Решение задач линейного программирования транспортного типа: Методические указания к выполнению индивидуальных домашних заданий, страница 7

                                             x21 + x22 + x23               = 53,                                              (2.2)

                                             x31 + x32 + x33               = 45,                                               (2.3)

                                                  x41 + x42 + x43               = 24,                                               (2.4)

                                                  x11 + x21 + x31  + x41 = 90,                                               (2.5)                                                                                                                                                                                                                         x12 + x22 + x32  + x42 = 61,                                              (2.6)

                                             x13 + x23 + x33  + x43 = 45,                                              (2.7)

                                             xij  0,       i =; j = ,                                            (2.8)

                               P = –3x11 – 5x12 – 3x13 – 7x21 – 3x22 – 7x23 – 6x31 – 3x32
                                               – 5x33 –  8x41 – 5x42 – 5x43* min.                                  (2.9)

Таким образом, задача (2.1) – (2.9) представляет собой задачу транспортного типа и в дальнейшем используется терминология транспортной задачи.

2.1. Для нахождения начального опорного плана используем метод минимального элемента. Кратко опишем схему этого метода.

В транспортной таблице находится клетка с минимальным тарифом. Если таких клеток несколько, то берется любая из них. Пусть это клетка (i, j). Тогда сравниваются запасы поставщика ai и потребность потребителя bj. В качестве перевозки берется величина xij = min{ai, bj}. Если ai < bj, то закрывается строка i; если же ai > bj, то закрывается столбец j. Если ai = bj, то закрываются одновременно и строка, и столбец, а в одну из клеток, расположенных в этой строке или столбце, заносится 0 (нулевая перевозка). Затем среди оставшихся клеток таблицы выбирается клетка с наименьшим тарифом, и в нее записывается максимально возможная перевозка. Процесс продолжается до тех пор, пока не будет получен опорный план перевозок, возможно, вырожденный.

Применим этот метод к транспортной таблице решаемой задачи (см. табл. 2.0). Ищем минимальный элемент (наименьший транспортный тариф): c41 = – 8. В клетку (4, 1): помещаем перевозку x41 = min{a1, b1} = min{24, 90} = 24. Четвертая строка закрывается, так как запас четвертого поставщика исчерпан.

В оставшейся части таблицы снова находим минимальный элемент: c21 = –7. Определим поставку, которую нужно занести в клетку (2,1). Предложение второго поставщика a2 = 53 единицы, а спрос первого потребителя b1 частично уже удовлетворен предыдущей поставкой x41. Он теперь равен b1 = b1 – x41 = 90 – 24 = 66 единиц. Отсюда x21 = min{a2, b1} = min{53, 66} = 53. Вторая строка закрывается, так как исчерпан запас второго поставщика.

Находим в оставшейся части таблицы наименьший элемент: c31 = –6. Определим поставку, которую нужно занести в клетку (3, 1). Запас третьего поставщика a3 = 45 единиц, а спрос b1 у первого потребителя уменьшился на величину предыдущей поставки x21 и стал равен b 1′′ =  b1 – х21 = 66 – 53 = 13 единиц. Отсюда, х31 = min{45, 13} = 13. Первый столбец закрывается, так как спрос первого потребителя полностью удовлетворён.

Среди оставшихся тарифов наименьшим будет с33 = –5. Определим поставку, которую нужно занести в клетку (3, 3). У третьего поставщика неиспользованный запас составляет a3 – х31 = 45 – 13 = 32 единицы. У третьего потребителя объём потребности b3 = 45, значит х33 = min {32, 45} = 32 единицы. Этой поставкой полностью исчерпано предложение третьего поставщика, поэтому третья строка закрывается.

Среди оставшихся клеток выбираем минимальный элемент: с12 = –5. Следовательно, в клетку (1, 2) отправляется поставка х12 = min{a1, b2} = min{74, 61} = 61. Второй столбец закрывается, поскольку спрос второго потребителя полностью удовлетворён этой поставкой.

Среди оставшихся клеток выбираем минимальный элемент с13 = –3 и определяем величину поставки в клетку (1, 3): х13 = min{a1, b3}. Так как предложение первого поставщика a1 = 74 уменьшилось на величину предыдущей поставки х12 = 61, то оставшийся запас a1 = a1 – х12 = 74 – 61 = 13. В то же время спрос третьего потребителя b3 = 45 уменьшился за счёт поставки х33 = 32 и составляет на данный момент величину b3 = b3 – х33 = 45 – 32 = 13. Таким образом, х13 = min{13, 13} = 13.

Полученный опорный план Х0 содержит 6 занятых клеток с положительными поставками и, следовательно, является невырожденным (m + n – 1 = 4 + 3 – 1 = 6).

Обычно в смысле близости к оптимальному решению опорный план, построенный этим методом лучше плана, полученного методом северо-западного угла.  

Таблица 2.0

       bj ai

90

61

45

Ui

74

-3

-5

    61

-3

    13

0

53

-7      –

   53

-3

-7      +

3

45

-6

   13 +

-3

-5

   32 –

2

24

-8

   24

-5

-5

4

Vj

-4

-5

-3

P0 = -1145

Получен первоначальный опорный план Х0 методом минимального элемента, для которого значение целевой функции P0 = –1145.

 


                –   61 13

 Х0 =    53  –    –    ,    Р0 = –1145.

            13   –   32

            24   –   –

2.2. Дальнейшее решение продолжим методом потенциалов.

Шаг 1. Используем условие (6) критерия оптимальности плана транспортной задачи (см. стр. 6) для задачи (2.1) – (2.9). Пусть U1 = 0. Тогда

                                V2 = U1 + C12 = 0 – 5 = –5,

                                  V3 = U1 + C13 = 0 – 3 = –3,

                                  U3 = V3 – C33 = –3 – (–5) = 2,

                                  V1 = U3 + C31 = 2 – 6 = –4,

                                  U2 = V1 – C22 = – 4 – (–7) = 3,

                                  U4 = V1 – C41 = – 4 – (–8) = 4.

Далее рассчитываются значения ∆ij = Vj – Ui – Cj для всех свободных клеток по условию (7) критерия оптимальности: