Транспортная задача . виды задач

Для контроля надо проверять, равна ли сумма чисел в заполненных клетках каждой строки таблицы перевозок запасу груза на соответствующей базе, а в каждом столбце — потребности заказчика [этим подтверждается, что данный план является решением системы (2.1)].

Замечание 1. Не исключаются здесь и вырожденные случаи, т. е. возможность обращения в нуль одной или нескольких базисных неизвестных. Но эти нули в отличие от нулей свободных неизвестных вписываются в соответствующую клетку, и эта клетка считается заполненной.

Замечание 2. Под величинами cij, очевидно, не обязательно подразумевать только тарифы. Можно также считать их величинами, пропорциональными тарифам, например, расстояниями от баз до потребителей. Если, например, xij выражены в тоннах, а cij в километрах, то величина S, определяемая формулой (2.4), является количеством тонно-километров, составляющих объем данного плана перевозок. Очевидно, что затраты на перевозки пропорциональны количеству тонно-километров и, следовательно, будут минимальными при минимуме S. В этом случае вместо матрицы тарифов мы имеем матрицу расстояний.

2. Методы составления начального опорного плана

Как и в общем случае, решение транспортной задачи начинается с отыскания первого опорного плана (исходного базиса). Мы рассмотрим два наиболее распространенных метода построения такого базиса. Суть обоих этих методов состоит в том, что базисный план составляется последовательно, в несколько шагов (точнее, m+n-1 шагов). На каждом из этих шагов заполняется одна клетка, притом так, что, либо полностью удовлетворяется один из заказчиков (тот, в столбце которого находится заполняемая клетка), либо полностью вывозится весь запас груза с одной из баз (с той, в строке которой находится заполняемая клетка).

В первом случае мы можем исключить столбец, содержащий заполненную на этом шаге клетку, и считать, что задача свелась к заполнению таблицы с числом столбцов, на единицу меньшим, чем было перед этим шагом, но с тем же количеством строк и с соответственно измененным запасом груза на одной из баз (на той базе, которой был удовлетворен заказчик на данном шаге).

Во втором случае исключается строка, содержащая заполняемую клетку, и считается, что таблица сузилась на одну строку при неизменном количестве столбцов и при соответствующем изменении потребности заказчика, в столбце которого находится заполняемая клетка.

Начиная с первоначально данной таблицы и повторив m+n-2 раз описанный шаг, мы придем к “таблице”, состоящей из одной строки и одного столбца (иначе говоря, из одной пустой клетки). Другими словами, мы пришли к задаче с одной базой и с одним потребителем, причем потребности этого единственного заказчика равны запасу груза на этой единственной базе. Заполнив последнюю клетку, мы освобождаем последнюю базу и удовлетворяем потребность последнего заказчика. В результате, совершив  m+n-1 шагов, мы и получим искомый опорный план.

Замечание. Может случиться, что уже на некотором (но не на последнем!) шаге потребность очередного заказчика окажется равной запасу груза на очередной базе. Тогда после заполнения очередной клетки объем таблицы как бы одновременно уменьшается на одни столбец и на одну строку. Но и при этом мы должны считать, что уменьшение объема таблицы происходит либо на один столбец, а на базе сохраняется “остаток” равный нулю, либо на одну строку, а у заказчика еще осталась неудовлетворенная “потребность” в количестве нуля единиц груза, которая и удовлетворяется на одном из следующих шагов. Этот нуль (“запас” или “потребностью” – безразлично) надо записать в очередную заполняемую клетку на одном из последующих шагов. Так как при этом оказывается равной нулю одна из базисных неизвестных, то мы имеем дело с вырожденным случаем. Различие методов отыскания первого опорного плана состоит в различии способов набора заполняемой клетки.

 

4  Транспортная задача с избытком заявок

 

Эту задачу можно свести к обычной транспортной задаче с правильным балансом, если ввести фиктивный пункт отправления Am+1 с запасом am+1 равным недостающему запасу, и стоимость перевозок из фиктивного пункта отправления во все пункты назначения принять равной нулю.

Задача, двойственная к транспортной.

Построим задачу, двойственную к транспортной. С этой целью вспомним, что каждому пункту отправления Ai и назначения Bj отвечает определенное ограничение

                                          (6.1)

В то же время каждому ограничению из (6.1) сопоставляется определенная неизвестная в двойственной задаче. Тем самым устанавливается соответствие между всеми пунктами Ai и Bj и всеми неизвестными двойственной задачи.

Обозначим неизвестную в двойственной задаче, отвечающую пункту отправления Ai, через ui(i=1,..,n), а пункту назначения Bj – через vj(j,…m).

Каждому неизвестному в транспортной задаче соответствует ограничение, связывающее неизвестные в двойственной задаче. Неизвестное xij входит ровно в два ограничения системы (6.1): одно из них отвечает пункту Ai, а другое – пункту Bj. В обоих этих уравнениях коэффициент при xij равен 1. Поэтому соответствующее xij ограничение в двойственной задаче имеет вид

 

  .                               (6.2)

Правая часть неравенства (6.2) равна cij, потому что именно с этим коэффициентом неизвестная xij входит в минимизируемую формулу (2.4).

Оптимизируемая форма двойственной задачи имеет вид

                                          (6.3)

Таким образом, задача двойственная к транспортной формулируется следующим образом. При ограничениях (6.2) максимизировать формулу (6.3). Подчеркнем, что знак значений неизвестных ui(i=1,…,n) и vj(j,…,m) может быть произвольным.

Предположим, что нам известно некоторое допустимое базисное решение транспортной задачи, в котором все базисные неизвестные строго положительны. Это решение оптимально лишь в том случае, когда соответствующая ей система оказывается совместной. Эта система возникает из системы (6.2), если в ней все неравенства, отвечающие базисным неизвестным xij заменить точными равенствами.

В итоге приходим к соотношению:

ui + vj ≤ cij (для всех свободных неизвестных xij)                     (6.4)

Тем самым мы убеждаемся, что признак оптимальности в работе по методу потенциалов совпадает с необходимым и достаточным условием оптимальности.

 

3 Основные типы, виды моделей

Заключение

 

В курсовой работе изложены основные подходы и методы решения транспортной задачи, являющейся одной из наиболее распространенных задач линейного программирования. Решение данной задачи позволяет разработать наиболее рациональные пути и способы транспортирования товаров, устранить чрезмерно дальние, встречные, повторные перевозки. Все это сокращает время продвижения товаров, уменьшает затраты предприятий и фирм, связанные с осуществлением процессов снабжения сырьем, материалами, топливом, оборудованием и так далее.

Алгоритм и методы решения транспортной задачи могут быть использованы при решении некоторых экономических задач, не имеющих ничего общего с транспортировкой груза. В этом случае величины тарифов cij имеют различный смысл в зависимости от конкретной экономической задачи. К таким задачам относятся следующие:

оптимальное закрепление за станками операций по обработке деталей. В них cij является таким экономическим показателем, как производительность. Задача позволяет определить, сколько времени и на какой операции нужно использовать каждый из станков, чтобы обработать максимальное количество деталей. Так как транспортная задача требует нахождения минимума, то значения cij берутся с отрицательным знаком;

оптимальные назначения, или проблема выбора. Имеется m механизмов, которые могут выполнять m различных работ с производительностью cij. Задача позволяет определить, какой механизм и на какую работу надо назначить, чтобы добиться максимальной производительности;

задача о сокращении производства с учетом суммарных расходов на изготовление и транспортировку продукции;

увеличение производительности автомобильного транспорта за счет минимизации порожнего пробега. Уменьшение порожнего пробега сократит количество автомобилей для перевозок, увеличив их производительность;

решение задач с помощью метода запрещения перевозок. Используется в том случае, если груз от некоторого поставщика по каким-то причинам не может быть отправлен одному из потребителей. Данное ограничение можно учесть, присвоив соответствующей клетке достаточно большое значение стоимости, тем самым в эту клетку не будут производиться перевозки.

Таким образом, важность решения данной задачи для экономики несомненна. Приятно осознавать, что у истоков создания теории линейного программирования и решения, в том числе и транспортной задачи, стоял русский ученый – Леонид Витальевич Канторович.

 

Список использованных источников

1. Кузнецов А. В., Сакович В. А., Холод  Н. И. Высшая математика. Математическое  программирование, Минск, Высшая школа, 2001.

2. Красс М. С., Чупрынов Б. П. ”Основы  математики и ее приложения  в экономическом образовании”, Издательство  «Дело», Москва 2001.

3. Ермаков В. И. Общий курс высшей  математики для экономистов, Москва, Инфра – М, 2000.

4. Вентцель Е.С. Исследование операций – задачи, принципы, методология. М.:Наука, 1980.

5. Саати Т. Принятие решений. Метод  анализа иерархий. М.:Радио и связь, 1993.

6. Беллман Р., Дрейфус С. Прикладные  задачи динамического программирования. - М.:Наука, 1965.

7. Ермаков С.М., Михайлов Г.А. Курс статистического моделирования. – М.:Наука, 1976.