Математические методы

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 31 Марта 2014 в 19:32, курсовая работа

Описание работы

Задача целочисленного программирования может быть сформулирована на языке математики, если множество доступных вариантов удается описать с помощью математических соотношений (равенств, неравенств, уравнений), а каждое решение - оценить количественно с помощью некоторого показателя, называемого целевой функцией. Тогда наилучшим решением будет то, которое доставляет целевой функции наибольшее или наименьшее значение, в зависимости от содержательного смысла задачи. Так, например, при инвестировании ограниченной суммы средств в несколько проектов естественной является задача выбора тех проектов, которые могут принести в будущем наибольшую прибыль. При доставке в магазины продукции от различных поставщиков возникает задача минимизации транспортных затрат.

Файлы: 1 файл

целочисленное программирование.doc

— 454.50 Кб (Скачать файл)

3. Определение  новой свободной переменной.

Вычислим значения Di по строкам как частное от деления: bi / ai2

и из них выберем наименьшее:

min (60 : 1/2 , 1200 : 20 , 1800 : 25 ) = 60

Следовательно, 2-ая строка является ведущей.

Разрешающий элемент равен (20) и находится на пересечении ведущего столбца и ведущей строки.

 

Сi

Xi

Bj

4

3

0

0

0

 

х1

х2

х3

х4

х5

II

4

Х1

60

1

1/2

1/40

0

0

120

0

Х4

1200

0

20

-1/2

1

0

60

0

Х5

1800

0

25

-1/4

0

1

72

 

f

240

0

-1

1/10

0

0

 



 

 

 

 

 

 

 

4. Пересчет симплекс-таблицы.

Формируем следующую часть симплексной таблицы.

Вместо переменной x4 в план 2 войдет переменная x2.

Строка, соответствующая переменной x2 в плане 2, получена в результате деления всех элементов строки x4 плана 1 на разрешающий элемент РЭ=20

На месте разрешающего элемента в плане 2 получаем 1.

В остальных клетках столбца x2 плана 2 записываем нули.

Таким образом, в новом плане 2 заполнены строка x2 и столбец x2.

Все остальные элементы нового плана 2, включая элементы индексной строки, определяются по правилу прямоугольника.

Получаем симплекс таблицу:

Базис

B

x1

x2

x3

x4

x5

x1

30

1

0

3/80

-1/40

0

x2

60

0

1

-1/40

1/20

0

x5

300

0

0

3/8

-5/4

1

F(X2)

300

0

0

3/40

1/20

0


 

Таблица 3. Шаг III

Среди значений индексной строки нет отрицательных. Поэтому эта таблица определяет оптимальный план задачи.

Окончательный вариант симплекс-таблицы:

 

Сi

Xi

Bj

4

3

0

0

0

х1

х2

х3

х4

х5

III

4

Х1

30

1

0

3/80

-1/40

0

3

Х2

60

0

1

-1/40

1/20

0

0

Х5

300

0

0

3/8

-5/4

1

 

f

300

0

0

3/40

1/20

0




 

 

 

 

 

 

 

 

В итоговой строке отсутствуют отрицательные числа, следовательно, это будет оптимальным решением по критерию оптимальности.

4 АНАЛИЗ РЕШЕНИЯ

В курсовой работе рассмотрен вариант решений оптимизационных экономических задач методами линейного программирования.

Поскольку все f положительно/равны нулю – задача имеет оптимальное решение:

Игрушка А 4руб. (х1=30шт)

Игрушка В 3руб. (х2=60шт)

F(X) = 4•30 + 3•60 = 300

В оптимальный план вошла дополнительная переменная x5. Следовательно, при реализации такого плана имеются недоиспользованные ресурсы 3-го вида в количестве 300

Значение 0 в столбце x1 означает, что использование x1 - выгодно.

Значение 0 в столбце x2 означает, что использование x2 - выгодно.

Значение 3/40 в столбце x3 означает, что теневая цена (двойственная оценка) равна 3/40.

Значение 1/20 в столбце x4 означает, что теневая цена (двойственная оценка) равна 1/20.

 

 

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

 

  1. Акулич И.Л. Задачи линейного программирования - Математическое программирование в примерах и задачах
  2. Маршалл А. Принципы экономической науки. - М.: ИНФРА – М, 2002. – Т. II. 296с.
  3. Рощин С.Ю., Разумова Т.О., Экономика труда: экономическая теория труда, М.: ИНФРА – М, 2002. – 456 с.
  4. Скляренко В.К., Прудников В.М. Экономика предприятия: Учебник. – М.: ИНФРА-М, 2005. - 528 с. – (Высшее образование).
  5. Хемди А. Симплекс-метод - Введение в исследование операций.

 

ПРИЛОЖЕНИЕ А

Базис

4

3

0

0

0

 

Ci

Xi

Bj

X1

X2

X3

X4

X5

 

0

X3

2400

40

20

1

0

0

60

0

X4

2400

20

30

0

1

0

120

0

X5

2400

10

30

0

0

1

240

 

f

0

-4

-3

0

0

0

 

4

X1

60

1

1/2

1/40

0

0

120

0

X4

1200

0

20

-1/2

1

0

60

0

X5

1800

0

25

-1/4

0

1

72

 

f

240

0

-1

1/10

0

0

 

4

X1

30

1

0

3/80

-1/40

0

 

3

X2

60

0

1

-1/40

1/20

0

 

0

X5

300

0

0

3/8

-5/4

1

 
 

f

300

0

0

3/40

1/20

0

 

 



Информация о работе Математические методы