технологий, запасах ресурсов и стоимости восстановления приведены в таб. 2.3.
Таблица 2.3
╔══════════════════╦══════════════════════════════════╤═════╗
║ Тип ресурса ║ Расход на один дв. по технологии │Запас║
║ ╟────────┬────────┬────────┬───────┤ ║
║ ║ 1 │ 2 │ 3 │ 4 │ ║
╠══════════════════╬════════╪════════╪════════╪═══════╪═════╣
║Электроэн.(квт.час║ 100 │ 130 │ 90 │ 110 │20000║
╟──────────────────╫────────┼────────┼────────┼───────┼─────╢
║Трудозатр.(чел.час║ 50 │ 30 │ 70 │ 45 │10000║
╠══════════════════╬════════╪════════╪════════╪═══════╪═════╣
║Стоимость (руб) ║ 8000 │ 7000 │ 8500 │ 7500 │ ║
╚══════════════════╩════════╧════════╧════════╧═══════╧═════╝
╔════╗200т ┌──┐200т ╔════╗350т
║ А ╟─────────────┤В ├─────────────────────╢ А ║
║ 1 ║ 20км │ 2│ 25км ║ 3 ╟───┐
╚═╤══╝ └┬─┘ ╚╤═══╝ │
│ │ ┌─────┘ │ 15км
│10км └──────┐ │ └┐
│ │ │ 14км ┌┴─┐300т
│ │ 8км │ │В │
┌┴─┐100т └┐ ┌────┘ │ 4│
│В │ │ │ └┬─┘
│ 1├───────────────────────┼─────┘ 20км│
└─┬┘ 18км │ │
│ │ 20км ┌┴─┐250т
│ 12км │ ┌──────────┤В │
│ ╔═══╧╗ │ │ 3│
└─────┐ ║ А ║200т 16км│ └──┘
│ ┌──╢ 2 ╟────────────┘
└───────────┘ ╚════╝
Рис.2.1. Схема расположения складов и получателей
Построить математическую модель, анализ которой позволил бы решить задачу о том, для восстановления скольких двигателей следует использовать каждую из технологий с тем, чтобы а) суммарные расходы на их восстановление были бы минимальными, б) общее число восстановленных двигателей было бы максимальным.
Пример 4. Построить математическую модель в форме задачи математического программирования, используя следующие данные:
дислокация складов с имеющимися запасами материальных средств и получателей с их потребностью в материальных средствах показана на схеме (рис.2.1). Найти оптимальный по расходам в тонно-километрах план подвоза материальных средств со складов получателям.
Практическое занятие 2.2
Решение задач линейного программирования
Пример 1. Решить геометрически задачу: при строительстве автомобильной дороги принято решение о том, что дорожную одежду можно устраивать двумя способами, которые отличаются друг от друга количеством и видами расходуемых материалов. Так как общий вес расходуемых на один погонный метр дорожной одежды в обоих случаях примерно одинаков и равен шести тоннам, то приведем процентный состав покрытий (таб. 2.4). В этой же таблице указаны объемы расходуемых материалов, имеющиеся в наличии и стоимость одного погонного метра покрытия.
Таблица 2.4
╔══════════════╦═══════╤════════╤═════════╤═══════╦
║Показатели ║ Песок │ Щебень │ Асфальт │ Бетон ║
╠══════════════╬═══════╪════════╪═════════╪═══════╬
║1-й способ,(%)║ 50 │ 30 │ 10 │ 10 ║
╟──────────────╫───────┼────────┼─────────┼───────╫
║2-й способ,(%)║ 40 │ 45 │ 15 │ 0 ║
╟──────────────╫───────┼────────┼─────────┼───────╫
║Всего в нали- ║ 120 │ 108 │ 36 │ 12 ║
║чии, тыс.т ║ │ │ │ ║
╚══════════════╩═══════╧════════╧═════════╧═══════╩
Построить математическую модель для определения того, сколько погонных метров дорожного покрытия следует устроить каждым из способов, чтобы суммарная длина покрытия была максимальной.
Математическая модель этой задачи имеет вид:
Здесь - длина покрытия, устроенного первым способом; - вторым. Для удобства построения графиков и измеряются в десятках километров.
Для геометрического решения надо построить множество допустимых планов и линию уровня l целевой функции. Сдвигая эту линию в направлении возрастания значений целевой функции как можно дальше, но так, чтобы она пересекала множество допустимых планов, получим прямую L, которая пересекает множество допустимых планов в точке P. Эта точка соответствует оптимальному плану задачи (см. рис.2.2).
Так как точка P лежит на пересечении прямых
и
то ее координаты есть =1.714 и =2.857. Значит, общая протяженность дороги равна 1.714+2.857=4.571 десятков километров или 45710 метров.
Рис. 2.2. Геометрическое решение задачи
Пример 2. Следующую задачу решить симплекс-методом.
2x1+3x2+ x3+5x4 max,
x1+2x2+3x3+3x4 = 4,
2x2- x3+ x4 = 2,
x2+2x3-3x4 = 2,
x0,x0,x0,x0.
Решение начинается с построения вспомогательной задачи: к левой части каждого ограничения задачи, являющегося уравнением, прибавим искусственную неотрицательную переменную, в каждое такое ограничение свою переменную. В те ограничения, в которых удалось выбрать базисные переменные, искусственные переменные можно не добавлять. Полученная система ограничений является системой ограничений для вспомогательной задачи. Ее же целевой функцией является сумма искусственных переменных, взятая со знаком "-", ищется максимум целевой функции. С учетом сказанного для примера получаем вспомогательную задачу:
-u1-u2max,
x1+2x2+3x3+3x4 =4,
2x2- x3+ x4+u1 =2,
x2+2x3-3x4 +u2 =2,
x0, x0, x0, x0, u0, u0.
Заполним начальную таблицу для вспомогательной задачи (таб. 2.5):
Таблица 2.5
Коэффициенты целевой Функции |
Базисные переМенные |
Значения базисных переменных |
x1 |
x2 |
x3 |
x4 |
u1 |
u2 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
0 |
x1 |
4 |
1 |
2 |
3 |
3 |
0 |
0 |
-1 |
u1 |
2 |
0 |
2* |
-1 |
1 |
1 |
0 |
-1 |
u2 |
2 |
0 |
1 |
2 |
-3 |
0 |
1 |
- |
- |
4 |
0 |
3 |
1 |
-2 |
0 |
0 |
Решение вспомогательной задачи дано в таб. 2.6 и 2.7.
Таблица 2.6
Коэффициенты целевой функции |
Базисные переменные |
Значения базисных перемен-ных |
х1 |
x2 |
x3 |
x4 |
u2 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
9 |
0 |
x1 |
2 |
1 |
0 |
4 |
2 |
0 |
-1 |
x2 |
1 |
0 |
1 |
-0.5 |
0.5 |
0 |
-1 |
u2 |
1 |
0 |
0 |
2.5* |
-3.5 |
1 |
- |
- |
1 |
0 |
0 |
2.5 |
-3.5 |
0 |
На основании симплекс-таблицы для оптимального плана вспомогательной задачи (таб. 2.7) заполняется начальная симплекс-таблица для исходной задачи (таб. 2.8). Для этого из таблицы 2.7 в таблицу 2.8 переносятся данные всех столбцов кроме первого и столбцов, соответствующих искусственным переменным (данные последней строки не переносятся). Первый столбец и последняя строка заполняются по соответствующим правилам заполнения начальной таблицы.
Таблица 2.7
Коэффициенты целевой Функции |
Базисные переменные |
Значения базисных переменных |
x1 |
x2 |
x3 |
x4 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
0 |
x1 |
0.4 |
1 |
0 |
0 |
7.6 |
-1 |
x2 |
1.2 |
0 |
1 |
0 |
-0.2 |
-1 |
x3 |
0.4 |
0 |
0 |
1 |
-3.5 |
- |
- |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
Так как среди элементов последней строки таблицы 2.8 в столбцах с четвертого до последнего нет положительных, то эта таблица соответствует оптимальному плану исходной задачи.
Таблица 2.8
Коэффициенты целевой Функции |
Базисные переменные |
Значения базисных переменных |
x1 |
x2 |
x3 |
x4 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
2 |
x1 |
0.4 |
1 |
0 |
0 |
7.6 |
3 |
x2 |
1.2 |
0 |
1 |
0 |
-0.2 |
1 |
x3 |
0.4 |
0 |
0 |
1 |
-3.5 |
- |
- |
-4.8 |
0 |
0 |
0 |
-6.1 |
Оптимальные значения переменных, указанных во втором столбце, даны в столбце 3. Остальные переменные на этом плане равны нулю. Оптимальное значение целевой функции с обратным знаком указано в третьем столбце в последней строке.
Практическое занятие 2.3
Решение транспортной задачи линейного
программирования методом потенциалов
Задача. Найти оптимальный план прикрепления автозаправочных станций к нефтяным базам. Дислокация баз с имеющимися запасами горючего и АЗС с их потребностью показана на схеме (рис.2.3).
Прежде всего, необходимо ответить на вопросы:
1.Что следует взять в качестве критерия эффективности? Ответ: суммарные расходы, измеряемые в тонно-километрах;
2.Какие факторы являются управляемыми? Ответ: объемы перевозок по каждому маршруту база – АЗС;
3.Каким условиям эти факторы должны удовлетворять? Ответ: потребность каждого потребителя должна быть удовлетворена, со склада нельзя вывезти больше того, что на нем имеется, объемы перевозок не могут быть меньше нуля.
Для решения задачи надо построить ее модель в форме таблицы
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.