Линейная производственная задача
Условия задачи: Предприятие может выпускать четыре вида продукции, используя для этого три вида ресурсов. Известны технологическая матрица А= затрат ресурсов на производство единицы каждого вида продукции [элемент aij этой матрицы равен количеству ресурса i-го вида (i = 1, 2, 3), которое необходимо затратить в процессе производства единицы продукции j-го вида (j = 1, 2, 3, 4)], вектор Объем ресурсов и вектор удельной прибыли на единицу продукции. Требуется составить производственную программу, обеспечивающую предприятию наибольшую прибыль с учетом ограниченности запасов ресурсов. Для этого необходимо обсудить экономическое содержание линейной производственной задачи и сформулировать ее математическую модель, преобразовать данную задачу к виду основной задачи линейного программирования, решить ее симплексным методом, обосновывая каждый шаг вычислительного процесса, найти оптимальную производственную программу, максимальную прибыль, остатки ресурсов различных видов и определить узкие места производства (дефицитные ресурсы). Затем требуется сформулировать задачу, двойственную линейной производственной задаче, обсудить ее экономическое содержание и записать математическую модель, после чего найти решение двойственной задачи, пользуясь второй основной теоремой двойственности, обосновав экономический смысл этой теоремы. Указать оптимальную производственную программу и оценки технологий, максимальную прибыль и минимальную суммарную оценку всех ресурсов, остатки и двойственные оценки ресурсов и обсудить экономический смысл всех этих величин. Решение: 1. Формулирование экономико-математическая модели: Исходя из условий и исходных данных экономико-математическая модель задачи примет вид: найти такой план Х(х1,х2,х3,х4) выпуска продукции удовлетворяющей системе по ограничению ресурсов: и условию х1≥0,х2≥0,х3≥0,х4≥0, при котором функция z=60x1+12x2+44x3+17x4 (2) принимает максимальное значение. Или другими словами, найти производственную программу Х(х1,х2,х3,х4) выпуска продукции максимизирующую прибыль:z=60x1+12x2+44x3+17x4 при ограничениях по ресурсам: Для решения задачи приведем систему (1) к каноническому виду, для этого введем в систему уравнений дополнительные неотрицательные неизвестные: х5≥0, х6≥0, х7≥0– остаток ресурса определенного вида (неиспользуемое количество каждого ресурса). Тогда вместо системы неравенств (1), получим систему линейных алгебраических уравнений: где среди всех решений, удовлетворяющих условию неотрицательности: х1≥0, х2≥0, х3≥0, х4≥0, х5≥0, х6≥0, х7≥0. Надо найти решение, при котором функция (2) примет наибольшее значение. Эту задачу будем решать методом последовательного улучшения плана – симплексным методом. 2. Решение задачи симплексным методом. 2.1. Находим первое базисное решение Воспользуемся тем, что правые части всех уравнений системы (3) неотрицательны, а сама система имеет такой вид, что дополнительные переменные являются базисными. Приравняв к нулю свободные переменные x1, x2, x3, x4, получаем базисное неотрицательное решение: х1=0, х2=0, х3=0, х4=0, х5=180, х6=160, х7=109. Исходная симплексная таблица
На данной итерации: - признак несовместности системы ограничений (признак 1) не выявлен (т.е. нет строки с отрицательным свободным числом (кроме строки целевой функции), в которой не было бы хотя бы одного отрицательного элемента (т.е. отрицательного коэффициента при свободной переменной)). - признак неограниченности целевой функции (признак 2) не выявлен (т.е. нет колонки с отрицательным элементом в строке целевой функции (кроме колонки свободных чисел), в которой не было бы хотя бы одного положительного элемента). Так как найденное базисное решение не содержит отрицательных компонент, то оно является допустимым. - найденное базисное решение не является оптимальным, так как согласно признаку оптимальности (признак 4) в строке целевой функции не должно быть отрицательных элементов (свободное число данной строки при рассмотрении данного признака не учитывается). Следовательно, согласно алгоритму симплекс-метода переходим к следующему этапу-определение разрешающего элемента. 2.2. Определение разрешающего элемента. 2.2.1. Определение разрешающей колонки. Определяем колонки с отрицательными элементами в строке целевой функции (кроме колонки свободных чисел). Из таких колонок выбирается та, которая содержит наименьший элемент в строке целевой функции. Она и будет разрешающей. Колонка «х1» содержит наименьший элемент (–60) в сравнении с другими колонками. Следовательно, ее принимаем в качестве разрешенной. 2.2.2 определение разрешающей строки Для определения разрешающей строки находим положительные оценочные отношения свободных чисел к элементам разрешающей колонки, строка, которой соответствует наименьшее положительное оценочное отношение, принимается в качестве разрешенной. В нашем случае, наименьшее положительное оценочное отношение 40 соответствует строке «х6», следовательно, она будет разрешающей. 2.2.3. определение разрешающего элемента Элемент, расположенный на пересечение разрешающей колонки и разрешающей строки, принимается в качестве разрешающего. В нашем примере – это элемент а21=4, который расположен на пересечении строки «х6» и колонки «х1». Разрешающий элемент показывает одну базисную и одну свободную переменные, которые необходимо поменять местами в симплекс-таблице, для перехода к новому «улучшенному» базисному решению. В данном случае это переменные х6 и х1, в новой симплекс-таблице их меняем местами 2.3. Преобразование исходной симплексной таблицы Элементы разрешающей строки исходной таблицы делим на разрешающий элемент данной симплекс-таблицы, результаты вписываются в аналогичные ячейки новой симплекс-таблицы (итерация2). Преобразование остальных элементов симплекс-таблицы (т.е. элементов не расположенных в разрешающей строке и разрешающей колонке) осуществляется по правилу «прямоугольника». В таблице мысленно вычерчиваем прямоугольник, одна вершина которого располагается в клетке, значение которой преобразуем, а другая (диагональная вершина) – в клетке с разрешающим элементом. Две другие вершины (второй диагонали) определяются однозначно. Тогда преобразованное значение клетки будет равно прежнему значению данной клетки минус дробь, в знаменателе которой разрешающий элемент (из таблицы ), а в числителе произведение двух других неиспользованных вершин. В результате данных преобразований получили новую симплекс- таблицу(итерация2). Итерация2.
В результате проведенных симплекс-преобразований получили новое базисное решение Х(х1,х2,х3,х4,х5,х6,х7)=(40,0,0,0,20,0,29). При данном базисном решении значение целевой функции z=2400, что больше чем при предыдущем базисном решении. Не совместность системы ограничений в соответствии с признаком 1 в таблице 5.5 не выявлена. Неограниченность целевой функции в соответствии с признаком 2 в таблице 5.5 не выявлена. Найденное базисное решение в соответствии с признаком 3 допустимое, так как не содержит отрицательных компонент. Найденное базисное решение в соответствии с признаком 4 не оптимальное, так как в строке целевой функции симплекс-таблицы содержится отрицательные элементы. (свободное число данной строки при рассмотрении данного признака не учитывается). Следовательно, переходим к преобразованию симплекс таблицы итерации2 аналогично предыдущим действиям. В результате получаем симплекс таблицу итерации3.
Итерация3.
В результате проведенных симплекс-преобразований получили новое базисное решение Х(х1,х2,х3,х4,х5,х6,х7)=(35,0,10,0,0,0,9). При данном базисном решении значение целевой функции z=2540, что больше чем при предыдущем базисном решении. Не совместность системы ограничений в соответствии с признаком 1 в таблице не выявлена. Неограниченность целевой функции в соответствии с признаком 2 в таблице не выявлена. Найденное базисное решение в соответствии с признаком 3 допустимое, так как не содержит отрицательных компонент. Найденное базисное решение в соответствии с признаком 4 оптимальное, так как в строке целевой функции симплекс-таблицы нет отрицательных элементов (свободное число данной строки при рассмотрении данного признака не учитывается). Найденное решение является единственным, так как в строке целевой функции нет нулевых элементов (свободное число данной строки при рассмотрении данного признака не учитывается). Таким образом, получили производственную программу: х1=35, х2=0, х3=10, х4=0, которая является оптимальной и обеспечивает предприятию наибольшую возможную прибыль: z=60x1+12x2+44x3+17x4=60*35+12*0+44*10+17*0=2100+0+440+0=2540. При этом первый и второй ресурсы будут использованы полностью, т. е. первый и второй ресурсы образуют «узкие места производства»: х5=0,х6=0, а третий ресурс будет иметь остаток: х7=9. Оптимальное значение целевой функции (максимальная прибыль предприятия) рассматриваемой задачи z=2540, которое достигается при производственной программе Х(35,0,10,0,0,0,9). 3. Решение двойственной задачи Задача, двойственная линейной производственной задаче, может заключаться в оценке выгоды от продажи сырья, используемого в производстве, на сторону. Нами была рассмотрена линейная производственная задача по выпуску четырех видов продукции с использованием трех видов ресурсов по заданным технологиям. Предположим, некий предприниматель, занимающийся производством других видов продукции с использованием трех таких же видов ресурсов, предлагает «уступить» ему все имеющиеся ресурсы и обещает платить y1 денежных единиц за каждую единицу первого ресурса, y2 денежных единиц за каждую единицу второго ресурса и y3 денежных единиц за каждую единицу третьего ресурса. Возникает вопрос, при каких значениях y1, y2, y3 можно согласиться с предложением этого предпринимателя. Т. к. в предыдущей задаче технологическая матрица A затрат любого ресурса на единицу каждой продукции, вектор B объемов ресурсов и вектор C удельной прибыли имели вид: А=
Значит, для производства, например, первого вида продукции, предприятие должно затратить 4 единицы ресурса первого вида, 4 единицы ресурса второго вида и 2 единицы ресурса третьего вида, за что оно получит прибыль 60 денежных единиц. Следовательно, согласиться с предложением предпринимателя можно, если он заплатит не меньше, т. е. в ценах y1, y2, y3 это условие будет иметь вид: 4у1+4у2+2у3≥60 Аналогично и с продукцией второго, третьего и четвертого вида, при этом, за все имеющиеся ресурсы, предприниматель должен заплатить не меньше: 180у1+160у2+109у3 денежных единиц. Следовательно, предприниматель будет искать такие значения y1, y2, y3, при которых эта сумма была бы как можно меньше. При этом речь идет о ценах, которые зависят не от цен, по которым эти ресурсы были когда-то приобретены, а о ценах зависящих от применяемых в производстве технологий, объемов ресурсов и прибыли, которую возможно получить за произведенную продукцию. Таким образом, задача определения расчетных оценок ресурсов приводит к задаче линейного программирования: найти вектор двойственных оценок y(y1,y2,y3), минимизирующий общую оценку всех ресурсов f=180y1+160y2+109y3. При условии, что по каждому виду продукции суммарная оценка всех ресурсов, затрачиваемых на производство единицы продукции, не меньше прибыли, получаемой от реализации единицы этой продукции, т. е.:
Причем оценки ресурсов не могут быть отрицательными, т. е.:y1≥0 , y2≥0,y3≥0, . Решение полученной задачи можно найти с помощью второй теоремы двойственности: дефицитный (избыточный) ресурс, полностью (неполностью) используемый по оптимальному плану производства, имеет положительную (нулевую) оценку, и технология, применяемая с ненулевой (нулевой) интенсивностью, имеет нулевую (положительную) оценку. Т. е. для оптимальных решений x(x1, x2,… xn)и y(y1,y2,y3) пары двойственных задач необходимо и достаточно выполнение условий:
Ранее в предыдущем пункте было определено, что x1>0, x2>0,x3>0, a x4=0 и x2=0, тогда Но т. к. третий ресурс был избыточным, то по второй теореме двойственности, его двойственная оценка равна нулю, т. е.y3=0 . Тогда переходим к новой системе уравнений: 4у1+4у2-60=0 28+35-60=0 4у1+2у2-44=0 4*7+2*8-44=0 Откуда получаем y1=7, у2=8 Таким образом, получили двойственные оценки ресурсов: у1=7, у2=8, у3=0 Тогда общая оценка всех ресурсов равна: F=180y1+160y2+109y3=180*7+160*8+0=1260+1280=2540 То же самое решение значений двойственных оценок содержится в последней строке симплексной таблицы и имеет определенный экономический смысл: y1=7– показывает, что добавление одной единицы первого ресурса обеспечит прирост прибыли в 7 денежных единиц; y2=8– показывает, что добавление одной единицы второго ресурса обеспечит прирост прибыли в 8 денежные единицы. Одновременно технологические оценки из той же строки симплексной таблицы: ∆2=2– показывает, что если произвести одну единицу продукции второго вида (не входящую в оптимальную производственную программу), то это уменьшит прибыль на 7 денежных единиц;∆4=6– показывает, что если увеличить выпуск продукции четвертого вида на одну единицу, то это уменьшит прибыль на 9 денежных единиц. Ответ: 1.Максимальная прибыль предприятия рассматриваемой задачи составляет z=2540, которое достигается при производственной программе Х(35,0,10,0,0,0,9). При этом первый и второй ресурсы будут использованы полностью, т. е. первый и второй ресурсы образуют «узкие места производства»: х5=0,х6=0, а третий ресурс будет иметь остаток: х7=9. 2. двойственные оценки ресурсов составляют: у1=7, у2=8, у3=0, что говорит о том, что добавление одной единицы первого ресурса обеспечит прирост прибыли в 7 денежных единиц, а добавление одной единицы второго ресурса обеспечит прирост прибыли в 8 денежные единицы.
Транспортная задача Условие задачи: Однородный продукт, сосредоточенный на трех складах фирмы в количествах a1, a2, a3 (55, 60, 48) единиц, необходимо распределить между четырьмя магазинами, которым необходимо соответственно b1, b2, b3, b4 единиц продукта. Стоимость перевозки единицы продукта из i-го пункта отправления (i = 1, 2, 3) в j-й пункт назначения (j = 1, 2, 3, 4) равна cij и известна для всех маршрутов. Вектор запаса продуктов на складах вектор запаса продукта магазинами =(36 44 25 50) и матрица транспортных тарифов известны c= Требуется определить оптимальный план перевозок, при котором запросы магазинов были бы удовлетворены в наибольшей степени за счет имеющегося на складах количества продукта, и при этом обязательно были бы удовлетворены запросы первого магазина, а общие транспортные расходы по доставке продукта были минимальны. Для этого необходимо составить математическую модель транспортной задачи, преобразовать ее к закрытой форме путем введения фиктивного поставщика или потребителя и найти решение этой задачи с помощью метода потенциалов, обосновывая каждый шаг вычислительного процесса. Затем нужно найти решение транспортной задачи в случае, если от первого поставщика ко второму потребителю должна быть доставлена ровно одна единица продукции, а поставки от второго поставщика третьему потребителю запрещены. После этого необходимо сравнить решения для двух рассмотренных случаев (с дополнительными ограничениями и без), указав оптимальные планы перевозок, минимальные транспортные расходы, потенциалы поставщиков и потребителей, оценки клеток и обсудить экономический смысл всех этих величин. Решение: 1. Исходя из условий задачи, каждый поставщик должен дать ровно столько продукции, столько у него есть, а каждый потребитель должен получить ровно столько продукции, сколько ему требуется, т.е. ∑аi=∑bi. В случае ∑аi≠∑bi, то транспортная задача линейного программирования называется открытой. Общий объем продукта в нашей задаче в пунктах производства равен: ∑аi=55+60+48=163, всем потребителям требуется продукта: ∑bi=36+44+25+50=155 Т. е. имеем открытую модель транспортной задачи. ∑аi=163>∑bi=155. Для того, чтобы превратить открытую модель транспортной задачи в закрытую, необходимо ввести фиктивный пункт потребления с объемом потребления ∑аi-∑bi=163-155=8 -единиц, При этом тарифы на перевозку продукта в этот пункт потребления будут равны нулю, т. к. фактического перемещения продукта не происходит. 2. Экономико-математическая модель транспортной задачи представляется обычно в виде транспортной таблицы или матрицы. Исходная транспортная матрица
3. Построение опорного плана Опорным, называется любой допустимый, как правило, не оптимальный план, который является исходным для последующего решения. Для построения опорного плана используем метод северо-западного угла:
F=36*4+19*3+25*5+25*3+0*2+10*2+40*5+8*0=621 После расстановки корреспонденции матрица проверяется на вырождение, т. е. должно выполняться условие m+n-1=N баз,
где m – количество строк, n – количество столбцов, Nбаз – количество базисных клеток. Другими словами, количество клеток матрицы, содержащих корреспонденции, должно быть равно сумме строк и столбцов без единицы. В нашем случае это условие соблюдается: 7 = 5 + 3 – 1. План транспортной задачи, отвечающий условию (n + m – 1) называют базисным. Базисными также называются клетки матрицы, содержащие поставки. Клетки, в которых поставки отсутствуют, называются небазисными. Построим первое базисное допустимое решение по правилу наименьшего элемента в матрице:
F=11*4+10*8+15*9+44*3+25*2+50*2+8*0=541ткм Проверяем матрицу на вырождение: 7=5+3-1- условие выполняется, при чем грузооборот или функционал транспортной задачи вычисленный по правилу наименьшего элемента в матрице меньше, чем вычисленный по правилу северо-западного угла. Поэтому принимаем в качестве базисного решения: решение вычисленное по правилу наименьшего элемента в матрице. 4. Проверка плана на оптимальность. 4.1. Расчет потенциалов. Потенциалы – это такие числа, которые по определенным правилам назначаются каждой строке и каждому столбцу. Потенциалы строк обозначим ui, потенциалы столбцов – vj. Они могут принимать любые значения. Выбираем базисную клетку с максимальным расстоянием. В нашей матрице это клетка А3В1. Присвоим строке, в которой находится эта клетка, потенциал, равный 0 (u3 = 0). Далее можно рассчитать потенциалы столбцов по базисным клеткам строки 3 по формуле: vj=ui+cij Потенциал первого столбца v1 = u3 + c31 = 0 + 9 = 9; третьего: v3 = u2 + c23 = 0 + 2 = 2; пятого: v5 = u2 + c25 = 0 + 0 =0. Рассчитанные потенциалы записываем напротив соответствующих столбцов ниже матрицы. Поскольку по всем базисным клеткам строки 3 потенциалы столбов найдены, переходим к расчету потенциалов строк. Потенциал строки 1 рассчитываем по найденному потенциалу столбца 1 и базисной клетке А1В1 по формуле ui = vj -cij, Где u1 = v1 – c11 = 9 –4 = 5. Для строки 2 потенциал будет равен: u2 = v1 – c21 = 9 – 8 = 1. Также рассчитываем потенциалы для всех строк и столбцов.
Популярное: Почему двоичная система счисления так распространена?: Каждая цифра должна быть как-то представлена на физическом носителе... Почему человек чувствует себя несчастным?: Для начала определим, что такое несчастье. Несчастьем мы будем считать психологическое состояние... ©2015-2024 megaobuchalka.ru Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. (3182)
|
Почему 1285321 студент выбрали МегаОбучалку... Система поиска информации Мобильная версия сайта Удобная навигация Нет шокирующей рекламы |