Referat.me

Название: Графический метод решения задач линейного программирования

Вид работы: контрольная работа

Рубрика: Информатика и программирование

Размер файла: 31.32 Kb

Скачать файл: referat.me-135042.docx

Краткое описание работы: Расчет производства необходимого количества продукции для получения максимальной прибыли предприятия. Математическая модель для решения задач линейного программирования. Построение ограничений и целевых функций. Исследование чувствительности модели.

Графический метод решения задач линейного программирования

Министерство науки и образования Украины

Днепропетровский Национальный Университет

Факультет электроники, телекоммуникаций и компьютерных систем

Кафедра автоматизированных систем обработки информации

Расчётная работа №1

Графический метод решения задач линейного программирования

Выполнил: ст. гр. РС-05,

Паляруш А.Б.

Проверил:

Доцент кафедры АСОИ

Саликов В.А

Г. Днепропетровск

2007 г.


Постановка задачи

Для производства двух видов продукции А и В предприятие использует 4 группы оборудования (1, 2, 3, 4) на производство одной штуки продукции А требуется занять в течение рабочей смены 1, 0, 5 и 3 единиц соответственно 1, 2, 3, 4 оборудования, а на производство одной штуки продукции В требуется 1, 1, 0, 2 единиц оборудования 1, 2, 3, 4. Имеется оборудование по группам 1 – 18, 2 – 12, 3 – 24, 4 – 18 единиц. Предприятие получает с одной штуки продукции А 4 гривны чистого дохода и 6 гривен - с одной штуки продукции В.

Сколько штук продукции каждого вида должно производить предприятие, чтобы получить наибольшую прибыль?

Группа оборудования, штук для производства единицы продукции Прибыль, грн
1 2 3 4
А 1 0 5 3 4
В 1 1 0 2 6

Построение математической модели

Для реализации графического метода решения задач линейного программирования необходимо определить целевую функцию:

Z=4*x1+6*x2, где Z→max – целевая функция,

x1 – количество изготовленной продукции вида А,

x2 – количество изготовленной продукции вида В.

Далее необходимо определить ограничения, задающие ОДР:

(1) x1+ x2 ≤ 18; вытекает из доступного количества оборудования первой группы

(2) x2 ≤ 12; вытекает из доступного количества оборудования второй группы

(3) 5*x1 ≤ 24; вытекает из доступного количества оборудования третей группы

(4) 2*x1+2*x2 ≤ 18;вытекает из доступного количества оборудования четвёртой группы

(5) x1 ≥ 0;условие неотрицательности;

(6) x2 ≥ 0 ; условие неотрицательности;

Построим все полученные ограничения и целевую функцию:

Теперь можно увидеть, что ОДР ограничена (4) x1+x2 ≤ 9, (3) x1 ≤ 4.8, x1 ≤ 0, x2≤ 0.

Наилучшее (оптимальное) решение отмечено красным крестиком. Максимальная прибыль достигается в точке (0, 9), А=0, В=9; при нахождении оптимального решения данной задачи следует помнить, что количество продукции (равно как и количество ресурса) целое число.

Z(0,9)=4*0+9*6=54 (грн).

Чувствительность модели

Благодаря исследованию чувствительности модели, мы получаем информацию о ценности ресурса.

Оборудование группы 1 (голубой цвет на графике) не является дефицитным и не влияет на оптимальную точку т.к. вышло далеко за ОДР, его очень много. Это оборудование станет дефицитным при уменьшении его количества на 9 единиц.

Оборудование группы 2 (зелёный цвет на графике) так же не является дефицитным, однако, при уменьшении его количества на 3 единицы оно начнёт влиять на результат.

Оборудование группы 3 (синий цвет на графике) не дефицитно. Изменяя его количество, при неизменном количестве других ресурсов, мы не повлияем на результат т.к. для производства продукции А (именно она должна производиться для максимальной прибыли) его расход равен 0.

Оборудование группы 4 (чёрный цвет на графике) является дефицитным, ценность данного ресурса можно определить, увеличив его количество на 2 единицы (т.к. именно столько необходимо для производства одной единицы продукции А):


Следовательно, при изменении количества ресурса 4 на единицу прибыль растёт на 3 гривны. Данный ресурс можно увеличивать до 24 единиц, потом он перестанет быть дефицитным, значит, не будет влиять на оптимальное решение.

Похожие работы

  • Методы решения задач линейного программирования с n-переменными

    Характеристика основных методов линейного программирования с n- переменными, в частности, графического и симплекс-метода. Способы решения задачи по определению оптимальной структуры товарооборота, обеспечивающей торговому предприятию максимум прибыли.

  • Симплекс метод решения задачи линейного программирования

    Описание симплекс метода решения задачи линейного программирования. Решение задачи методом Литла на нахождение кратчайшего пути в графе, заданном графически в виде чертежа. Из чертежа записываем матрицу расстояний и поэтапно находим кратчайший путь.

  • Табличный симплекс-метод

    Математическое программирование. Табличный симплекс – метод. Метод искусственного базиса. Формирование целевой функции и системы ограничений. Статус ресурсов.

  • Исследование устойчивости, решение задач линейного программирования графическим способом

    Строение системы уравнений-ограничений и ее переменных, графический способ решения задач линейного программирования на плоскости. Выражение неизвестных через две независимые переменные, являющиеся координатными осями графика. Значение целевой функции.

  • Решение задач линейного программирования симплекс-методом

    Сущность линейного программирования. Математическая формулировка задачи ЛП и алгоритм ее решения с помощью симплекс-метода. Разработка программы для планирования производства с целью обеспечения максимальной прибыли: блок-схема, листинг, результаты.

  • Расчет необходимого количества закупаемого сырья с помощью средств Excel и VBA

    Определение количества закупаемого сырья на выпуск продукции по месяцам, в течении года и за год в целом. Алгоритм необходимых действий, представление результатов в графическом виде. Решение задачи в табличном процессоре Excel и с помощью средств VBA.

  • Нахождение оптимальных планов производства продукции и их экономико-математический анализ

    Решение аналитической задачи с помощью ПЭВМ.

  • Регрессионные зависимости

    Вычисление значений регрессионно-авторегрессионной зависимости заданного выражения линейного программирования. Графическое представление математической модели в виде уравнения регрессии. Принципи оптимизации производственных и коммерческих операций.

  • Математическое программирование

    Решение задачи линейного программирования симплекс-методом. Нахождение оптимального плана по критерию максимума прибыли. Транспорт - определение плана перевозок грузов на предприятие, которое обеспечивает минимальные совокупные транспортные издержки.

  • Исследование операций

    Математическая модель задачи. Система ограничений. Составление симплекс-таблиц. Разрешающий элемент. Линейное программирование. Коэффициенты при свободных членах. Целевая функция. Метод потенциалов, северо-западного угла. Выпуклость, вогнутость функции.