Применение метода двойного предпочтения и метода потенциалов для решения транспортной задачи в линейном программировании

  • Вид работы:
    Курсовая работа (т)
  • Предмет:
    Информационное обеспечение, программирование
  • Язык:
    Русский
    ,
    Формат файла:
    MS Word
    768,27 Кб
  • Опубликовано:
    2012-04-18
Вы можете узнать стоимость помощи в написании студенческой работы.
Помощь в написании работы, которую точно примут!

Применение метода двойного предпочтения и метода потенциалов для решения транспортной задачи в линейном программировании

Введение


В 1930 г. впервые прозвучала постановка задачи линейного программирования в работах советского экономиста А.Н. Толстого, имеющая вид предложения по составлению такого плана перевозки груза между пунктами, чтобы общий пробег транспорта был наименьшим; основы математического аппарата для решения экономических задач линейного программирования были созданы в 1939 г. академиком Л.В. Канторовичем и его учениками.

В настоящее время транспортная задача линейного программирования широко применяется как в теоретических разработках, так и в практике планирования различных экономических процессов. Особо важное значение она имеет при решении вопросов рационализации поставок важнейших видов промышленной и сельскохозяйственной продукции, а также оптимального планирования грузопотоков и работы различных видов транспорта.

Также транспортная задача применяется при решении экономических задач, которые по своему характеру не имеют ничего общего с транспортировкой груза. К задачам такого типа относят:

·        Увеличение производительности автомобильного транспорта за счет минимизации порожнего пробега;

·        Оптимальное закрепление за станками операций по обработке деталей;

·        Оптимальное назначения, или проблема выбора;

·        Задачи размещения с учетом транспортных и производственных затрат.

Как и для других задач линейного программирования, итерационный процесс по отыскании. Оптимального плана транспортной задачи начинают с нахождения опорного плана, найти который можно с помощью следующих методов:

·        Метод северо-западного угла;

·        Метод минимальной стоимости;

·        Метод двойного предпочтения;

А оптимальный план находится с помощью следующих методов:

·        Метод потенциалов;

·        Дельта-метод решения транспортной задачи;

В данной курсовой работе используется для нахождения опорного плана используется метод двойного предпочтения. Для определения оптимального плана - метод потенциалов.

оптимальный план минимизация перевозка

1. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ

Нефтеперерабатывающий завод получает 4 вида полуфабрикатов: 200 тыс. литров алкилата, 350 тыс. литров бензина прямой перегонки, 250 тыс. литров крекинг бензина, 100 тыс. литров изопентана.

В результате смешивания этих 4-ех компонентов в разных пропорциях образуется 3 сорта авиационного бензина:

Бензин А-2:3:5:2

Бензин В-3:1:2:1

Бензин С-2:2:1:3

Стоимость 1 тыс. литров указанных сортов бензина характеризуется числами: А-120 руб. В-100руб, С-150руб.

Таблица 1

Виды полуфабрикатов

Пропорциональное содержание полуфабрикатов

Ограничения полуфабрикатов в бензине, тыс.л.

Марка бензина

А

В

С


Алкилат

2

3

2

100

Крединг-бензин

3

1

2

125

Бензин прямой перегонки

5

2

1

150

Изопентон

2

1

3

50

Стоимость 1 тыс.л. Бензина (руб.)

120

100

150



Определить план смешивания компонентов, при котором будет достигнута максимальная стоимость всей продукции.

Задачу решить симплексным методом, используя язык программирования Turbo C и реализовать на ПЭВМ IBM PC 486

2. МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ

Математическая модель в общем виде:



при ограничениях

  


Вводятся обозначения для искомой задачи:

m - вид полуфабрикатов,

n - сорта бензина,

ai - пропорциональное содержание полуфабрикатов в бензине,

bj - ограничения полуфабрикатов в бензине, тыс.л.

Сij - стоимость бензина,

xij - объем выпуска бензина,

Z - минимальная стоимость всей продукции.

Математическая модель данной ЗЛП:

 

при ограничениях:


3. МЕТОД РЕАЛИЗАЦИИ МОДЕЛИ

Поставлена задача линейного программирования. Найти  максимальное значение функции

Z=C1X1+C2X2+...+CnXn

при ограничениях

a11x1+a12x2+...+a1nxn=b1

a21x1+a22x2+...+a2nxn=b2

............................................x1+am2x2+amnxn=bm≥0(j=1,2,...n)

bi≥0(i=1,2,...m)

Предполагается, что система ограничений задачи содержит m единичных векторов, причем без ограничения общности можно положить, что единичными являются первые m векторов.

Z=C1X1+C2X2+...+CnXn

при ограничениях

x1+a1,m+1 xm+1+...+a1nxn=b1+a2,m+1 xm+1+...+a2nxn=b2

.....................................................+am,m+1+xm+1+...+amnxn=bm≥0(j=1,2,...n)

Алгоритм симплексного метода представляет собой способ целенаправленного перебора планов, чтобы значения линейной формы в задачах на минимум уменьшалось при переходе от одного опорного плана к другому, число шагов для достижения этой цели m≤k≤2m, где m-число уравнений или размеренность базиса.

Заполняется исходная таблица. После чего производится вычисления в последовательности:

Подсчитывается Zj-Cj и определяется, не является ли рассматриваемый план оптимальным, т.е. не выполняется ли для всех xj условие: Zj-Cj≤0

Если для некоторого значение Zj -Cj>0, то выбирается вектор, который может быть введен в базис. Для этого разыскивается какое-нибудь, для которого max(Zj-Cj)=Zk-Ck>0, тогда Pk вводится в базис.

Выбирается вектор, который подлежит исключению из базиса. Это вектор для которого: для всех xik>0, тогда Pi -исключается из базиса.

Если все, то линейная форма неограниченна снизу.

После выделения направляющей строки и направляющего столбца, таблица преобразуется по формуле полного исключения.

В результате каждой итерации образуется новый опорный план. В конце концов, либо придем к оптимальному плану, либо убедимся в неограниченности линейной формы задачи.

Вычисления сводятся в табл.2

Таблица №2

i

Б

СБ

Ро

С1

С2

С1

Сm

Cm+1

...

Cj

...

Ck

...

Cn





P1

P1

...

P1

...

Pm

Pm+1

...

Pj

...

Pk

...

Pn

1

P1

С1

X1

1

0

...

0

...

0

X1

...


...


...

X1n

2

P2

С2

X2

0

1

...

0

...

0


...


...


...

X2n

...

...

...

...

...

...

...

...

...

...

...

...


...


...

...

1

P1

С1

X1

0

0

...

1

...

0


...


...


...

X1n

...

...

...

...

...

...


...

...

...

...


...


...


m

Pm

Сm

Xm

0

0

...

0

...

1


...


...


...

Xmn

m+1



Z0

0

0

...

0

...

0


...


...


...



. АЛГОРИТМ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ

.1 Вводятся А,В,С

.2 Заполняется симплексная таблица

.3 Вычисляется базис

.4 Находится опорный план и Z0

.5 Проверяется условие в (m+1)- строки Zj-Cj<=0 на min

.6 Если условие выполняется, то выполняется переход на пункт 4.10

.7 Выбирается вектор Pk по max(Zj-Cj)=Zk-Ck>0

.8 Выбирается вектор Pl, подлежащий исключению из базиса для которого: для всех xik>0

.9 Таблица преобразуется продолжением полного исключения и переход на пункт 4.4

.10 Печать Xopt и Zopt

. ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ СХЕМА

Находится первоначальный опорный план методом двойного предпочтения.

Таблица 4

10 0

16 0

3 14

8 0

15 0

14

3 0

14 0

12 0

9 0

1 25

25

2 40

20 16

4 0

11 0

5 0

56

7 0

17 24

13 6

8 10

15 5

45

40

40

20

10

30

140


.

Решение данной задачи осуществляется методом потенциалов.

Таблица 5

Шаг 1

Строки

Ui

Столбцы

ai



1

2

3

4

5




Vj




3

7

-2

5

-11


1

0

10 0

16 0

3 14

8 0

15 0

14

2

10

3 0

14 0

12 0

9 0

1 25

25

3

13

2 40

20 11

4 0

11 0

5 5

56

4

-4

7 0

17 29

13 6

8 10

15 0

45

bj

40

40

20

10

30

140


.

Таблица 6

Шаг 2

Строки

Ui

Столбцы

ai



1

2

3

4

5




Vj




-11

7

3

-2

-8


1

0

10 0

16 0

8 0

15 0

14

2

9

3 0

14 0

12 0

9 0

1 25

25

3

13

2 40

20 5

4 6

11 0

5 5

56

4

10

7 0

17 35

13 0

8 10

15 0

45

bj

40

40

20

10

30

140


.

Таблица 7

Шаг 3

Строки

Ui

Столбцы

ai



1

2

3

4

5




Vj




1

19

3

10

4


1

0

10 0

16 5

3 9

8 0

15 0

14

2

-3

3 0

14 0

12 0

9 0

1 25

25

3

1

2 40

20 0

4 11

11 0

5 5

56

4

-2

7 0

17 35

13 0

8 10

15 0

45

bj

40

40

20

10

30

140


Так как  , то получается оптимальный план на третьем шаге.

.

6. БЛОК-СХЕМА





































7. ПРОГРАММА

Данная задача линейного программирования реализована посредством MS Excel. Для этого используется процедура Excel «Поиск решения»,


где:

·        Установить целевую ячейку - служит для указания целевой ячейки, значение которой необходимо максимизировать, минимизировать или установить равным заданному числу. Эта ячейка должна содержать формулу:

o   Равной - служит для выбора варианта оптимизации значения целевой ячейки (максимизация, минимизация или подбор заданного значения числа). Чтобы установить число, необходимо ввести его в поле;

o   Изменяя ячейки - служит для указания ячеек, значения которых изменяются в процессе поиска решения до тех пор, пока не будут выполнены наложенные ограничения и условие оптимизации значения ячейки, указанной в поле Установить целевую ячейку;

o   Предположить - используется для автоматического поиска ячеек, влияющих на формулу, ссылка на которую дана в поле Установить целевую ячейку. Результат поиска отображается в поле Изменяя ячейки;

o   Ограничение - служит для отображения списка граничных условий поставленной задачи;

o   Добавить - используется для отображения диалогового окна Добавить ограничение;

o   Изменить - применяется для отображения диалогового окна Изменить ограничение;

o   Удалить - служит для снятия указанного ограничения;

o   Выполнить - используется для запуска поиска решения поставленной задачи;

o   Закрыть - служит для выхода из окна диалога без запуска поиска решения поставленной задачи. При этом сохраняются установки, сделанные в окнах диалога, появлявшихся после нажатий на кнопки Параметры, Добавить, Изменить или Удалить;

o   Параметры - применяется для отображения диалогового окна Параметры поиска решения, в котором можно загрузить или сохранить оптимизируемую модель и указать предусмотренные варианты поиска решения;

o   Восстановить - служит для очистки полей окна диалога и восстановления значений параметров по умолчанию.

8. ИНСТРУКЦИЯ ПОЛЬЗОВАТЕЛЮ


8.1     Включить ЭВМ.

.2       Запустить прикладную программу MS Excel.

.3       Открыть новый рабочий лист (Вставка/Лист).

.4       В ячейки диапазона А1:Е4 разместить таблицу стоимости перевозок.

.5       В ячейки диапазона А10:Е10 ввести следующие формулы:

А10 = СУММ(А6:А9)

В10 = СУММ(В6:В9)

С10 = СУММ(С6:С9)

D10 = СУММ(D6:D9)

Е10 = СУММ(Е6:Е9)

.6       В ячейки диапазона F6:F10 ввести следующие формулы:

F6 = СУММ(А6: E6)

F7 = СУММ(А7: E7)

F8 = СУММ(А8: E8)

F9 = СУММ(А9: E9)

.7       В ячейки диапазона G6:G9 ввести значения соответствующие запасам на складах.

.8       В ячейки диапазона А11:Е11 ввести значения соответствующие потребностям на птредприятиях.

.9       В ячейку F10 ввести формулу целевой функции = СУММПРОИЗВ(A1:E4;A6:E9).

.10     Выбрать на панели инструментов Данные/Анализ/Поиск решения.

.11     Установить целевую ячейку содержащую оптимизируемое значение (F10).

.12     Установить переключатель Равной минимальному значению, т.к. в поставленной задаче требуется вычислить минимальный объем затрат.

.13     В поле Изменяя ячейки задать диапазон подбираемых параметров ($A$6:$E$9).

.14     Определить набор ограничений. Для этого щелкнуть на кнопке Добавить и ввести следующие ограничения $A$10:$E$10 = $A$11:$E$11, $A$6:$E$9 = целое, $A$6:$E$9 >= 0, $F$6:$F$9 = $G$6:$G$9.

.15     Щелкнуть на кнопке Выполнить.

.16     В диалоговом окне Результаты поиска решения установить переключатель в положение Сохранить найденное решение.

.17     Полученные результаты вывести на печать.

9. РЕЗУЛЬТАТ СЧЕТА ПО ПРОГРАММЕ


Результат вычислений:

Оптимальный план:

  Xопт =

0 0 40 0

5 0 0 35

9 0 11 0

0 0 0 10

0 25 5 0

14 25 56 45


40

40

20

10

30


Целевая функция: Zопт = 956.

. ЭКОНОМИЧЕСКОЕ ОБЪЯСНЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ

В результате решения транспортной задачи по минимизации затрат на перевозку товаров с четырех складов на пять предприятий был получен оптимальный план:

   Xопт =

0 0 40 0

5 0 0 35

9 0 11 0

0 0 0 10

0 25 5 0

14 25 56 45


40

40

20

10

30



Чтобы затраты на перевозку товара с четырех складов на пять предприятий были минимальны, необходимо таким образом спланировать перевозки:

На первое предприятие 40 т товара с четвертого склада.

На второе предприятие 5 т товара с первого склада и 35 т с четвертого склада.

На третье предприятие 9 т товара с первого склада и 11 т с третьего склада.

На четвертое предприятие 10 т товара с четвертого склада.

На пятое предприятие 25 т товара со второго склада и 5 т с третьего склада.

При таком плане стоимость перевозок составляет 956 рублей.

В результате оптимизации плана получена экономия Zо - Zопт =

= 1108 - 56 = 152 рубля.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ


В результате выполнения курсовой работы закрепила знания по математическим и программным средствам моделирования при решении конкретной производственной программы.

При выполнении курсовой работы закрепила навыки нахождения оптимального плана транспортной задачи с помощью метода потенциалов.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ


·   Ю.Н. Кузнецов, В.И. Кузубов, А.Б. Волощенко «Математическое программирование» М. «Высшая школа», 1980г.

·   С.А. Соколицин «Применение математических методов в экономике и организации машиностроительного производства» Л, «Машиностроение», 1970г.

·   ЕСПД Схема алгоритмов и программ ГОСТ 19.002 - 80, ГОСТ 19.003-80, издательства стандартов, 1980г.

·   Методические указания к курсовой работе по дисциплине «Математические методы», Таганрог, ТАК, 2010г.

Похожие работы на - Применение метода двойного предпочтения и метода потенциалов для решения транспортной задачи в линейном программировании

 

Не нашли материал для своей работы?
Поможем написать уникальную работу
Без плагиата!