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 ⇒ 2υ4. 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≤ Сk ≤ В.
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 ≤ Сn ≤ В. 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.