Методика економіко-математичного програмування

Завдання 1


Для виготовлення виробів №1 і №2 є 100 кг металу. На виготовлення виробу №1 витрачається 2 кг металу, а на виріб №2 – 4 кг.

Скласти план виробництва, що забезпечує одержання найбільшого прибутку від продажу виробів, якщо відпускна вартість одного виробу №1 становить 3 грн. од., а виробу №2 – 2 грн. од., причому виробів №1 потрібно виготовити не більше 40 штук, а виробів №2 – 20 шт.


Сировина

Вироби

Кількість сировини

В1

В2

Метал

2

4

100

Вартість, грн. кг

3

2



Розв’язок

Складаємо математичну модель задачі. Позначимо через х1 кількість виробу №1, що виготовляє підприємство за деяким планом, а через х2 кількість виробу №2. Тоді прибуток, отриманий підприємством від реалізації цих виробів, складає


∫ = 3х1+2х2.


Витрати сировини на виготовлення такої кількості виробів складають відповідно:


CI =2х1+4х2,


Оскільки запаси сировини обмежені, то повинні виконуватись нерівності:


2х1+4х2≤100

Окрім того, виробів №1 потрібно виготовити не більше 40 штук, а виробів №2 – 20 шт., тобто повинні виконуватись ще нерівності: х1≤40, х2≤20.

Таким чином, приходимо до математичної моделі:

Знайти х1, х2такі, що функція ∫ = 3х1+2х2досягає максимуму при системі обмежень:



Розв'язуємо задачу лінійного програмування симплексним методом.

Для побудови першого опорного плану систему нерівностей приведемо до системи рівнянь шляхом введення додаткових змінних.


2x1 + 4x2 + 1x3 + 0x4 + 0x5 = 100

1x1 + 0x2 + 0x3 + 1x4 + 0x5 = 40

0x1 + 1x2 + 0x3 + 0x4 + 1x5 = 20


Матриця коефіцієнтів A = a(ij) цієї системи рівнянь має вигляд:

Базисні змінні це змінні, які входять лише в одне рівняння системи обмежень і притому з одиничним коефіцієнтом.

Вирішимо систему рівнянь відносно базисних змінних:

x3, x4, x5

Вважаючи, що вільні змінні рівні 0, отримаємо перший опорний план:

X1 = (0,0,100,40,20)

Оскільки завдання вирішується на максимум, то ведучий стовпець вибираємо по максимальному негативному кількістю та індексного рядку. Всі перетворення проводимо до тих пір, поки не вийдуть в індексному рядку позитивні елементи.

Складаємо симплекс-таблицю:


План

Базис

В

x1

x2

x3

x4

x5

min

1

x3

100

2

4

1

0

0

50


x4

40

1

0

0

1

0

40


x5

20

0

1

0

0

1

0

Індексний рядок

F(X1)

0

-3

-2

0

0

0

0


Оскільки, в індексному рядку знаходяться негативні коефіцієнти, поточний опорний план неоптимальний, тому будуємо новий план. У якості ведучого виберемо елемент у стовбці х1, оскільки значення коефіцієнта за модулем найбільше.


План

Базис

В

x1

x2

x3

x4

x5

min

2

x3

20

0

4

1

-2

0

5


x1

40

1

0

0

1

0

0


x5

20

0

1

0

0

1

20

Індексний рядок

F(X2)

120

0

-2

0

3

0

0


Даний план, також не оптимальний, тому будуємо знову нову симплексну таблицю. У якості ведучого виберемо елемент у стовбці х2.


План

Базис

В

x1

x2

x3

x4

x5

min

3

x2

5

0

1

0,25

-0,5

0

5


x1

40

1

0

0

1

0

0


x5

15

0

0

-0,25

0,5

1

20

Індексний рядок

F(X3)

130

0

0

0,5

2

0

0


Оскільки всі оцінки >0, то знайдено оптимальний план, що забезпечує максимальний прибуток: х1=40, х2=5. Прибуток, при випуску продукції за цим планом, становить 130 грн.

Завдання 2


Записати двоїсту задачу до поставленої задачі лінійного програмування. Розв’язати одну із задач симплексним методом і визначити оптимальний план іншої задачі.



Розв’язок

Розв’яжемо задачу лінійного програмування симплексним методом.

Визначимо мінімальне значення цільової функції F(X) = x1+3x2при наступних умовах-обмежень.


9x1+10x2≥45

5x1-x2≤42

-x1+13x2≤4


Для побудови першого опорного плану систему нерівностей приведемо до системи рівнянь шляхом введення додаткових змінних.


9x1 + 10x2-1x3 + 0x4 + 0x5 = 45

5x1-1x2 + 0x3 + 1x4 + 0x5 = 42

-1x1 + 13x2 + 0x3 + 0x4 + 1x5 = 4


Введемо штучні змінні x.


9x1 + 10x2-1x3 + 0x4 + 0x5 + 1x6 = 45

5x1-1x2 + 0x3 + 1x4 + 0x5 + 0x6 = 42

-1x1 + 13x2 + 0x3 + 0x4 + 1x5 + 0x6 = 4


Для постановки задачі на мінімум цільову функцію запишемо так:


F(X) = x1+3x2+Mx6 =>min


Вважаючи, що вільні змінні рівні 0, отримаємо перший опорний план:

X1 = (0,0,0,42,4,45).


План

Базис

В

x1

x2

x3

x4

x5

х6

0

х6

45

9

10

-1

0

0

1


x4

42

5

-1

0

1

0

0


х5

4

-1

13

0

0

1

0

Індексний рядок

F(X0)

0

0

0

0

0

0

0


Переходимо до основного алгоритму симплекс-методу.


План

Базис

В

x1

x2

x3

x4

x5

x6

min

1

х6

45

9

10

-1

0

0

1

5,5


x4

42

5

-1

0

1

0

0

0


х5

4

-1

13

0

0

1

0

0,3077

Індексний рядок

F(X1)

0

0

0

0

0

0

0

0


Оскільки, в індексному рядку знаходяться позитивні коефіцієнти, поточний опорний план неоптимальний, тому будуємо новий план. У якості ведучого виберемо елемент у стовбці х2, оскільки значення коефіцієнта за модулем найбільше.


План

Базис

В

x1

x2

x3

x4

x5

x6

min

2

х6

41,92

9,77

0

-1

0

-0,7692

1

4,29


x4

42,31

4,92

0

0

1

0,0769

0

8,59


х2

0,3077

-0,0769

1

0

0

0,0769

0

0

Індексний рядок

F(X2)

0

0

0

0

0

0

0

0


Даний план, також не оптимальний, тому будуємо знову нову симплексну таблицю. У якості ведучого виберемо елемент у стовбці х1.


План

Базис

В

x1

x2

x3

x4

x5

x6

min

3

х1

4,29

1

0

-0,1024

0

-0,0787

0,1024

0


x4

21,18

0

0

0,5039

1

0,4646

-0,5039

45,59


х2

0,6378

0

1

-0,0079

0

0,0709

0,0079

9

Індексний рядок

F(X3)

0

0

0

0

0

0

0

0


Даний план, також не оптимальний, тому будуємо знову нову симплексну таблицю. У якості ведучого виберемо елемент у стовбці х5.


План

Базис

В

x1

x2

x3

x4

x5

x6

4

х1

5

1

1,11

-0,1111

0

0

0,1111


x4

17

0

-6,56

0,5556

1

0

-0,5556


х5

9

0

14,11

-0,1111

0

1

0,1111

Індексний рядок

F(X4)

0

0

0

0

0

0

0


Оптимальний план можна записати так:

x1 = 5

x4 = 17

x5 = 9

F(X) = 1*5 = 5

Складемо двоїсту задачу до поставленої задачі лінійного програмування.


9y1+5y2-y3≤1

10y1-y2+13y3≤3

45y1+42y2+4y3 => max

y1 ≥ 0

y2 ≤ 0

y3 ≤ 0


Рішення двоїстої задачі дає оптимальну систему оцінок ресурсів. Використовуючи останню інтеграцію прямої задачі знайдемо, оптимальний план двоїстої задачі. Із теореми двоїстості слідує, що Y = C*A-1.

Сформуємо матрицю A із компонентів векторів, які входять в оптимальний базис.

Визначивши обернену матрицю А-1 через алгебраїчне доповнення, отримаємо:

Як видно із останнього плану симплексної таблиці, обернена матриця A-1 розміщена у стовбцях додаткових змінних.

Тоді Y = C*A-1 =

Запишемо оптимальний план двоїстої задачі:

y1 = 0.11

y2 = 0

y3 = 0

Z(Y) = 45*0.11+42*0+4*0 = 5

Завдання 3


Розв’язати транспортну задачу.


1

4

7

9

1

250

2

3

1

2

4

300

2

1

3

1

4

150

110

80

100

90

70



Розв’язок

Побудова математичної моделі. Нехай xij — кількість продукції, що перевозиться з і-го пункту виробництва до j-го споживача . Оскільки , то задачу треба закрити, тобто збалансувати (зрівняти) поставки й потреби:



У нашому випадку робиться це введенням фіктивного постачальника, оскільки . З уведенням фіктивного споживача транспортній таблиці додатково заявляється n робочих клітинок.

Ціни, додатковим клітинкам, щоб фіктивний стовбець був нейтральним щодо оптимального вибору планових перевезень, призначаються усі рівні нулю.

Занесемо вихідні дані у таблицю.



В1

В2

В3

В4

В5

В6

Запаси

А1

1

4

7

9

1

0

250

А2

2

3

1

2

4

0

300

А3

2

1

3

1

4

0

150

Потреби

110

80

100

90

70

250



Забезпечивши закритість розв'язуваної задачі, розпочинаємо будувати математичну модель даної задачі:



Економічний зміст записаних обмежень полягає в тому, що весь вантаж потрібно перевезти по пунктах повністю.

Аналогічні обмеження можна записати відносно замовників: вантаж, що може надходити до споживача від чотирьох баз, має повністю задовольняти його попит. Математично це записується так:



Загальні витрати, пов’язані з транспортуванням продукції, визначаються як сума добутків обсягів перевезеної продукції на вартості транспортування од. продукції до відповідного замовника і за умовою задачі мають бути мінімальними. Тому формально це можна записати так:


minZ=1x11+4x12+7x13+9x14+1x15+0x16+2x21+3x22+1x23+2x24+4x25+0x26+2x31+1x32+3x33+1x34+ +4x35+0x36.


Загалом математична модель сформульованої задачі має вигляд:


minZ=1x11+4x12+7x13+9x14+1x15+0x16+2x21+3x22+1x23+2x24+4x25+0x26+2x31+1x32+3x33+1x34+ +4x35+0x36.


за умов:



Запишемо умови задачі у вигляді транспортної таблиці та складемо її перший опорний план у цій таблиці методом «північно-західного кута».


Ai

Bj

ui


b1 = 110

b2 = 80

b3 = 100

b4=90

b5=70

b6=250

а1 = 250

1

110

4

80

7

[-]60

9


1

[+]

0


u1 = 0

а2 = 300

2


3


1

[+]40

2

90

4

[-]70

0

100

u2 = -6

а3 = 150

2


1


3


1


4


0

150

u3 = -6

vj

v1 =1

v2 =4

v3 =7

v4 =8

v5 =10

v6 =6



В результаті отримано перший опорний план, який є допустимим, оскільки всі вантажі з баз вивезені, потреба магазинів задоволена, а план відповідає системі обмежень транспортної задачі.

Підрахуємо число зайнятих клітин таблиці, їх 8, а має бути m+n-1=8. Отже, опорний план є не виродженим.

Перевіримо оптимальність опорного плану. Знайдемо потенціали ui, vi. по зайнятих клітинам таблиці, в яких ui + vi = cij, вважаючи, що u1 = 0:

u1=0, u2=-6, u3=-6, v1=1, v2=4, v3=7 v4=8, v5=10, v6=6. Ці значення потенціалів першого опорного плану записуємо у транспортну таблицю.

Потім згідно з алгоритмом методу потенціалів перевіряємо виконання другої умови оптимальності ui + vj ≤ cij(для порожніх клітинок таблиці).

Опорний план не є оптимальним, тому що існують оцінки вільних клітин для яких ui + vi>cij

(1;5): 0 + 10 > 1

(1;6): 0 + 6 > 0

(3;4): -6 + 8 > 1

Тому від нього необхідно перейти до другого плану, змінивши співвідношення заповнених і порожніх клітинок таблиці. Вибираємо максимальну оцінку вільної клітини (А1B5): 1. Для цього в перспективну клітку (1;5) поставимо знак «+», а в інших вершинах багатокутника чергуються знаки «-», «+», «-». Цикл наведено в таблиці.

Тепер необхідно перемістити продукцію в межах побудованого циклу. З вантажів хij що стоять в мінусових клітинах, вибираємо найменше, тобто у = min (1;3) = 60. Додаємо 60 до обсягів вантажів, що стоять в плюсових клітинах і віднімаємо 60 з хij, що стоять в мінусових клітинах. В результаті отримаємо новий опорний план.

Для цього у порожню клітинку А1B5 переносимо менше з чисел хij, які розміщені в клітинках зі знаком «–». Одночасно це саме число хij додаємо до відповідних чисел, що розміщені в клітинках зі знаком «+», та віднімаємо від чисел, що розміщені в клітинках, позначених знаком «–».

Усі інші заповнені клітинки першої таблиці, які не входили до циклу, переписуємо у другу таблицю без змін. Кількість заповнених клітинок у новій таблиці також має відповідати умові невиродженості плану, тобто дорівнювати (n + m – 1).

Отже, другий опорний план транспортної задачі матиме такий вигляд:


Ai

Bj

ui


b1 = 110

b2 = 80

b3 = 100

b4=90

b5=70

b6=250

а1 = 250

1

110

4

[-]80

7


9


1

[+]60

0


u1 = 0

а2 = 300

2


3


1

100

2

90

4

[-]10

0

[+]100

u2 = 3

а3 = 150

2


1

[+]

3


1


4


0

[-]150

u3 = 3

vj

v1 =1

v2 =4

v3 =-2

v4 =-1

v5 =1

v6 =-3



Перевіримо оптимальність опорного плану. Знайдемо потенціали ui, vi. по зайнятих клітинам таблиці, в яких ui + vi = cij, вважаючи, що u1 = 0.

Опорний план не є оптимальним, тому що існують оцінки вільних клітин для яких ui + vi>cij

(2;1): 3 + 1 > 2

(2;2): 3 + 4 > 3

(3;1): 3 + 1 > 2

(3;2): 3 + 4 > 1

(3;4): 3 + -1 > 1

Вибираємо максимальну оцінку вільної клітини (А3B2): 1

Для цього в перспективну клітку (А3B2) поставимо знак «+», а в інших вершинах багатокутника чергуються знаки «-», «+», «-». Цикл наведено в таблиці.

З вантажів хij що стоять в мінусових клітинах, вибираємо найменше, тобто у = min (А2B5) = 10. Додаємо 10 до обсягів вантажів, що стоять в плюсових клітинах і віднімаємо 10 з Хij, що стоять в мінусових клітинах. В результаті отримаємо новий опорний план.


Ai

Bj

ui


b1 = 110

b2 = 80

b3 = 100

b4=90

b5=70

b6=250

а1 = 250

1

110

4

[-]70

7


9


1

70

0

[+]

u1 = 0

а2 = 300

2


3


1

100

2

90

4


0

110

u2 = -3

а3 = 150

2


1

[+]10

3


1


4


0

[-]140

u3 = -3

vj

v1 =1

v2 =4

v3 =4

v4 =5

v5 =1

v6 =3



Перевіримо оптимальність опорного плану. Знайдемо потенціали ui, vi. по зайнятих клітинам таблиці, в яких ui + vi = cij, вважаючи, що u1 = 0.

Опорний план не є оптимальним, тому що існують оцінки вільних клітин для яких ui + vi>cij

(1;6): 0 + 3 > 0

(3;4): -3 + 5 > 1

Вибираємо максимальну оцінку вільної клітини (А1B6): 0

Для цього в перспективну клітку (А1B6) поставимо знак «+», а в інших вершинах багатокутника чергуються знаки «-», «+», «-». Цикл наведено в таблиці.

З вантажів хij що стоять в мінусових клітинах, вибираємо найменше, тобто у = min (А1B2)=70. Додаємо 70 до обсягів вантажів, що стоять в плюсових клітинах і віднімаємо 70 з Хij, що стоять в мінусових клітинах.

В результаті отримаємо новий опорний план.


Ai

Bj

ui


b1 = 110

b2 = 80

b3 = 100

b4=90

b5=70

b6=250

а1 = 250

1

110

4


7


9


1

70

0

70

u1 = 0

а2 = 300

2


3


1

100

2

[-]90

4


0

[+]110

u2 = 0

а3 = 150

2


1

80

3


1

[+]

4


0

[-]70

u3 = 0

vj

v1 =1

v2 =1

v3 =1

v4 =2

v5 =1

v6 =0



Перевіримо оптимальність опорного плану. Знайдемо потенціали ui, vi. по зайнятих клітинам таблиці, в яких ui + vi = cij, вважаючи, що u1 = 0.

Опорний план не є оптимальним, тому що існують оцінки вільних клітин для яких ui + vi>cij

(3;4): 0 + 2 > 1

Вибираємо максимальну оцінку вільної клітини (А3B4): 1

Для цього в перспективну клітку (А3B4) поставимо знак «+», а в інших вершинах багатокутника чергуються знаки «-», «+», «-». Цикл наведено в таблиці.

З вантажів хij що стоять в мінусових клітинах, вибираємо найменше, тобто у = min (А3B6) =70. Додаємо 70 до обсягів вантажів, що стоять в плюсових клітинах і віднімаємо 70 з Хij, що стоять в мінусових клітинах.

В результаті отримаємо новий опорний план.


Ai

Bj

ui


b1 = 110

b2 = 80

b3 = 100

b4=90

b5=70

b6=250

а1 = 250

1

110

4


7


9


1

70

0

70

u1 = 0

а2 = 300

2


3


1

100

2

20

4


0

180

u2 = 0

а3 = 150

2


1

80

3


1

70

4


0


u3 = -1

vj

v1 =1

v2 =2

v3 =1

v4 =2

v5 =1

v6 =0



Перевіримо оптимальність опорного плану, тобто повторюємо описані раніше дії.

Знайдемо потенціали ui, vi. по зайнятих клітинам таблиці, в яких ui + vi = cij, вважаючи, що u1 = 0.

математичний модель симплекс екстремум

Перевірка останнього плану на оптимальність за допомогою методу потенціалів показує, що він оптимальний.

Розрахуємо значення цільової функції відповідно до другого опорного плану задачі:

F(x) = 1*110 + 1*70 + 0*70 + 1*100 + 2*20 + 0*180 + 1*80 + 1*70 = 470

За оптимальним планом перевезень загальна вартість перевезень всієї продукції є найменшою і становить 470 грн.


Завдання 4


Знайти графічним методом екстремуми функцій в області, визначеній нерівностями.


.


Розв’язок

Необхідно знайти мінімальне значення цільової функції F = 2X1+4X2 =>min, при системі обмежень:


x1+2x2≥2 (1)

2x1+2x2≤10 (2)

x1+x2=6 (3)


Побудуємо область допустимих рішень, тобто вирішимо графічно систему нерівностей. Для цього побудуємо кожну пряму і визначимо півплощини, задані нерівностями (півплощини позначені штрихом).

Межі області


Цільова функція F(x) =>min

Розглянемо цільову функцію завдання F = 2X1+4X2 =>min.

Побудуємо пряму, що відповідає значенню функції F = 0: F = 2X1+4X2 = 0. Будемо рухати цю пряму паралельним чином. Оскільки нас цікавить мінімальне рішення, тому рухався прямо до першого торкання позначеної області. На графіку ця пряма позначена пунктирною лінією.


Рівний масштаб


Область допустимих значень необмежена.

 


Теги: Методика економіко-математичного програмування  Контрольная работа  Экономика отраслей
Просмотров: 25077
Найти в Wikkipedia статьи с фразой: Методика економіко-математичного програмування
Назад