Контрольная работа по математическому программированию

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 13 Декабря 2013 в 07:37, контрольная работа

Краткое описание

Задача №1
Каждый из 4 филиалов производственного объединения может изготавливать изделия 4 видов. Учитывая необходимость углубления специализации, в филиалах решено выпускать только по одному виду изделий. Себестоимость каждого вида изделий в каждом из филиалов различна и определяется матрицей
(■(■(■(9&8&9@4&6&3@7&2&1)&■(7@2@4))@■(■(■(8&7)&5)&6)))
Найти такое распределение выпуска продукции между филиалами, при котором общая себестоимость продукции минимальна.

Прикрепленные файлы: 1 файл

1802_12_мат_модел.docx

— 87.86 Кб (Скачать документ)

Заказ: 1802/12

Контрольная работа №1

Предмет: математическое программирование

Вариант:18

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Задача №1

Каждый из 4 филиалов производственного  объединения может изготавливать  изделия 4 видов. Учитывая необходимость  углубления специализации, в филиалах решено выпускать только по одному виду изделий. Себестоимость каждого  вида изделий в каждом из филиалов различна и определяется матрицей

 

Найти такое распределение выпуска  продукции между филиалами, при  котором общая себестоимость  продукции минимальна.

Решение:

Исходная матрица имеет вид:

9

8

9

7

4

6

3

2

7

2

1

4

8

7

5

6


 

Шаг №1.

Проводим редукцию матрицы по строкам. В связи с этим во вновь полученной матрице в каждой строке будет как минимум один ноль.

2

1

2

0

7

2

4

1

0

2

6

1

0

3

1

3

2

0

1

5


Затем такую же операцию редукции проводим по столбцам, для чего в  каждом столбце находим минимальный  элемент:

0

0

2

0

0

3

1

0

4

0

0

3

1

1

0

1

2

1

0

0


После вычитания минимальных элементов  получаем полностью редуцированную матрицу.

Методом проб и ошибок проводим поиск  допустимого решения, для которого все назначения имеют нулевую  стоимость.

В итоге получаем следующую матрицу:

[0]

[-0-]

2

[-0-]

[-0-]

3

1

[0]

4

[0]

[-0-]

3

1

1

[0]

1


 

Количество найденных нулей  равно k = 4. В результате получаем эквивалентную  матрицу Сэ:

0

0

2

0

0

3

1

0

4

0

0

3

1

1

0

1


Методом проб и ошибок определяем матрицу назначения Х, которая позволяет  по аналогично расположенным элементам  исходной матрицы (в квадратах) вычислить  минимальную стоимость назначения.

[0]

[-0-]

2

[-0-]

[-0-]

3

1

[0]

4

[0]

[-0-]

3

1

1

[0]

1


 

Cmin = 9 + 2 + 2 + 5 = 18

Альтернативный вариант №2.

[-0-]

[-0-]

2

[0]

[0]

3

1

[-0-]

4

[0]

[-0-]

3

1

1

[0]

1


 

Cmin = 7 + 4 + 2 + 5 = 18

Получили два варианта решения:

  1. Первый филиал выпускает первый вид продукции, второй филиал выпускает четвертый вид продукции, третий филиал выпускает второй вид продукции, а четвертый филиал выпускает третий вид продукции.
  2. Первый филиал выпускает четвертый вид продукции, второй филиал выпускает первый вид продукции, третий филиал выпускает второй вид продукции, а четвертый филиал выпускает третий вид продукции.

При этом себестоимость продукции  будет 18 единиц.

Задача №2

Решить задачу линейного программирования графическим способом:

А) Z-min

Б) Z-max

 

 

 

Решение:

Сначала определим многоугольник  решений. Для этого в неравенствах системы ограничений и условиях неотрицательности переменных знаки  неравенств заменим на знаки точных равенств и построим соответствующие  прямые:

X1

0

3

X2

2

1/5


X1

0

3

X2

0

7


 

Получили область OAB

Линии уровня 9x1+15x2=С, двигаясь вдоль вектора grad F =(9, 15) появятся в области допустимых решений в точке O, а покинут её в отрезке AB:

Найдем координаты точек A и B:

 

Получаем  

 

То есть A().

 

 

То есть B().

Найдем значение функции в этой точке F(B)=F(

F(A)=F(

Наименьшее значение функции F=F)=0

Ответ:  наименьшее значение функции  F= F)=0

наибольшеe  значение функции достигается в любой точке отрезка AB, например, F( или F(

Задача №3

Решить задачу симплекс-методом  и с использованием компьютера.

 

 

Решение:

Запишем эту  задачу в виде основной задачи линейного  программирования. Для этого перейдем от ограничений-неравенств к ограничениям-равенствам. Введем три дополнительные переменные, в результате чего ограничения запишутся  в виде системы уравнений:

 

Целевая функция  будет иметь вид:  

Составляем симплекс-таблицу:

 

X1

X2

X3

X4

X5

X6

Свобод.

 

X4

1

-2

-4

1

0

0

20

20

X5

1

-2

2

0

1

0

10

10

X6

2

1

-2

0

0

1

24

12

F

-2

3

1

0

0

0

0

 

В функции F есть отрицательные коэффициенты, т.е. план не оптимален.

Разрешающий столбец x1, разрешающая строка x5. Генеральный элемент 1.

Получаем симплекс-таблицу:

 

X1

X2

X3

X4

X5

X6

Свобод.

 

X4

0

0

-6

1

-1

0

10

 

X1

1

-2

2

0

1

0

10

 

X6

0

5

-6

0

-2

1

4

4/5

F

0

-1

5

0

2

0

20

 

В функции F есть отрицательные коэффициенты, т.е. план не оптимален.

Разрешающий столбец x2, разрешающая строка x6. Генеральный элемент 5.

Получаем симплекс-таблицу:

 

X1

X2

X3

X4

X5

X6

Свобод.

 

X4

0

0

-6

1

-1

0

10

 

X1

1

0

-2/5

0

1/5

2/5

58/5

 

X2

0

1

-6/5

0

-2/5

2/5

4/5

 

F

0

0

19/5

0

8/5

1/5

104/5

 

В данной итерации найдено оптимальное  решение, т.к. в функции F нет отрицательных коэффициентов.

X=(), этом значение целевой функции Z= .

Ответ: max Z=Z()=

Решение в Excel находим с помощью надстройки Поиск решения.

В ячейках  B2-B4 будут полученные значения. В ячейках С2-С4 записываем формулы уравнений системы. В ячейке B7 записываем целевую функция. Затем выбираем надстройку ПОИСК РЕШЕНИЯ и заполняем поля как показано на рисунке.

 

Нажимаем выполнить и в заданных ячейках получаем искомые значения.

Файл с Excel прилагается.


Информация о работе Контрольная работа по математическому программированию