольная работа: Безопасность жизнедеятельности
Дипломная работа: Маркетингові дослідження діяльності фірми

Report Page