Другие предметы \ Методы оптимизации транспортных процессов

Определение количества подаваемых вагонов двум клиентам промышленным железнодорожным предприятием

Страницы работы

48 страниц (Word-файл)

Посмотреть все страницы

Скачать файл

Фрагмент текста работы

Результаты решения задачи с помощью макроса MS Excel«Поиск решение» представлены в таблице 6.8:

Таблица 6.11 – Результаты решения

Поставщики	Потребители
Поставщики	B1	B2	B3	B4	B5	Израс. запасы	Запасы
A1	0	0	0	116	0	116	116
A2	0	0	50	0	121	171	171
A3	0	140	12	0	0	152	152
A4	22	0	83	11	0	116	116
A5	95	0	0	7	0	102	102
Удов.потребности	117	140	145	134	121
Потребности	117	140	145	134	121		5581

Вывод: при решении задачи с помощью метода потенциалов мы пришли к отсутствию в ячейках таблицы положительных сдвижек, т. е. оптимальному плану перевозок, значение которого совпало с решением, полученным с помощью макросаMS Excel«Поиск решение».

7. Решение задачи при помощи поиска кратчайших расстояний на транспортной сети

Условие:

начальная вершина: Красноармейск вершины транспортной сети: Красноармейск, Павловград, Чаплино, Пологи, Камыш-Заря, Федоровка, Энергодар, Запорожье, Апостолово, Моисеевка, Пятихатки, Синельниково. Соответствующая нумерация этих вершин представлена в таблице 7.1:

Таблица 7.1 – Начальные условия

№ вершины	Название вершины тр. сети
1	Красноармейск
2	Павловград
3	Чаплино
4	Пологи
5	Камыш-Заря
6	Федоровка
7	Энергодар
8	Запорожье
9	Апостолово
10	Моисеевка
11	Пятихатки
12	Синельниково

Схема с вершинами транспортной сети и указанием расстояний, а также кратчайших маршрутов указана на рисунках 7.1-7.2:

Рисунок 7.1 – Начальная схема транспортной сети

Решение задачи с помощью ТОП представлено в таблице 7.2:

Таблица 7.2 – Поиск оптимальных маршрутов с помощью ТОП

i	λ_i	P_i	λ_i	P_i	λ_i	P_i	λ_i	P_i	λ_i	P_i	λ_i	P_i	λ_i	P_i	λ_i	P_i
1	-1	0	1	0	1	0	1	0	1	0	1	0	1	0	1	0
2	2	М	-1	114	1	114	1	114	1	114	1	114	1	114	1	114
3	3	М	-1	50	-1	50	1	50	1	50	1	50	1	50	1	50
4	4	М	4	М	4	M	-3	138	3	138	3	138	3	138	3	138
5	5	М	5	М	5	M	5	M	-4	189	4	189	4	189	4	189
6	6	М	6	М	6	M	6	M	6	M	-5	318	8	274	8	274
7	7	М	7	М	7	M	7	M	7	M	7	M	8	279	8	279
8	8	М	8	М	8	M	8	M	-4	243	-4	243	12	186	12	186
9	9	М	9	М	9	M	9	M	9	M	9	M	8	329	8	329
10	10	М	10	М	10	M	10	M	10	M	10	M	-11	357	11	357
11	11	М	11	М	-2	303	-2	303	-2	303	-2	303	12	276	12	276
12	12	М	12	М	-2	153	-3	111	-3	111	-3	111	3	111	3	111

Рисунок 7.2 – Конечная схема транспортной сети

Конечные вершины: 2, 5, 6, 7, 9, 10.

Кратчайшие маршруты:S [1, 2] = 114км

S [1, 3, 4, 5] = 50+88+51 = 189км

S [1, 3, 12, 11, 10] = 50+61+165+81= 357км

S [1, 3, 12, 8, 9] = 50+61+75+143 = 329км

S [1, 3, 12, 8, 7] = 50+61+75+93= 279км

S [1, 3, 12, 8, 6] = 50+61+75+88= 274км

Вывод: Решив задачу, методом построения таблиц оптимальных путей с помощью макроса MS Excel«Построение таблиц оптимальных путей» и ручным способом получили, что данные результаты совпадают.

8. Решение транспортной задачи в сетевой постановке методом невязки

Условие:

Груз: Песок

Исходные данные представлены в таблице 8.1:

Таблица 8.1 – Исходные данные

Номер вершины	Название вершины транспортной сети	Объемы производства (с плюсом) и потребления (с минусом)
1	Красноармейск	50
2	Павловград	89
3	Чаплино	-163
4	Пологи	-15
5	Камыш-Заря	85
6	Федоровка	-150
7	Энергодар	105
8	Запорожье	100
9	Апостолово	-101
10	Моисеевка	69
11	Пятихатки	-59
12	Синельниково	-10

Рисунок 8.1 – Исходный план

Поставщики: 1, 2, 5, 7, 8, 10

Потребители: 3, 4, 6, 9, 11, 12.

Рисунок 8.2 – Итерация№1

ТОП1

i	λi	pi
1	1	0
2	2	0
3	1	50
4	5	51
5	5	0
6	7	87
7	7	0
8	8	0
9	10	62
10	10	0
11	10	81
12	2	39

Потребители:	1, 7, 10
Поставщики:	2, 5, 8

Маршруты:

S[1, 3] S[5,4] S[7,6]

S[10,9]

S[10,11] S[2,12]

Рисунок 8.3 – Итерация№2

ТОП 2

i	λi	pi
1	3	50
2	2	0
3	12	100
4	5	51
5	5	0
6	8	88
7	6	1
8	8	0
9	8	143
10	9	81
11	10	162
12	2	39

Поставщики

Потребители

2, 8.

Маршруты

S[8, 6]

S[5,4]

S[12,3]

S[1,3]

S[8,9]

S[9,10] S[10,11]

S[2,12] S[7,6]

Рисунок 8.4 – Итерация№3

ТОП 3

i	λi	pi
1	3	89
2	12	39
3	4	139
4	5	51
5	5	0
6	5	129
7	6	42
8	6	41
9	8	-102
10	9	-164
11	10	-83
12	3	78

Поставщики:	5
Потребитель:	2,8

Вывод: Решив задачу, методом сокращения невязки и построением таблиц оптимальных путей получили невязку плана, равную нулю, следовательно, полученный план является оптимальным.

9. Расчет оптимального варианта плана формирования поездов

Рис. 9.1. Исходные данные для расчета плана формирования поездов

Рис. 9.4. Перебор вариантов плана формирования поездов

Рис. 9.5. Оптимальный вариант плана формирования поездов

10. Решение «задачи коммивояжера» методом «ветвей и границ»

Рис. 10.1. Схема транспортной сети для построения матрицы расстояний

Таблица 10.1

	А	Б	В	Г	Д	Е	Ж	З	И	К	Л	М
А	∞	114	50
Б	114	∞									189	39
В	50		∞	88								61
Г			88	∞	51			105
Д				51	∞	129
Е					129	∞	87	88
Ж						87	∞	93
З				105		88	93	∞	143			75
И								143	∞	62	118
К									62	∞	81
Л		189							118	81	∞	165
М		39	61					75			165	∞

Таблица 10.2

	А	Б	В	Г	Д	Е	Ж	З	И	К	Л	М
А			88										50
	∞	64	0
Б												75	39
	75	∞									131	0
В	86												50
	0		∞	38								11
Г					79								51
			37	∞	0			53
Д				108									51
				0	∞	78
Е							18	5					87
					42	∞	0	0
Ж						18							87
						0	∞	5
З												13	75
				30		13	18	∞	68			0
И										37			62
								80	∞	0	37
К									37		37		62
									0	∞	0
Л										37			81
		108							37	0	∞	84
М		88											39
		0	22					35			107	∞
	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	19	0	754

Таблица 10.3

	А	Б	В	Д	Е	Ж	З	И	К	Л	М
А			64									0
	∞	64	0
Б											75	0
	75	∞								131	0
В	86											0
	0		∞								11
Г			16									37
			0	∞			16
Е				∞		18	5					0
				0	∞	0	0
Ж					18							0
					0	∞	5
З											13	0
					13	18	∞	68			0
И									37			0
							80	∞	0	37
К								37		37		0
								0	∞	0
Л									37			0
		108						37	0	∞	84
М		88										0
		0	22				35			107	∞
	0	0	0	42	0	0	0	0	0	0	0	79

Таблица 10.4

	А	Б	В	Е	Ж	З	И	К	Л	М
А			64								0
	∞	64	0
Б										75	0
	75	∞							131	0
В	86										0
	0		∞							11
Г			11								0
			0	∞		11
Ж				13		11					0
				0	∞	0
З					∞					0	0
				13	0	∞	68			0
И								37			0
						75	∞	0	37
К							37		37		0
							0	∞	0
Л								37			0
		108					37	0	∞	84
М		88									0
		0	22			30			107	∞
	0	0	0	0	18	5	0	0	0	0	23

Таблица 10.5

	А	Б	В	Е	З	И	К	Л	М
А			64							0
	∞	64	0
Б									86	0
	75	∞						131	0
В	86									0
	0		∞						11
Г			0		19					0
			0	∞	0
Ж				∞						0
				0	∞
И							37			0
					64	∞	0	37
К						37		37		0
						0	∞	0
Л							37			0
		108				37	0	∞	84
М		83								0
		0	22		19			107	∞
	0	0	0	0	11	0	0	0	0	11

Таблица 10.6

	А	Б	В	З	И	К	Л	М
А			64						0
	∞	64	0
Б								86	0
	75	∞					131	0
В	86								0
	0		∞					11
Г			∞						0
			0	∞
И						37			0
				45	∞	0	37
К					37		37		0
					0	∞	0
Л						37			0
		108			37	0	∞	84
М		64		45					0
		0	22	0			107	∞
	0	0	0	19	0	0	0	0	19

Таблица 10.7

	А	Б	З	И	К	Л	М
А		∞						64
	∞	0
Б							86	0
	75	∞				131	0
В	86							0
	0		∞				11
И					37			0
			45	∞	0	37
К				37		37		0
				0	∞	0
Л					37			0
		108		37	0	∞	84
М		0	45					0
		0	0			107	∞
	0	0	0	0	0	0	0	64

Таблица 10.8

	А	З	И	К	Л	М
Б						142	0
	∞				131	0
В	∞						0
	0	∞				11
И				37			0
		45	∞	0	37
К			37		37		0
			0	∞	0
Л				37			0
			37	0	∞	84
М		152					0
		0			107	∞
	0	0	0	0	0	0	0

Таблица 10.9

	З	И	К	Л	М
Б					215	0
	∞			131	0
И			37			0
	45	∞	0	37
К		37		37		0
		0	∞	0
Л			37			0
		37	0	∞	84
М	152					0
	0			107	∞
	0	0	0	0	0	0

Таблица 10.10

	З	И	К	Л
И	∞		0		0
	0	∞	0	37
К		37		37	0
		0	∞	0
Л			37		0
		37	0	∞
М				∞	107
	∞			0
	45	0	0	0	152

Таблица 10.11

	И	К	Л
К	37		37	0
	0	∞	0
Л		∞		0
	37	0	∞
М			∞	0
	∞		0
	0	0	0	0

Таблица 10.12

	И	Л
К	∞		0
	0	∞
М		∞	0
	∞	0
	0	0	0

Решение ветви ДГ

Таблица 10.15

	А	Б	В	Г	Д	Е	Ж	З	И	К	Л	М
А			88										0
	∞	64	0
Б												75	0
	75	∞									131	0
В	83												0
	0		∞	8								11
Г					79								0
			37	∞	0			53
Д						∞							78
				∞	∞	0
Е							18	5					0
					42	∞	0	0
Ж						5							0
						0	∞	5
З				8								0	0
				0		13	18	∞	68			0
И										37			0
								80	∞	0	37
К									37		37		0
									0	∞	0
Л										37			0
		108							37	0	∞	84
М		88											0
		0	22					35			107	∞
	0	0	0	30	0	0	0	0	0	0	0	0	108

Таблица 10.16

	А	Б	В	Г	Д	Ж	З	И	К	Л	М
А			88									0
	∞	64	0
Б											75	0
	75	∞								131	0
В	83											0
	0		∞	8							11
Г					∞							0
			37	∞	0		53
Е						18	0					0
					∞	0	0
Ж							∞					5
						∞	0
З				8							0	0
				0		18	∞	68			0
И									37			0
							80	∞	0	37
К								37		37		0
								0	∞	0
Л									37			0
		108						37	0	∞	84
М		88										0
		0	22				35			107	∞
	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	5

Таблица 10.17

	А	Б	В	Г	Ж	З	И	К	Л	М
А			88								0
	∞	64	0
Б										75	0
	75	∞							131	0
В	83										0
	0		∞	8						11
Е					18	0					0
				∞	0	0
Ж						∞					0
					∞	0
З				8						0	0
				0	18	∞	68			0
И								37			0
						80	∞	0	37
К							37		37		0
							0	∞	0
Л								37			0
		108					37	0	∞	84
М		88									0
		0	22			35			107	∞
	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0

Таблица 10.18

	А	Б	В	Г	Ж	И	К	Л	М
А			88							0
	∞	64	0
Б									75	0
	75	∞						131	0
В	83									0
	0		∞	8					11
Е					∞					0
				∞	0
З				8					0	0
				0	∞	68			0
И							37			0
						∞	0	37
К						37		37		0
						0	∞	0
Л							37			0
		108				37	0	∞	84
М		88								0
		0	22					107	∞
	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0

Таблица 10.19

	А	Б	В	Г	И	К	Л	М
А			88						0
	∞	64	0
Б								75	0
	75	∞					131	0
В	75			∞					0
	0		∞	0				11
З								68	0
				∞	68			0
И						37			0
					∞	0	37
К					37		37		0
					0	∞	0
Л						37			0
		108			37	0	∞	84
М		88							0
		0	22				107	∞
	0	0	0	8	0	0	0	0	8

Таблица 10.20

1 2 3

Информация о работе

ВУЗ:

Магнитогорский государственный технический университет им. Г. И. Носова (МГТУ им. Носова)

Предмет:

Методы оптимизации транспортных процессов

Тип:

Отчеты по лабораторным работам

Категория:

Другие предметы (Общественные предметы)

Размер файла:

466 Kb

Скачали: