Задача линейного программирования

9324
знака
5
таблиц
0
изображений

 

Юридический техникум Рассмотрено и одобрено ПЦК

г. Кропоткин программирования

Председатель ПЦК

Покалицына О.В.

План

чтения лекции по учебной дисциплине

«Математические методы»

Раздел № 2. Линейное программирование.

Тема № 2.1. Виды задач линейного программирования.

Занятие №

Учебные и воспитательные цели: изучить основные виды задач линейного программирования, их математические модели.

Время

Место проведения: аудитория.

Учебные вопросы: Задача линейного программирования (ЗЛП). Трудности решения ЗЛП. Классификация задач оптимизации: задача о пищевом рационе, задача о планировании производства, задача о загрузке оборудования, задача о снабжении сырьем.

Литература:

 1. Венцель Е.С. Исследование операций. Задач, принципы, методология. – М.: Наука, 1980.

2. Шелобаев С.И. Математические методы и модели в экономике, финансах, бизнесе. – М.:ЮНИТИДАНА, 2001

Учебные вопросы и расчет времени

№п/п Учебные вопросы Время, мин Методические указания

1.

2.

3.

Задача линейного программирования (ЗЛП).

Трудности решения ЗЛП.

Классификация задач оптимизации.

1.    Вводная часть. Организационный момент. План занятия. Основные требования.

2.    Основная часть.

1. Задача линейного программирования (ЗЛП).

Термин линейное программирование появился в Америке в середине 40-х годов (первая американская работа по частной задаче линейного программирования опубликована в 1941 г.). В Советском Союзе исследования в этой области начались ранее. В конце 30-х годов целый ряд существенных результатов по линейному программированию был установлен Л.В. Канторовичем.

Задача линейного программирования – это задача нахождения значений параметров, обеспечивающих экстремум функции при наличии ограничений на аргументы.

Задачи линейного программирования являются самыми простыми и лучше изученными задачами. Для них характерно: показатель эффективности (целевая функция) выражается линейной зависимостью; ограничения на решения – линейные равенства или неравенства.

2. Трудности решения ЗЛП.

Трудности решения задач линейного программирования зависят от: вида зависимости, связывающей целевую функцию с элементами решения; размерности задачи, то есть от количества элементов решения х1, х2,…, xn; вида и количества ограничений на элементы решений.

3. Классификация задач оптимизации.

Задача о рациональном питании (задача о пищевом рационе).

ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ. Ферма производит откорм скота с коммерческой целью. Для простоты допустим, что имеется всего четыре вида продуктов: П1, П2, П3, П4; стоимость единицы каждого продукта равна соответственно С1, С2, С3, С4. Из этих продуктов требуется составить пищевой рацион, который должен содержать: белков – не менее bi единиц; углеводов – не менее b2 единиц; жиров – не менее b3 единиц. Для продуктов П1, П2, П3, П4 содержание белков, углеводов и жиров (в единицах на единицу продукта) известно и задано в таблице, где aij (i=1,2,3,4; j=1,2,3) – какие – то определённые числа; первый индекс указывает номер продукта, второй – номер элемента (белки, углеводы, жиры).

продукт элементы
белки углеводы жиры

П1

П2

П3

П4

A11

A21

A31

A41

A12

A22

A32

A42

A13

A23

A33

A43

Требуется составить такой пищевой рацион (т.е. назначить количества продуктов П1, П2, П3, П4, входящих в него), чтобы условия по белкам, углеводам и жирам были выполнены и при этом стоимость рациона была минимальна.

МАТЕМАТИЧЕСКУЮ МОДЕЛЬ. Обозначим x1, x2, x3, x4 количества продуктов П1, П2, П3, П4, входящих в рацион. Показатель эффективности, который требуется минимизировать, - стоимость рациона (обозначим её L): она линейно зависит от элементов решения x1, x2, x3, x4.

Целевая функция:

Система ограничений:  

a11x1+a21x2+a31x3+a41x4≥b1

a12x1+a22x2+a32x3+a42x4≥b2

a13x1+a23x2+a32x3+a43x4≥b3

Эти линейные неравенства представляют собой ограничения, накладываемые на элементы решения x1, x2, x3, x4.

Таким образом, поставленная задача сводится к следующей: найти такие неотрицательные значения переменных x1, x2, x3, x4, чтобы они удовлетворяли ограничениям – неравенствам и одновременно обращали в минимум линейную функцию этих переменных:

Задача о планировании производства.

ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ. Предприятие производит изделия трёх видов: U1, U2, U3. По каждому виду изделия предприятию спущен план, по которому оно обязано выпустить не мене b1 единиц изделия U1, не мене b2 единиц изделия U2 и не мене b3 единиц изделия U3. План может быть перевыполнен, но в определённых границах; условия спроса ограничивают количества произведённых единиц каждого типа: не более соответственно b1, b2, b3 единиц. На изготовление изделий идёт какое-то сырьё; всего имеется четыре вида сырья: s1, s2, s3, s4, причём запасы ограничены числами g1, g2, g3, g4 единиц каждого вида сырья. Теперь надо узнать какое количество сырья каждого вида идёт на изготовление каждого вида изделий. Обозначим aij количество единиц сырья вида si (I= 1, 2, 3, 4), потребное на изготовление одной единицы изделия Uj (j= 1, 2, 3). Первый индекс у числа aij – вид изделия, второй – вид сырья. Значения aijсведены в таблицу (матрицу).

Сырьё

 

Изделия

U1

U2

U3

S1

S2

S3

S4

a11

a12

a13

a14

a21

a22

a23

a24

a31

a32

a33

a34

При реализации одно изделие U1 приносит предприятию прибыль c1, U2 – прибыль c2, U3 – прибыль c3. Требуется так спланировать производство (сколько каких изделий производить), чтобы план был выполнен или перевыполнен (но при отсутствии «затоваривания»), а суммарная прибыль обращалась в максимум.

МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ. Элементами решения будут x1, x2, x3 – количества единиц изделий U1, U2, U3, которые мы произведём. Обязательность выполнения планового задания запишется в виде трёх ограничений – неравенств: x1³b1, x2³b2, x3³b3.

Отсутствие изделий продукции (затоваривания) даёт нам ещё три ограничения – неравенства: x1£b1, x2£b2, x3£b3.

Целевая функция: L=c1x1+c2x2+c3x3→ max.

Система ограничений:

a11x1+a21x2+a31x3£¡1.

a12x1+a22x2+a32x3£¡2.

a13x1+a23x2+a33x3£¡3.

a14x1+a24x2+a34x3£¡4.

Задача о загрузки оборудования.

ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ. Ткацкая фабрика располагает двумя видами станков, из них N1 станков типа 1 и N2 станков типа 2. Станки могут производить три вида тканей: T1, T2, T3, но с разной производительностью. Данные aijпроизводительности станков в таблице (первый индекс – тип станка, второй – вид ткани).

Каждый метр ткани вида T1 приносит фабрике доход c1, вида Т2 – доход с2, Т3 – доход с3.

Тип станка Вид ткани
Т1 Т2 Т3

1

2

а11

а21

а12

а22

а13

а23

Фабрике предписан план согласно которому она должна производить в месяц не менее b1 метров ткани Т1, b2 метров ткани Т2, b3 метров ткани Т3; количество метров каждого вида ткани не должно превышать соответственно b1, b2, b3 метров. Кроме того, все без исключения станки должны быть загружены. Требуется так распределить загрузку станков производством тканей Т1, Т2, Т3, чтобы суммарный месячный доход был максимален.

МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ. Введём букву x с двумя индексами (первый – тип станка, второй – вид ткани). Всего будет шесть элементов решения: x11 x12 x13 x21 x22 x23 .

Здесь x11 – количество станков типа 1, занятых изготовлением ткани Т1, x12 – количество станков типа 1, занятых изготовлением ткани Т2 и т.д.

Запишем суммарный доход от производства всех видов тканей. Суммарное количество метров ткани Т1, произведённое всеми станками, будет равно a11x11+a21x21 и принесёт доход c1(a11x11+a21x21).

Целевая функция: L=c1 (a11x11+a21x21)+c2 (a12x12+a22x22)+c3 (a13x13+a23x23)  → max.

Система ограничений:

Обеспечим выполнения плана ограничениями по минимальным параметрам:

a11x11+a21x21³b1,

a12x12+a22x22³b2,

a13x13+a23x23³b3,

После этого ограничим выполнение плана по максимальным параметрам:

a11x11+a21x21£b1,

a12x12+a22x22£b2,

a13x13+a23x23£b3,

Теперь запишем ограничения, связанные с наличием оборудования и его полной загрузкой. Суммарное количество станков типа 1, занятых изготовлением всех тканей, должно быть равно N1; типа 2 – N2.

x11+x12+x13=N1,

x21+x22+x23=N2,

Задача о снабжении сырьём.

ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ. Имеется три промышленных предприятия: П1, П2, П3, требующих снабжения определённым видом сырья. Потребности в сырье каждого предприятия равны соответственно a1, a2, a3 единиц. Имеются пять сырьевых баз, расположенных от предприятий на каких – то расстояниях и связанных с ними путями сообщения с разными тарифами. Единица сырья, получаемая предприятием Пi c базы Бj , обходится предприятию в сijрублей (первый индекс – номер предприятия, второй – номер базы).

Предприятия Базы

Б1

Б2

Б3

Б4

Б5

П1

П2

П3

С11

С21

С31

С12

С22

С32

С13

С23

С33

С14

С24

С34

С15

С25

С35

Возможности снабжения сырьём с каждой базы ограничены её производственной мощностью: базы Б1, Б2, Б3, Б4, Б5 могут дать не более b1, b2, b3, b4, b5 единиц сырья. Требуется составить такой план снабжения предприятий сырьём (с какой базы, куда и какое количество сырья везти), чтобы потребности предприятий были обеспечены при минимальных расходах на сырьё.

МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ. Обозначим xijколичества сырья с j – ой базы. Всего план будет состоять из 15 элементов решения: x11 x12 x13 x14 x15 x21 x22 x23 x24 x25 x31 x32 x33 x34 x35.

Целевая функция:

Система ограничений:

x11+x12+x13+x14+x15=a1,

x21+x22+x23+x24+x25=a2,

x31+x32+x33+x34+x35=a3,

x11+x21+x31£b1,

x12+x22+x32£b2,

x13+x23+x33£b3, (4.3.)

x14+x24+x34£b4,

x15+x25+x35£b5,


Информация о работе «Задача линейного программирования»
Раздел: Математика
Количество знаков с пробелами: 9324
Количество таблиц: 5
Количество изображений: 0

Похожие работы

Скачать
32249
6
16

... лучей, исходящих из одной точки, называется многогранным выпуклым конусом с вершиной в данной точке.   1.4 Математические основы решения задачи линейного программирования графическим способом   1.4.1 Математический аппарат Для понимания всего дальнейшего полезно знать и представлять себе геометрическую интерпретацию задач линейного программирования, которую можно дать для случаев n = 2 и n = ...

Скачать
62893
11
17

... . При этом значения cij соответствуют коэффициентам целевой функции исходной замкнутой транспортной задачи (1) и в последующем не изменяются. Элементы xij соответствуют значениям переменных промежуточных решений транспортной задачи линейного программирования и изменяются на каждой итерации алгоритма. Если в некоторой ячейке xij=0, то такая ячейка называется свободной, если же xij>0, то такая ...

Скачать
59893
13
0

... решения останется неизменным, т.е. будет состоять из переменных (Х3,Х6,Х4,Х5).   СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 1. Смородинский С.С., Батин Н.В. Методы и алгоритмы для решения оптимизационных задач линейного программирования. Ч.1. – Мн.: БГУИР, 1995. 2. Смородинский С.С., Батин Н.В. Методы и алгоритмы для решения оптимизационных задач линейного ...

Скачать
25011
8
6

... . 1.3. Построение ограничений и градиента целевой функции : 1.4. Область допустимых решений – отрезок AB. 1.5. Точка А – оптимальная. Координаты т. А: ; ; . 2. Решение задачи линейного программирования симплекс-методом. Прямая задача. Задачу линейного программирования для любой вершины в компактной форме можно представить в виде: Для получения используем алгоритм, приведённый в ...

0 комментариев


Наверх