Обоснование принятия оптимальных решений для хлебозавода

  • Вид работы:
    Курсовая работа (т)
  • Предмет:
    Менеджмент
  • Язык:
    Русский
    ,
    Формат файла:
    MS Word
    1,7 Мб
  • Опубликовано:
    2014-07-03
Вы можете узнать стоимость помощи в написании студенческой работы.
Помощь в написании работы, которую точно примут!

Обоснование принятия оптимальных решений для хлебозавода

Министерство образования и науки Российской Федерации

Федеральное государственное бюджетное образовательное

Учреждение высшего профессионального образования

"Тульский государственный университет"

Кафедра финансов и менеджмента

Методы оптимальных решений

 

 

 

 

 

 

КУРСОВАЯ РАБОТА

"Обоснование принятия оптимальных решений для хлебозавода"

Содержание

Введение

Обоснование оптимального плана перевозок

Обоснование ценовой стратегии

Обоснование распределения финансовых ресурсов между проектами

Заключение

Список использованной литературы

Введение

Темой данной работы является обоснование принятия оптимальных решений для хлебозавода.

Целью выполнения типового расчета по дисциплине "Методы оптимальных решений" является овладение математическими методами решения экономических задач.

Задачи выполнения типового расчета:

научиться строить экономико-математические модели;

освоить симплекс-метод табличного решения задачи линейного программирования;

освоить двойственный симплекс-метод решения задачи линейного программирования;

освоить метод потенциалов решения транспортной задачи;

освоить методику решения антагонистических игр;

освоить методику решения задачи динамического программирования.

обоснование оптимального плана производства

В состав хлебозавода входят 2 производства: хлебобулочное и кондитерское. ОАО " Пышка" - хлебозавод. Он находится в Туле и распространяет свою продукцию по территории, данной области.

Основная задача хлебозавода:

обеспечение населения хлебобулочной и кондитерской продукцией.

Принципы и цели:

постоянное обновление и совершенствование ассортимента продукции;

использование только натурального и высококачественного сырья.

Главная задача предприятия - предлагать покупателю вкусный и полезный хлеб, сохраняющий здоровье, помогающий в работе и создающий хорошее настроение.

Хлебозавод выпускает следующие изделия:

П1 - Хлеб

Это пищевой продукт, получаемый путём выпечки, паровой обработки или жарки теста <#"825463.files/image001.gif">

при ограничениях:


. Построение двойственной задачи к задаче распределения ресурсов.

оптимальное решение хлебозавод экономический

.

Тогда транспонированная матрица, отражающая коэффициенты при переменных в системе ограничений ДЗЛП, имеет вид:

.

Таким образом, экономико-математическая модель ДЗЛП имеет вид:


при ограничениях


. Решение прямой и двойственной задач линейного программирования


Соответствие переменных прямой и двойственной задачи

Во взаимодвойственных задачах линейного программирования первоначальным переменным ПЗЛП соответствуют дополнительные переменные ДЗЛП и аналогично первоначальным переменным ДЗЛП соответствуют дополнительные переменные ПЗЛП.

х1 y4

х2 y5

х3 y6

х4 y1

х5 y2

х6 у3


Одновременное решение ПЗЛП и ДЗЛП с помощью симплекс-таблиц

Решаем ПЗЛП.

Находим исходное опорное решение и проверяем его на оптимальность. Для этого заполняем симплекс-таблицу. Все строки таблицы 1-го шага, за исключением строки Δj (индексная строка), заполняем по данным системы ограничений и целевой функции канонической формы записи ПЗЛП.

 сi

сj

32

67

43

0

0

0



Базисные переменные (БП)

х1

х2

х3

х4

х5

х6

bi

0

x4

1

4

12

1

0

0

65

0

x5

4

6

8

0

1

0

56

0

х6

1

11

9

0

0

1

15

Δj

-32

-67

-43

0

0

0

0


Первое опорное решение имеет вид:  = (0, 0, 0, 65, 56, 15),  = 0. Базисные переменные имеют значения х4 = 65, х5 = 56, х6 = 15.

В рассматриваемом случае первое опорное решение не оптимальное, поскольку имеются три отрицательные оценки Δ1 = - 32, Δ2 = - 67 Δ3 = - 43.

Следовательно, нужно сделать следующий шаг симплекс-метода: ввести в базис переменную, которую нужно улучшить.

Такой переменной является переменная из столбца с наибольшей по абсолютной величине оценкой |Δ2| = 67, т.е. переменная х3.

 сi

сj

32

67

43

0

0

0


min


Базисные переменные (БП)

х1

х2

х3

х4

х5

х6

bi

bi/ hij

0

x4

1

4

12

1

0

0

65


0

x5

4

6

8

0

1

0

56


0

х6

1

11

9

0

0

1

15


Δj

-32

-67

-43

0

0

0

0


0

x4

1

4

12

1

0

0

65

65/4

0

x5

4

6

8

0

1

0

56

56/6

0

х6

1

11

9

0

0

1

15

15/11

Δj

-32

-67

-43

0

0

0

0

-


На пересечении ключевой строки и ключевого столбца находится ключевой элемент "11".

Переход ко второму шагу симплекс-метода.

Заполним симплекс-таблицу второго шага. Вместо переменной х5 вводим в базис переменную х2, в целевой функции ей соответствует коэффициент 67, который вносится в соответствующую клетку столбца сi.

 сi

сj

32

67

43

0

0

0


min


Базисные переменные (БП)

х1

х2

Х3

х4

х5

х6

bi

bi/ hij

0

x4

7/11

0

96/11

1

0

-4/11

655/11


0

X5

38/11

0

34/11

0

1

-6/11

526/11


67

Х2

1/11

1

9/11

0

0

1/11

15/11


Δj

-285/1

0

130/11

0

0

67/11

1005/11

-


Поскольку не все оценки положительные Δj, то полученное опорное решение не является оптимальным. Вместо переменной х5 вводим в базис переменную х1, в целевой функции ей соответствует коэффициент 32, который вносится в соответствующую клетку столбца сi.

 сi

сj

32

67

43

0

0

0


min


Базисные переменные (БП)

х1

х2

Х3

х4

х5

х6

bi

bi/ hij

0

x4

0

0

155/19

1

-7/38

-5/19

964/19


32

X1

1

0

17/19

0

11/38

-3/19

263/19


67

Х2

0

1

14/19

0

-1/38

2/19

2/19


Δj

0

0

35

0

15/2

2

450

-


Поскольку все оценки положительные Δj, то полученное опорное решение является оптимальным:  = (263/19; 2/19; 0; 964/19; 0; 0), а максимальное значение целевой функции равно  =450.

Учитывая соответствие переменных взаимодвойственных задач, можно выписать оптимальное решение двойственной задачи.

 сi

сj

4

6

8

0

0

0



Базисные переменные (БП)

х1

х2

х3

х4

х5

х6

bi

0

x4

0

0

1

-7/38

-5/19

964/19

32

X1

1

0

17/19

0

11/38

-3/19

263/19

67

Х2

0

1

14/19

0

-1/38

2/19

2/19

Δj

0

0

35

0

15/2

2

450

yi

y4

y5

y6

y1

y2

y3



Таким образом,  = (0, 15/2, 2, 0, 0, 35), поскольку y1 x4, y2 x5, y3 x6, y4 x1, y5 x2, y6 x3. Значение целевой функции = 450.

Анализ решения ПЗЛП

Подставим оптимальные значения переменных x* в исходную систему ограничений ПЗЛП:

) 1⋅х1 + 4⋅х2 + 12⋅х3 ≤ 65

⋅263/19 + 4⋅2/19 + 12⋅0 = 271/19

/19≤ 65, следовательно, х4 = 50,73, ресурс Р1 используется не полностью;

) 4⋅х1 + 6⋅х2 + 8⋅х3 ≤ 56

⋅263/19 + 6⋅2/19 +8⋅0 = 56

= 56 следовательно, х5 = 0, ресурс Р2 используется полностью;

) 1⋅х1 + 11⋅х2 + 9⋅х3 ≤ 15

⋅263/19 + 11⋅2/19 + 9⋅0 = 15

=15, следовательно, х6 = 0, ресурс Р3 используется полностью.

Анализ решения ДЗЛП

Подставим оптимальные значения переменных у* в исходную систему ограничений ПЗЛП:

1) 1⋅у1 + 4⋅у2 + 1⋅у3 ≥ 32, 1⋅0 + 4⋅15/2 + 1⋅2 = 32

= 32, следовательно, у4 = 0, убытки от производства первого вида продукции П1, которая вошла в оптимальный план производства отсутствуют;

) 4⋅у1 + 6⋅у2 + 11⋅у3 ≥ 67

⋅0 + 6⋅15/2 + 11⋅2= 67

=67, следовательно, у5 = 0, убытки от производства второго вида продукции П2, которая вошла в оптимальный план производства отсутствуют;

) 12⋅у1 + 8⋅у2 + 9⋅у3 ≥ 43

⋅0 + 8⋅15/2 + 9⋅2 = 78

≥43, следовательно, у6 = 35, убытки от производства третьего вида продукции П3, которая не вошла в оптимальный план производства, в случае ее производства будут составлять 35 ден. ед. с каждого изделия третьего вида

. Расчет границ изменения дефицитных ресурсов, в пределах которых не изменится структура оптимального плана

Система неравенств для базисных переменных ПЗЛП, используя элементы из столбца свободных членов bi и столбца, соответствующего переменной у1. Определяем допустимый интервал изменения границ первого вида ресурса Р1

 ⇒ .

Учитывая, что b1 =65, допустимый интервал изменения границ первого вида ресурса составит или

Аналогично, определяем допустимый интервал изменения границ второго вида ресурса Р2:

 ⇒  ⇒ .

Учитывая, что b2 = 56, допустимый интервал изменения границ второго вида ресурса составит .

Аналогично, определяем допустимый интервал изменения границ третьего вида ресурса Р3:

 ⇒

Учитывая, что b3 = 15, допустимый интервал изменения границ третьего вида ресурса составит

Проверим границы с помощью вычислительного эксперимента:

Зададим b3 = 10

ПЗЛП

Рисунок 1

Получили новую структуру оптимального плана прямой задачи: (х1=0, х2=0, х3=0).

Зададим b3 = 20

ПЗЛП

Рисунок 2

Получили структуру оптимального плана, соответствующую исходной ().

Также проверим ДЗЛП:

Рисунок 3

Внутри границы решение ДЗЛП не меняет структуру. ()

Эти эксперименты подтверждают правильность границы .

. Уточнение значения недефицитных ресурсов, при которых оптимальный план не изменится

Значение остатка недефицитного ресурса определяется значением соответствующей дополнительной переменной.

В рассматриваемом случае недефицитный ресурс является первый, а второй и третий ресурс - дефицитные.

. Расчет границ изменения цены изделия, попавших в оптимальный план производства, в пределах которых оптимальный план не изменится

В план производства вошел третий вид продукции П3.

 ⇒  ⇒ .

Учитывая цену третьего вида продукции с1 = 32, интервал устойчивости изменения цен составит .

Для видов продукции, не попавших в оптимальный план производства, исследование допустимых границ изменения цен не проводится.

 ⇒ .

Учитывая цену третьего вида продукции с2 = 67, интервал устойчивости изменения цен составит .

Для видов продукции, не попавших в оптимальный план производства, исследование допустимых границ изменения цен не проводится.

Зададим с3 = 5

Рисунок 4

Рисунок 5

Рисунок 6

. Определение величины ∆bs ресурса Рs, введением которого в производство можно компенсировать убыток и сохранить максимальный доход на прежнем уровне (ресурсы предполагаются взаимно заменяемыми), получаемый при исключении из производства ∆br единиц ресурса Рr

В рассматриваемом случае: r = 3; ∆br = 0,1; s = 1.

Для взаимозаменяемых ресурсов (коэффициент взаимозаменяемости >0, но отличен от бесконечности) количество ресурса ∆bi вида i, необходимое для замены выбывающего количества ∆bk ресурса k, определяется по формуле:

.

Таким образом, . Следовательно, замена первого ресурса невозможна.

. Оценка целесообразности приобретения ∆bk единиц ресурса Рk по цене сk за единицу

Приобретение дополнительного количества ресурса целесообразно, если выполняется условие непревышения новой цены над теневой ценой

 

сk.

В противном случае приобретение дополнительного количества ресурса нецелесообразно.

В рассматриваемом случае:

∆bk = 0,5; k = 2, ck =24.

Поскольку  < 24, то приобретение дополнительного количества ресурса не целесообразно.

. Оценка целесообразности выпуска нового изделия П4, на единицу которого ресурсы Р1, Р2, Р3 расходуются в количествах a14, a24, a34 единиц, а цена единицы изделия составляет с4 денежных единиц

Включение дополнительного вида продукции n+1 в план производства целесообразно, если соотношение дополнительных затрат и цены реализации дополнительного вида продукции удовлетворяет следующему условию

.

Расчет затрат осуществим по формуле

 ден. ед.

Учитывая, что затраты на ресурсы для производства продукции третьего вида меньше цены реализации с4 = 15 ден. ед., то включение ее в план производства целесообразно.

. Решение прямой и двойственной задач линейного программирования в среде Microsoft Exсel

Решение задач линейного программирования с помощью программы Microsoft Excel осуществляется через меню Сервис и вкладку Поиск решения. Если данная вкладка не установлена, то ее установка осуществляется следующими действиями:

. Войти в меню Сервис.

. Выбрать команду Надстройки.

. В появившемся диалоговом окне Надстройки установить флажок напротив строки Поиск решения и нажать кнопку ОК.

После произведенных действий в меню Сервис появится команда Поиск решения.

Прежде чем начать выполнение команды Поиск решения следует провести подготовительные действия по введению данных задания в таблицу.

Выбираем ячейку для введения целевой функции (например, ячейку А1). При записи целевой функции в ячейку А1 вместо значений переменной хi подставляют названия пустых ячеек, в которых хотим получить искомые значения х1, х2, х3, например, С1, С2, С3. Тогда запись целевой функции в ячейке А1 будет иметь вид = 32*С1+67*С2+43*С3. После введения целевой функции в ячейку А1 нажимаем клавишу "Enter", в ячейке А1 отобразится 0.

Условия ограничений вписываем в ячейки столбца В. В выбранные ячейки записываются только левые части неравенств в следующем виде:

Ячейка В1: =1*С1+4*С2+12*С3 "Enter"

Ячейка В2: =4*С1+6*С2+8*С3 "Enter"

Ячейка В3: =1*С1+11*С2+9*С3 "Enter"

Ячейка В4: =С1 "Enter"

Ячейка В5: =С2 "Enter"

Ячейка В6: =С3 "Enter"

Через меню Сервис / Поиск решения открыть окно поиска решения:


В поле ввода Установить целевую ячейку вводим ссылку на ячейку А1.

В поле ввода Изменяя ячейки укажем ссылки на ячейки С1: С3.

Данная операция осуществляется следующими действиями:

. Щелкнуть левой кнопкой мыши в поле ввода Изменяя ячейки.

. Выделить при помощи левой кнопки мыши ячейки, начиная с С1 и до ячейки С3 (поле ввода изменения ячейки должно автоматически заполниться).

В поле ввода Ограничения введем ограничения, соответствующие ячейкам В1, В2, В3. Ввод значений осуществляется в следующем порядке:

. Нажать кнопку Добавить. Появится диалоговое окно Добавление ограничения.

. Для каждого логического выражения, находящихся в ячейках В1, В2, В3 вводим свое условие и свое ограничение, последовательно нажимая кнопку Добавить. По окончании нажать кнопку ОК.


. Должен появиться следующий результат:


. Для поиска максимального значения устанавливаем флажок.

Для осуществления вычислений нажмем кнопку Выполнить. Откроется окно диалога Результаты поиска решения. В окне Тип отчета выберем строку Результаты и нажмем кнопку ОК.

Получим следующие результаты:

В ячейке А1 отражено максимально возможное значение функции при заданных условиях 450.

В столбце В отражены значения логических выражений, удовлетворяющих исходным ограничениям. (кроме В1)

х1 + 4х2 +12х3 = 14

х1 + 6х2 + 8х3 = 56

х1 + 11х2 + 9х3 =15

В столбце С отражены значения переменных, при которых значение функции принимает максимальную величину:

х1 = 13,842 х2 = 0,105, х3 = 0.

На листе "Отчет по результатам" появится следующая информация, отражающая результаты расчета:


Б. Двойственный симплекс-метод

. Выражение базисных переменных ПЗЛП и ДЗЛП через свободные.

Выразим базисные переменные ПЗЛП и ДЗЛП через свободные:


. Определение исходного решения прямой и двойственной задач и проверка его на оптимальность.


yбаз

y4

y5

y6


yсв

xсв xбаз

 - x1

 - x2

 - x3

bi

y1

x4

1

4

12

65

y2

x5

4

6

8

56

y3

x6

1

11

9

15

cj


-32

-67

-43

0


Решение ПЗЛП выписывается по строкам, значения базисных переменных берутся из столбца bi, если переменная с соответствующим индексом не входит в базис, то ее значение равно нулю: = (0, 0, 0, 65, 56, 15),  = 0.

Решение ДЗЛП выписывается по столбцам, значения базисных переменных берутся из строки cj, если переменная с соответствующим индексом не входит в базис, то ее значение равно нулю: = (0, 0, 0, −32, −67, −43),  = 0.

Данное решение не является оптимальным, поскольку решение не допустимое (не выполнено условие неотрицательности переменных), ему соответствуют отрицательные элементы в строке . Поэтому следует провести замену переменных в базисе.

В рассматриваемом примере в строке  три отрицательных элемента


yбаз

y4

y5

y6


yсв

xсв xбаз

 - x1

 - x2

 - x3

bi

y1

x4

1

4

12

65

y2

x5

4

6

8

56

y3

x6

1

11

9

15

cj


-32

-67

-43

0


Можно выбрать любой из них, поэтому выбираем "−67", а над ним выбираем элемент из первой строки "11". Следовательно, третья строка - разрешающая (выделена жирным шрифтом).

Заполнение нижних частей клеток для разрешающей строки и разрешающего столбца варианта 0:


yбаз

y4

y5

y6


yсв

 xсв xбаз

 - x1

 - x2

 - x3

bi

y1

x4

1

4 4

12

65

y2

x5

4

6 6

8

56

y3

x6

1 1

"11" 1

9 9

15 15

cj


-32

-67 67

-43

0


. Заполнение нижних частей для остальных клеток.


yбаз

y4

y5

y6


yсв

 xсв xбаз

 - x1

 - x2

 - x3

bi

y1

x4

1 7

4 4

12 96

65 655

y2

x5

4 38

6 6

8 34

56 526

y3

x6

1 1

"11" 1

9 9

15 15

cj


-32 285

-67 67

-43 130

0 1005


. Построение новой симплекс-таблицы.

Переходим к следующей симплекс-таблице. При этом в первую строку включается пара переменных х2, у5, соответствующих разрешающему столбцу, а во второй столбец вводится пара переменных х6, у3, соответствующая разрешающей строке. Верхние части клеток заполняются элементами, полученными в результате деления соответствующих (стоящих на аналогичном месте) элементов из предыдущей таблицы в нижних частях клеток на разрешающий элемент "11":


yбаз

y4

у3

y6


yсв

 xсв xбаз

 - x1

 - x6

 - x3

bi

y1

x4

7/11

-4/11

96/11

655/11

y2

x5

38/11

-6/11

34/11

526/11

y5

x2

1/11

1/11

9/11

15/11

cj


-285/11

67/11

130/11

1005/11


Решение ПЗЛП на втором шаге двойственного симплекс-метода также выписывается по строкам: = (0, 15/11, 0, 655/11, 526/11, 0),  = 1005/11, решение ДЗЛП выписывается по столбцам: = (67/11, 0, 0, - 285/11, 0, 130/11),  = 1005/11. Данное решение также не оптимальное, поскольку в строке  еще остались отрицательные элементы. Необходимо продолжить поиск оптимального решения.

В строке  выбираем отрицательный элемент "−285/11". Над ним выбираем положительный, предпочтительнее "38/11", поскольку третья строка была выбрана на предыдущем шаге метода, следовательно, вторая строка - разрешающая (выделена жирным шрифтом):


yбаз

y4

у3

y6


yсв

 xсв xбаз

 - x1

 - x3

bi

y1

x4

7/11

-4/11

96/11

655/11

y2

x5

"38/11"

-6/11

34/11

526/11

y5

x2

1/11

1/11

9/11

15/11

cj


-285/11

67/11

130/11

1005/11


Разрешающий элемент "38/11" находится на пересечении разрешающей строки и разрешающего столбца.

Заполнение нижних частей клеток осуществляется аналогично рассмотренному выше.

Получаем следующую таблицу:


yбаз

y4

у3

y6


yсв

 xсв xбаз

 - x1

 - x6

 - x3

bi

y1

x4

7/11 7/11

-4/11 110/121

96/11 3410/121

655/11 21208/121

y2

x5

"38/11" 1

-6/11 6/11

34/11 34/11

526/11 526/11

y5

x2

1/11 1/11

1/11 44/121

9/11 308/121

15/11 44/121

cj


-285/11 285/11

67/11 836/121

130/11 14630/121

1005/11 188100/121


Переходим к следующей симплекс-таблице. При этом во вторую строку включается пара переменных х1, у4, соответствующих разрешающему столбцу, а в первый столбец вводится пара переменных х5, у2, соответствующая разрешающей строке. Клетки следующей таблицы заполняются элементами, полученными в результате деления соответствующих элементов из предыдущей таблицы в нижних частях клеток на разрешающий элемент "38/11". Поскольку в нижних частях клеток таблицы все элементы положительные и разрешающий элемент также положительный, то в следующей таблице будет получено оптимальное решение и нет необходимости делить на две части клетки в последней таблице.

Сократим и получим следующую таблицу:


yбаз

y2

у3

y6


yсв

 xсв xбаз

 - x5

 - x6

 - x3

bi

y1

x4

-7/38

-110/418

3410/418

964/19

y4

x1

11/38

-6/38

34/38

263/19

y5

x2

-1/38

9,5

308/418

2/19

Сj


15/2

2

35

450


Оптимальное решение ПЗЛП: = (263/19, 2/19, 0, 964/19, 0, 0), = 450, оптимальное решение ДЗЛП: = (0, 15/2, 2, 0, 0, 35),  = 450.

Данное решение аналогично решению, полученному в соответствии с методом одновременного решения пары взаимодвойственных задач для ПЗЛП и совпадает с решением ДЗЛП в отношении значения целевой функции. Однако поскольку ДЗЛП имеет альтернативные решения, то полученное в результате расчета решение является альтернативным по отношению к полученному первым методом.

Обоснование оптимального плана перевозок


На трех базах (пунктах отправления) A1, A2, A3 находится однородный груз в количествах, соответственно равных а1, а2 и а3 единицам. Этот груз требуется перевести в три пункта назначения B1, B2, B3 соответственно в количествах b1, b2 и b3. единиц. Стоимость перевозки единицы груза из i-го пункта отправления в j-й пункт назначения составляет cij денежных единиц. Определить оптимальный план перевозок, при котором общая стоимость перевозок будет минимальной.

Исходные данные:

Стоимость перевозки

В1

В2

В3

В4

Запасы

А1

с11 = 21

с12 = 19

с13 = 11

с14 = 12

а1 = 24

А2

с21 =26

с22 = 29

с23 = 14

с24 = 26

а2 = 12

А3

с31 = 21

с32 = 22

с33 = 18

с34 = 25

а3 = 18

А4

с41 = 23

с42 = 40

с43 = 26

с44 = 28

а4 = 16

Потребности

b1 = 11

b2 = 13

b3 = 26

b4 =20

-


. Проверка разрешимости транспортной задачи

Проверим условие разрешимости транспортной задачи:

.

+13+26+20=24+12+18+16; 70=70

Условие разрешимости транспортной задачи выполнено.

. Экономико-математическая модель транспортной задачи.

Обозначим xij - количество груза, перевозимого из пункта Аi в пункт Bj:

Объем перевозок

В1

В2

В3

В4

Запасы

А1

21 х11

19 х12

11 х13

12 х14

а1 = 24

А2

26 х21

29 х22

14 х23

26 х24

а2 = 12

А3

21 х31

22 х32

18 х33

25 х34

а3 = 18

А4

23 х41

40 х42

26 х43

28 х44

а4 = 16

Потребности

b1 = 11

b2 = 16

b3 = 26

b4 = 20

-


Математическая модель транспортной задачи имеет вид


при ограничениях:

.

Таким образом, целевая функция транспортной задачи имеет вид


Ограничения транспортной задачи:

 .


. Начальное решение транспортной задачи

Найдем исходное опорное решение по методу минимальной стоимости. Для этого заполним распределительную таблицу:

 

1

2

3

4


11/0

13/6/0

26/2/0

20/10/0

1

24/0

 21

 19

 11 24

 12

2

12/2

 26

 29

 14 2

 26 10

3

18/7

 21 11

 22 7

 18

 25

4

16/6/0

 23

 40 6

 26

 28 10


Таким образом, все поставки распределены, получено начальное решение транспортной задачи:


Значение целевой функции:

.

. Решение транспортной задачи методом потенциалов

Проверка решения Х0 на невырожденность. Количество ненулевых элементов в решении транспортной задачи Х0 равно 7, ранг матрицы rang X = m + n - 1 = 4 + 4 - 1= 7. Поскольку 7= 7, то условие невырождености выполнено.

Проверка решения Х0 на оптимальность.

Проверим найденное опорное решение на оптимальность, добавив в распределительную таблицу столбец ui и строку vj: Полагаем u1 = 0, запишем это значение в последнем столбце первой строки таблицы. Находим оставшиеся потенциалы.

Таким образом, найдены все значения потенциалов:

 

1

2

3

4

Ui


11

13

26

20


1

24

 21

 19

 11 24

 12

0

2

12

 26

 29

 14 2

 26 10

3

3

18

 21 11

 22 7

 18

 25

-13

4

16

 23

 40 6

 26

 28 10

5

Vj

34

35

11

23



Вычисляем оценки свободных клеток:

,

,

,

,


Получили шесть положительных оценок свободных клеток: Δ11= 13, Δ12 = 16, Δ14 = 11, Δ21 =11Δ22 = 9, Δ41 = 16. Следовательно, исходное опорное решение не является оптимальным и его можно улучшить.

24                                       14                   10

2                 10                    12                    0

 

1

2

3

4

Ui


11

13

26

20


1

24

 21

 19

 11 14

 12 10

0

2

12

 26

 29

 14 12

 26

3

3

18

 21 11

 22 7

 18

 25

-2

4

16

 23

 40 6

 26

 28 10

16

Vj

23

24

11

12



,

,

,

,


Получили три положительных оценки свободных клеток: Δ11= 2, Δ12 = 5, Δ41 = 16. Следовательно, исходное опорное решение не является оптимальным и его можно улучшить.

  11               7            5                 13

    

                    6              6                 0

 

1

2

3

4

Ui


11

13

26

20


1

24

 19

 11 14

 12 10

0

2

12

 26

 29

 14 12

 26

3

3

18

 21 5

 22 13

 18

 25

14

4

16

 23 6

 40

 26

 28 10

16

Vj

7

8

11

12



Получили три положительных оценки свободных клеток: Δ33= 7, Δ34 = 1, Δ43 = 1. Следовательно, исходное опорное решение не является оптимальным и его можно улучшить.

5                                                      5

   

6                 10              11          5


1

2

3

4

Ui


11

13

26

20


1

24

 21

 19

 11 14

 12 10

0

2

12

 26

 29

 14 12

 26

3

3

18

 21

 22 13

 18

 25 5

13

4

16

 23 11

 40

 26

 28 5

16

Vj

7

9

11

12




Получили две положительные оценки свободных клеток: Δ33= 6, Δ43 = 1. Следовательно, исходное опорное решение не является оптимальным и его можно улучшить.

14                 10           9            15

   

5.           5         


1

2

3

4

Ui


11

13

26

20


1

24

 21

 19

 11 9

 12 15

0

2

12

 26

 29

 14 12

 26

3

3

18

 21

 22 13

 18 5

 25

7

4

16

 23 11

 40

 26

 28 5

16

Vj

7

15

11

12




Получили одну положительную оценку свободной клетки: Δ43 = 1.

Следовательно, исходное опорное решение не является оптимальным и его можно улучшить.

9                   15            4                 20

   

                     5              5      


1

2

3

4

Ui


11

13

26

20


1

24

 21

 19

 11 4

 12 20

0

2

12

 26

 29

 14 12

 26

3

3

18

 21

 22 13

 18 5

 25

7

4

16

 23 11

 40

 26 5

 28

15

Vj

8

15

11

12




Все оценки свободных клеток положительные, следовательно, решение оптимально. Значение целевой функции:

L (x) min=4*11+20*12+12*14+13*22+5*18+11*23+5*26=1211

Таким образом, решение транспортной задачи:

 

Решение транспортной задачи в среде Microsoft Exсel

Ввод исходных данных (в области C3: F6 - тарифы на перевозку продукции; в столбце H3: H6 - запасы; в ячейках С7, D7, E7, F7 - потребности).

В области решения в ячейке H10 введите формулу стоимости перевозок: =СУММПРОИЗВ (C13: F16; C3: F6). Для этого необходимо нажать на значок f (x) на панели инструментов, выбрать математическую функцию СУММПРОИЗВ и ввести два массива C13: F16 и C3: F6. Далее в области C12: F15 проставьте любое первоначальное решение (например, единицы) / В ячейке С16 записывается формула: =СУММ (C13: C15), т.е. сумма значений по столбцу (можно выделить значения столбца и нажать на знак автосуммы Σ на панели инструментов). Аналогично в C18, D18, E18, F18. Автоматически суммируются значения по столбцам.

В ячейке H13 записывается формула: =СУММ (C13: F15), т.е. сумма значений по строке (можно выделить значения строки и нажать на знак автосуммы Σ на панели инструментов). Аналогично в H13, H14, H15, H16. Автоматически суммируются значения по строкам:

Далее выполняют команду Поиск решения (вкладка Сервис или Данные).

Установить целевую ячейку H9, равной минимальному значению.

В поле ввода Изменяя ячейки установить C13: F16

В поле ввода Ограничения установить C13: F16>= 0

C7: F7 = C18: E18: H6 = H13: H16

Далее нажимают на кнопку Параметры и устанавливают флажок на метод поиска сопряженных градиентов:

Вычисления производятся при нажатии кнопки Выполнить два раза. Получим решение задачи:

Обоснование ценовой стратегии


Предприятие может выпускать m видов продукции, получая при этом прибыль (убытки), зависящие от спроса. Спрос может принимать n состояний. Известна матрица Н прибыли (убытка), которую получит предприятие при выпуске i-й продукции при j-м состоянии спроса.

Обоснование ценовой стратегии:


Определим нижнюю цену игры - α. Нижняя цена игры α - это максимальный выигрыш, который мы можем гарантировать себе, в игре против разумного противника, если на протяжении всей игры будем использовать одну и только одну стратегию (такая стратегия называется "чистой").

Найдем в каждой строке платежной матрицы минимальный элемент и запишем его в дополнительный столбец

Затем найдем максимальный элемент дополнительного столбца (отмечен звездочкой), это и будет нижняя цена игры.

Стратегии "A"

Стратегии "B"

Минимумы строк


B1

В2

В3

B4

B5


A1

2

4

0

2

5

0

A2

6

2

8

4

2

2*


В нашем случае нижняя цена игры равна: α = 2, и для того чтобы гарантировать себе выигрыш не хуже чем 2 мы должны придерживаться стратегии A2.

Определим верхнюю цену игры - β

Верхняя цена игры β - это минимальный проигрыш, который может гарантировать себе игрок "В", в игре против разумного противника, если на протяжении всей игры он будет использовать одну и только одну стратегию.

Найдем в каждом столбце платежной матрицы максимальный элемент и запишем его в дополнительную строку снизу

Затем найдем минимальный элемент дополнительной строки (отмечен плюсом), это и будет верхняя цена игры.

Стратегии "A"

Стратегии "B"

Минимумы строк


B1

В2

В3

B4

B5


A1

2

4

0

2

5

0

A2

6

2

8

4

2

2

Максимумы столбцов

6

4*

8

4*

5



В нашем случае верхняя цена игры равна: β = 4, и для того чтобы гарантировать себе проигрыш не хуже чем 4 противник (игрок "B") должен придерживаться стратегии B4 или В2

Сравним нижнюю и верхнюю цены игры, в данной задаче они не совпадают, т.е. α ≠β ⇒ 2υ4. Это значит, что игра не имеет Седловой точки.

Способ - аналитический:

Выполним доминирование. Для этого вычеркнем 1,3,5 столбцы.

 


Цена игры:


Способ - графический:

Выполним доминирование. Для этого вычеркнем 1столбец.


Чистые стратегии 2 игрока

Ожидаемые выигрыши 1 игрока

1

 (4-2) *х1+2= 2*х1+2

2

 (0-8) * х1+8= - 8*х1+8

3

 (2-4) * х1+4= - 2* х1+4

4

 (5-2) * х1+2= 3*х1+2


*х1+2= - 2* х1+4

*х1=2

х1=,

v=2* х1+ 2=2*+2=1+2=3

v = 3

Оптимальная стратегия 1 игрока:


Чистые стратегии 1 игрока

Ожидаемые проигрыши 2 игрока

1


2



,

V=2*  +2=3

Оптимальная стратегия 2 игрока:

Y*= (0; ; 0; ; 0)

Проверка:

Х* ∙ Н ∙ Y*T= V (H)

==3

=3

Решим данную игру на компьютере.

ПЗЛП:

X*= (0,5; 0,5)


ДЗЛП:


Обоснование распределения финансовых ресурсов между проектами


На развитие трех предприятий выделено В млн. руб. Известна эффективность капитальных вложений xi в каждое j-е предприятие, заданная таблично значением нелинейной функции fj (xi), где , , n - количество предприятий, m - количество возможных сумм капитальных вложений.

Необходимо распределить выделенные средства между предприятиями таким образом, чтобы получить максимальный суммарный доход.

Исходные данные варианта:

Объем капиталовложений Xi (тыс. руб.)

Прирост выпуска продукции ѓі (Xi) в зависимости от объема капиталовложений (тыс. руб.)


предприятие 1

предприятие 2

предприятие 3

0 100 200 300 400 500 600 700

0 50 80 90 150 190 210 220

0 50 60 120 130 190 230 250


Математическая модель задачи.

,


Математическая модель задачи варианта 0:


при ограничениях:

,

.

Условная оптимизация.

Максимально возможный доход, который может быть получен с предприятий (с k-го по n-е), определяется с помощью функции Беллмана:

,

где Сk - количество средств, инвестируемых в k-е предприятие, 0≤ СkВ.

На первом шаге условной оптимизации при k = n функция Беллмана представляет собой прибыль только с n-го предприятия. При этом на его инвестирование может остаться количество средств Сn, 0 ≤ СnВ. Чтобы получить максимум прибыли с этого предприятия, можно вложить в него все эти средства, т.е. Fn (Сn) = fn (Сn) и хn = Сn.

Для упрощения расчетов предполагаем, что распределение средств осуществляется в целых числах xi = {0, 100, 200, 300, 400, 500, 600, 700} тыс. руб.

Решение.этап. Условная оптимизация.

-й шаг: k = 3.

 x3 C3

0

100

200

300

400

500

600

700

F3 (C3)


0

0








0

0

100


50







50

100

200



60






60

200

300




120





120

300

400





130




130

400

500






190



190

500

600







230


230

600

700








250

250

700


В шапке таблицы отражены варианты значений капиталовложений х3, которые могут быть предоставлены третьему предприятию. В столбце C3 отражены варианты значений капиталовложений, которые могут быть выделены всем трем предприятиям в совокупности.

Предположим, что все средства в количестве x3 = 700 тыс. руб. отданы третьему предприятию. В этом случае максимальный доход составит f3 (x3) = 700 тыс. руб., следовательно: F3 (C3) = f3 (x3) и x3 = C3.

-й шаг: k = 2. Определяем оптимальную стратегию при распределении денежных средств между вторым и третьим предприятиями. При этом рекуррентное соотношение Беллмана имеет вид:

.

Представим в таблице расчет функции Беллмана.

Таблица 2

x2 C2

0

100

200

300

400

500

600

700

F2 (C2)


0

0+0








0

0

100

0+50

50+0







50

0/100

200

0+60

50+50

80+0






100

100

300

0+120

50+60

80+50

90+0





130

200

400

0+130

50+120

80+60

90+50

150+0




170

100

500

0+190

50+130

80+120

90+60

150+50

190+0



200

200/400

600

0+230

50+190

80+130

90+120

150+60

190+50

210+0


240

100/500

700

0+250

50+230

80+190

90+130

150+120

190+60

210+50

220+0

280

100


В шапке таблицы отражены варианты значений капиталовложений х2, которые могут быть предоставлены второму предприятию при условии, что часть средств выделяется третьему предприятию. В клетках таблицы первое слагаемое - это возможный прирост выпуска продукции второго предприятия f2 (х2) в результате освоения капиталовложений х2; второе слагаемое - значение функции Беллмана, полученной на предыдущем шаге F3 (C2 - х2), т.е. возможный прирост выпуска продукции третьего предприятия, если ему будет выделена оставшаяся часть капиталовложений, определяемая как C2 - х2. 3-й шаг: k = 1. Определяем оптимальную стратегию при распределении денежных средств между первым и двумя другими предприятиями, используя следующую формулу для расчета суммарного дохода:

,

на ее основе составлена табл.3.

В шапке таблицы отражены варианты значений капиталовложений х1, которые могут быть предоставлены первому предприятию при условии, что часть средств выделяется второму и третьему предприятию. В клетках таблицы первое слагаемое - это возможный прирост выпуска продукции первого предприятия f1 (х1) в результате освоения капиталовложений х1; второе слагаемое - значение функции Беллмана, полученной на предыдущем шаге F2 (C1-х1), т.е. возможный прирост выпуска продукции второго и третьего предприятий, если им будет выделена оставшаяся часть капиталовложений, определяемая как C1 - х1.

Таблица 3

x1 C1

0

100

200

300

400

500

600

700

F1 (C1)


0

0+0








0

0

100

0+50

40+0







50

0

200

0+100

40+50

60+0






10

0

300

0+130

40+100

60+50

100+0





140

100

400

0+170

40+130

60+100

100+50

120+0




170

0/100

500

0+200

40+170

60+130

100+100

120+50

180+0



210

100

600

0+240

40+200

60+170

100+130

120+100

180+50

190+0


240

0/100

700

0+280

40+240

60+200

100+170

120+130

180+100

190+50

220+0

280

0/100/500


Значение функции Беллмана F1 (С1) представляет собой максимально возможный доход со всех предприятий, а значение , на котором достигается максимум дохода, является оптимальным количеством средств, вложенных в первое предприятие.

Значение целевой функции равно максимальному значению функции Беллмана F1 (С1) из табл.3.

Следовательно, значение целевой функции равно Fmax (x*) = 280 тыс. руб.этап. Безусловная оптимизация.

Далее на этапе безусловной оптимизации для всех последующих шагов вычисляется величина Сk = (Сk-1 - хk-1) оптимальным управлением на k-м шаге является то значение хk, которое обеспечивает максимум дохода при соответствующем состоянии системы Sk.

Определяем компоненты оптимальной стратегии. Для этого значения функций Беллмана и соответствующие им оптимальные значения х вносим в итоговую табл.4.

Таблица 4.

C1

F3 (C3)


F2 (C2)


F1 (C1)


0

0

0

0

0

0

0

100

50

100

50

0/100

50

0

200

60

200

100

100

10

0

300

120

300

130

200

140

100

400

130

400

170

100

170

0/100

500

190

500

200

200/400

210

100

600

230

600

240

100/500

240

0/100

700

250

700

280

100

280

0/100/500


-й шаг. По данным из табл.4 максимальный доход при распределении 700 тыс. руб. между тремя предприятиями составляет: C1 = 700, F1 (700) = 280 тыс. руб.

При этом возможны следующие варианты.

Первому предприятию нужно выделить:

) = 0 тыс. руб.;

) = 100 тыс. руб.;

) = 500 тыс. руб.

-й шаг. Определяем величину оставшихся денежных средств, приходящуюся на долю второго и третьего предприятий:

) С2 = C1 - = 700 - 0 = 700 тыс. руб.;

) С2 = C1 - = 700 - 100 = 600 тыс. руб.;

) С2 = C1 - = 700 - 500 = 200 тыс. руб.

По данным табл.4 находим, что оптимальный вариант распределения между вторым и третьим предприятиями денежных средств размером:

) 700 тыс. руб. составляет: F2 (700) = 280 тыс. руб. при выделении второму предприятию = 100 тыс. руб.;

) 600 тыс. руб. составляет: F2 (600) = 240 тыс. руб. при выделении второму предприятию = 100/500 тыс. руб.;

) 200 тыс. руб. составляет: F2 (200) = 100 тыс. руб. при выделении второму предприятию = 100 тыс. руб.

-й шаг. Определяем величину оставшихся денежных средств, приходящуюся на долю третьего предприятия:

) С3 = C2 -  = 700 - 100 = 600 тыс. руб.;

) С3 = C2 -  = 600 - 100 =500;

С3 = C2 -  = 600 - 500 =100;

) С3 = C2 - = 200 - 100 = 100 тыс. руб.

По данным табл.4 находим:

) F3 (600) = 230 и = 600 тыс. руб.;

) F3 (500) = 190 и =500 тыс. руб.;

F3 (100) = 50 и =100 тыс. руб.;

) F3 (100) = 50 и = 100 тыс. руб.

Таким образом, возможны два альтернативных варианта оптимального плана инвестирования предприятий:

) х* = (0, 100, 600),

F (700) = f1 (0) + f2 (100) + f3 (600) = 0 + 50 + 230 = 280 тыс. руб.;

) х** = (100, 100/500, 500/100),

F (700) = f1 (100) + f2 (100/500) + f3 (500/100) = 50 + 50 + 200+190+50 = 540 тыс. руб.

) = (500, 100, 100),

F (700) = f1 (500) + f2 (100) + f3 (100) = 210 + 50 + 50 =310 тыс. руб.

Заключение


В данной курсовой работе были рассмотрены различные методы, обосновывающие принятие оптимальных решений для хлебозавода, специализирующегося на продаже выпечки и кондитерских изделий.

Мною были рассмотрены простой и двойственный симплекс-метод решения задач линейного программирования, метод потенциалов решения транспортной задачи, а также методы решения антагонистических игр и задач линейного программирования.

Использование данных методов может значительно облегчить процесс принятия решений на предприятии и повысить его эффективность.

Список использованной литературы


1.      Васин А.А. Исследование операций: учеб. пособие для вузов / А.А. Васин, П.С. Краснощеков, В.В. Морозов. - М.: Академия, 2008. - 464 с.

2.      Горбунова Р.И. Экономико-математические методы и модели: учеб. пособие / Р.И. Горбунова [и др.]; под ред.С.И. Макарова. - М.: КНОРУС, 2007. - 232с.

.        Методические указания по выполнению курсовой работы: Н.Е. Гучек, 2012

.        Исследование операций в экономике: учеб. пособие для вузов / Н.Ш. Кремер [и др.]; под ред.Н.Ш. Кремера. - 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Юрайт, 2010. - 431 с.

.        Солодовников А.С. Математика в экономике: учебник для вузов. Ч.1/А.С. Солодовников [и др.]. - 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Финансы и статистика, 2007. - 384с.

Похожие работы на - Обоснование принятия оптимальных решений для хлебозавода

 

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