Автор работы: Пользователь скрыл имя, 12 Сентября 2013 в 08:32, контрольная работа
В связи с развитием техники, ростом промышленного производства и с появлением ЭВМ все большую роль начали играть задачи отыскания оптимальных решений в различных сферах человеческой деятельности. Основным инструментом при решении этих задач стало математическое моделирование - формальное описание изучаемого явления и исследование с помощью математического аппарата.
Искусство математического моделирования состоит в том, чтобы учесть как можно больше факторов по возможности простыми средствами. Именно в силу этого процесс моделирования часто носит итеративный характер. На первой стадии строится относительно простая модель и проводится ее исследование, позволяющее понять, какие из существенных свойств изучаемого объекта не улавливаются данной формальной схемой. Затем происходит уточнение, усложнение модели.
Двойственные задачи линейного программирования.
3
2. Задача 3.1
6
3. Задача 7.2
9
4. Задача 10.2
12
Используемая литература
В последней строке Z нет отрицательных коэффициентов, и в соответствии с критерием оптимальности, мы достигли точки max.
То есть Zmax достигается при X1=12, X2=18 и Zmax=1080.
Симметричная двойственная задача линейного программирования (ДЗЛП):
при ограничениях:
12y1+4y2+3y3+y4 ³ 30
4y1+4y2+12y3-y4 ³ 40 (2)
y1³0,y2³0,y3³0,y4³0
Соответствие между
|
|
|
|
|
|
По основной теореме двойственности, задача (2) имеет решение и Smin= =Zmax=1080. С учетом и второй теоремы двойственности оптимальное решение задачи (2) находится из условия:
y1=0
y2=20/3
y3=10/9
y4=0
12∙ (12y1+4y2+3y3+y4 - 30) = 0
18∙ (4y1+4y2+12y3-y4 - 40) = 0
y1∙ (12∙12+4∙18-300) = 0 ó
y2∙ (4∙12+ 4∙18 -120) = 0
y3∙ (3∙12+ 12∙18-252) = 0
y4∙ (12-18-0)=0
Решение можно найти также
на основании правила
Таким образом, и Smin= 1080 – решение ДЗЛП.
Вывод: Оптимально производить 12 единиц изделий вида А и 18 единиц изделия вида В. Тогда прибыль максимальна и составит Zmax=1080 ден.ед.
Планируется деятельность двух отраслей производства на n лет. Начальные ресурсы =10000 у.е. Средства х, вложенные в I отрасль в начале года, дают в конце года прибыль и возвращаются в размере <x; аналогично для II отрасли функция прибыли равна , а возврата - , причем <х. В конце года все возвращенные средства заново перераспределяются между I и II отраслями, новые средства не поступают, прибыль в производство не вкладывается.
Требуется распределить имеющиеся средства между двумя отраслями производства на четыре года так, чтобы суммарная прибыль от обеих отраслей за это время оказалась максимальной.
Необходимо: 1). Построить модель динамического программирования для этой задачи и вычислительную схему; 2). Решить задачу при условии, что =0,6х, =0,5х, =0,7х, =0,8х, n=4.
Решение:
Управление – выделение
средств каждой из двух
- количество средств, выделенных 1-ой отрасли;
- количество средств, выделенных 2-ой отрасли.
Так как все средств распределяется, то , откуда .
Таким образом, управление на k-ом шаге зависит от одной переменной , то есть .
Уравнения состояний выражают остаток средств, возвращенных в конце k-ого года.
Показатель эффективности k-ого шага – прибыль, полученная в конце k-ого года от обеих отраслей: .
Суммарный показатель эффективности – прибыль за 4 года:
Обозначим - условная оптимальная прибыль за лет, начиная с k-ого года 4-ого года включительно, при улови, что имеющиеся на начало k-ого года средства в дальнейшем распределялись оптимально. Тогда оптимальная прибыль за 4 года составит .
Уравнения Беллмана:
в нашем случае примут вид:
Проведем условную оптимизацию.
4 шаг. Функция - линейная, возрастающая и максимум достигается на конце интервала и, следовательно, при .
3 шаг: . Так как , то
.
Функция - линейная, возрастающая и максимум достигается на конце интервала и, следовательно, при .
2 шаг: . Так как , то
.
Функция - линейная, убывающая и максимум достигается при : при .
1 шаг: . Так как , то
.
Функция - линейная, убывающая и максимум достигается при : при .
Условная оптимизация закончена. Получили: .
Распределение средств по годам:
1. .
2. .
3. .
4. .
Вывод: Оптимальная прибыль за 4 года, полученная от 2 отраслей составит 15528 у.е. при вложенных 10000 у.е. Распределение средств по годам для 1 отрасли – 0,0,6400,4480, для 2 отрасли – 10000,8000,0,0.
Кондитерское предприятие торгует вразвес своими тортами. Каждый килограмм торта приносит 2 ден. ед. прибыли. Все торты можно продать на следующий день со скидкой 0,2 ден.ед. На основании опыта получено распределение спроса на торты, представленное в таблице, где r- спрос, а p(r) – статистическая вероятность. Найти оптимальную дневную выработку тортов.
r |
0 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
|
p(r) |
0,1 |
0,2 |
0,2 |
0,3 |
0,1 |
0,1 |
0,0 |
Решение:
В большинстве задач с запасами участвуют различные случайные величины: спрос со стороны клиентов, сроки доставки товара поставщиками. В то же время вводятся издержки хранения. Товарам не дают залежаться: их пытаются распродать; наконец такая задача может быть объектом математического рассмотрения лишь тогда, когда определены издержки от нехватки (товарного голода), т. е. объективно - сумма денег, убыток, проистекающий из-за неудовлетворенного спроса (эта оценка часто бывает очень субъективной).
Учесть все элементы одновременно достаточно трудно, поэтому решим задачу определения спроса на предметов с вероятностью , зададим издержки хранения и нехватки , относящиеся к товару данного вида. Допустим, что за промежуток времени , в течение которого запас совершает эволюцию, его изменения подчинены линейному закону. Тогда запаса было либо достаточно, чтобы удовлетворить спрос , и к концу периода мы будем иметь остаток , либо запас был недостаточен, и образуется нехватка .
В первом случае средний запас равен: .
Во втором случае весь
запас будет потрачен за
Если спрос имеет распределение вероятностей , то до тех пор, пока , издержки хранения будут равны: .
Если спрос , то издержки хранения будут равны: и к ним добавятся издержки от нехватки: .
Считая, что спрос не ограничен, суммируя по , найдем общие издержки:
Если существует такая величина запаса , что и , то и будет оптимальным количеством запаса, на котором следует остановиться. Установлено, что издержки минимальны при величине запаса , когда , где , а .
В нашем случае издержки за хранение составляют ден.ед. – фактически это потери при продаже на следующий день. Издержки от нехватки ден.ед. - фактически это потерянная прибыль.
Для определения оптимального запаса составим расчетную таблицу:
0 |
0 |
0,1 |
- |
- |
- |
0,0 |
- |
1 |
1 |
0,2 |
0,200 |
0,445 |
0,2225 |
0,1 |
0,3225 |
2 |
2 |
0,2 |
0,100 |
0,245 |
0,3675 |
0,3 |
0,6675 |
3 |
3 |
0,3 |
0,100 |
0,145 |
0,3625 |
0,5 |
0,8625 |
4 |
4 |
0,1 |
0,025 |
0,045 |
0,1575 |
0,8 |
0,9575 |
5 |
5 |
0,1 |
0,020 |
0,020 |
0,0900 |
0,9 |
0,9900 |
≥6 |
≥6 |
0 |
0,000 |
0,000 |
0,0000 |
1,0 |
1,0000 |
С учетом того, что , видим, что , так как
, то есть .
Вывод: Оптимальная дневная выработка тортов - 3 штуки.
Информация о работе Контрольная работа по "Экономико-математическое моделирование"