Транспортная задача линейного программирования

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 22 Октября 2013 в 20:42, курсовая работа

Описание работы

Целью данной работы является рассмотрение транспортной задачи и метода потенциала как метода решения.
Для реализации данной цели в работе необходимо решить следующие задачи;
-рассмотреть транспортную задачу, общую постановку, цели, задачи;
-изучить основные типы, виды моделей;
-охарактеризовать методы решения транспортной задачи;
-проанализировать метод потенциалов как метод решения транспортных задач.

Содержание работы

ВВЕДЕНИЕ…………………………………………………………………… 4
1.ТРАНСПОРТНАЯ ЗАДАЧА………………………………………………. 5
1.1 Общая постановка задачи………………………………………… 5
1.2 Нахождение исходного опорного решения……………………... 8
1.3 Проверка найденного опорного решения на оптимальность…... 9
1.4 Переход от одного опорного решения к другому………………. 9
2. РЕШЕНИЕ ТРАНСПОРТНЫХ ЗАДАЧ…………………………………. 10
2.1 Пример решения задачи транспортным методом………………. 10
2.2 Экономический вывод задачи……………………………………. 19
ЗАКЛЮЧЕНИЕ………………………………………………………………. 20
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ ……………………………………………….

Файлы: 1 файл

Курсовая Транспортная задача.docx

— 187.67 Кб (Скачать файл)

 

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ…………………………………………………………………… 4

1.ТРАНСПОРТНАЯ ЗАДАЧА………………………………………………. 5

1.1 Общая постановка задачи………………………………………… 5

1.2 Нахождение исходного  опорного решения……………………... 8

1.3 Проверка найденного  опорного решения на оптимальность…... 9

1.4 Переход от одного  опорного решения к другому………………. 9

2. РЕШЕНИЕ ТРАНСПОРТНЫХ  ЗАДАЧ…………………………………. 10

2.1 Пример решения задачи  транспортным методом………………. 10

2.2 Экономический вывод  задачи……………………………………. 19

ЗАКЛЮЧЕНИЕ………………………………………………………………. 20

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ ………………………………………………...21

 

ВВЕДЕНИЕ

Я выбрал эту тему курсовой работы, потому что каждый человек, ежедневно не всегда осознавая это  решает проблему: как получить наибольший эффект, обладая ограниченными средствами. Наши средства и ресурсы всегда ограничены. Жизнь была бы менее интересной, если бы это было не так. Чтобы достичь  наибольшего эффекта, имея ограниченные средства, надо составить план, или  программу действий. В середине ХХ века был создан специальный математический аппарат помогающий это делать «по науке». Соответствующий раздел математики называется математическим программированием. С программированием для ЭВМ математическое программирование имеет лишь то общее, что большинство возникающих на практике задач математического программирования слишком громоздки для ручного счета, решить их можно только с помощью ЭВМ, предварительно составив программу.

Актуальность выбранной  тематики курсовой работы заключается  в том, что к задачам транспортного  типа сводятся многие другие задачи линейного программирования-задачи о назначениях, сетевые, календарного планирования.

Целью данной работы является рассмотрение транспортной задачи и  метода потенциала как метода решения.

Для реализации данной цели в работе необходимо решить следующие  задачи;

-рассмотреть транспортную  задачу, общую постановку, цели, задачи;

-изучить основные типы, виды моделей;

-охарактеризовать методы  решения транспортной задачи;

-проанализировать метод  потенциалов как метод решения  транспортных задач.

1.ТРАНСПОРТНАЯ ЗАДАЧА

1.1 Общая постановка задачи

          Транспортная задача-одна из распространенных  задач линейного программирования. Ее цель- разработка наиболее  рациональных путей и способов  транспортирования товаров, устранение  чрезмерно дальних, встречных,  повторных перевозок. Все это  сокращает время продвижения  товаров, уменьшает затраты предприятий,  фирм, связанные с осуществлением  процессов снабжения сырьем, материалами,  топливом, оборудованием и так  далее.

          В общем виде задачу можно  представить следующим образом:  в m пунктах производства A1, A2 ,…, Am имеется однородный груз в количестве соответственно a1, a2,…,am. Этот груз необходимо доставить в n пунктов назначения B1, B2,…, Bn в количестве соответственно b1, b2,…, bn. Стоимость перевозки единицы груза (тариф) из пункта Ai в пункт Bj равна cij.

          Требуется составить план перевозок,  позволяющий вывезти все грузы  и имеющий минимальную стоимость.

           В зависимости от соотношения  между суммарными запасами груза  и суммарными потребностями в  нем транспортные задачи могут  быть закрытыми и открытыми.

Если

 

 

то задача называется закрытой. Если

то открытой.

 

Обозначим через хij количество груза, перевозимого из пункта Ai в пункт Bj. Рассмотрим закрытую транспортную задачу. Ее условия запишем в распределительную таблицу которую будем использовать для нахождения решения.

 

Bj

Ai

B1

B2

Bj

Bn

b1

b2

bj

bn

 

A1     a1

c11

x11

c12

x12

c1j

x1j

c1n

x1n

 

A2     a2

c21

x21

c22

x22

c2j

x2j

c2n

x2n

 

Ai      ai

ci1

xi1

ci2

xi2

cij

xij

cin

xin

 

Am   am

cm1

xm1

cm2

xm2

cmj

xmj

cmn

xmn


Таблица 1

Математическая модель закрытой транспортной задачи имеет вид

при ограничениях:

Оптимальным решением задачи является матрица

удовлетворяющая системе ограничений и доставляющая минимум целевой функции. Транспортная задача как задача линейного программирования может быть решена симплексным методом, однако наличие большого числа переменных и ограничений делает вычисления громоздкими. Поэтому для решения транспортных задач разработан специальный метод, имеющий те же этапы, что и симплексный метод, а именно:

- нахождение исходного  опорного решения

- проверка этого решения  на оптимальность

- переход от одного  опорного решения к другому

Рассмотрим каждый из этих этапов.

 

1.2 Нахождение исходного  опорного решения

      Условия  задачи и ее исходное опорное  решение будем записывать в  распределительную таблицу. Клетки, в которые поместим грузы, называются  занятыми, им соответствуют базисные  переменные опорного решения.  Остальные клетки незанятые, или  пустые, им соответствуют свободные  переменные. В верхнем правом  углу каждой клетки будем записывать  тарифы. Существует несколько способов  исходного опорного решения.

Рассмотрим один из них  – метод минимального тарифа (элемента). Согласно этому методу, грузы распределяются в первую очередь в те клетки, в которых находится минимальный  тариф перевозок cij. Далее поставки распределяются в незанятые клетки с наименьшими тарифами с учетом оставшихся запасов у поставщиков и удовлетворения спроса потребителей. Процесс распределения продолжают до тех пор, пока все грузы от поставщиков не будут вывезены, а потребители не будут удовлетворены. При распределении грузов может оказаться, что количество занятых клеток меньше, чем m+n-1. В этом случае недостающее их число заполняется клетками с нулевыми поставками, такие клетки, такие клетки называют условно занятыми.

Нулевые поставки помещают в незанятые клетки с учетом наименьшего  тарифа таким образом, чтобы в  каждых строке и столбце было не менее чем по одной занятой  клетке. 
1.3 Проверка найденного опорного решения на оптимальность

Найденное исходное опорное  решение проверяется на оптимальность  методом потенциалов по следующему критерию: если опорное решение транспортной задачи является оптимальным, то ему  соответствует система m+n действительных чисел ui и vj, удовлетворяющих условиям ui + vj= cij, для занятых клеток и ui +vi – cij ≤ 0 для свободных клеток. Одному из потенциалов дается произвольное значение, например u1 = 0, тогда остальные потенциалы определяются однозначно. Так, если известен потенциал vj, то ui = cij - vj.

Обозначим ∆ij = ui+vj-cij. Эту оценку называют оценкой свободных клеток. Если ∆ij ≤ 0, то опорное решение является оптимальным. Если хотя бы одна из оценок ∆ij > 0, то опорное решение не является оптимальным и его можно улучшить перейдя от одного опорного решения к другому.

1.4 Переход от одного  опорного решения к другому

Наличие положительной оценки свободной клетки ( ∆ij > 0) при проверке опорного решения на оптимальность свидетельствует о том, что полученное решение не оптимально и для уменьшения значения целевой функции надо перейти к другому опорному решению. Свободная клетка становится занятой становится занятой, а одна из ранее занятых - свободной.

Для свободной клетки с  ∆ij > 0 строится цикл (цепь, многоугольник), все вершины которого кроме одной находятся в занятых клетках; углы прямые, число вершин четное. Около свободной клетки цикла ставится знак (+), затем поочередно проставляют знаки (-) и (+). У вершин со знаком (-) выбирают минимальный груз, его прибавляют к грузам, стоящим у вершин со знаком (+), и отнимают от грузов у вершин со знаком (-). В результате перераспределения груза получим новое опорное решение. Это решение проверяем на оптимальность, и т.д. с тех пор, пока не получим оптимальное решение.

2. РЕШЕНИЕ ТРАНСПОРТНЫХ  ЗАДАЧ

2.1 Пример решения задачи  транспортным методом

В качестве примера возьмём  следующую задачу:

Четыре предприятия данного  технологического района для производства продукции используют три вида сырья, потребности в сырье каждого  из предприятий соответственно равны  150, 120, 80, 50 единиц. Сырьё сосредоточено в трёх местах его получения, а запасы соответственно  100, 130, 170 единиц. Тарифы перевозок известны и заданы матрицей:

2

1

8

12

5

3

7

5

3

7

14

4


 

Для начала выясним, какая  это задача, а для этого сравним  общее количество сырья на складах  и общее количество потребления:

А = 100+130+170=400

В = 150+120+80+50 = 400

А = В – из этого следует, что задача является закрытой.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Шаг 1.

Составим таблицу, расставим  тарифы и сделаем распределение:

Ai

Bj

b1

b2

b3

b4

Ui

150

120

80

50

a1

100

2

100

1

 

8

 

12

   
       

a2

130

5

50

3

80

7

 

5

   
       

a3

170

3

 

7

40

14

80

4

   
       

Vg

               

Таблица 2

Распределение выполнили. Можно  найти коэффициент затрат на перевозки  сырья F. С ходом решения этот коэффициент должен только уменьшаться, по сравнению с предыдущим.

 F = 2*100+5*30+3*80+7*40+14*80 = 2290 единиц.

Коэффициент высокий, и нам  нужно выяснить, сможем ли мы уменьшить  его, а для этого проанализируем это, но для начала нам нужно сделать  оценку свободных клеток, а для  этого сделаем следующее: в столбце  Vj в первой строчки поставим 0. А дальше напротив этого нуля найдём заполненную клетку и производим вычисления по формуле:

cij=ui+vj

 

В итоге у нас получится  вот такая таблица:

 

Ai

Bj

b1

b2

b3

b4

Ui

150

120

80

50

a1

100

2

 

1

 

8

 

12

 

0

       

a2

130

5

 

3

 

7

 

5

 

3

       

a3

170

3

 

7

 

14

 

4

 

7

       

Vg

 

2

0

7

-3

 

Таблица 3

Теперь мы можем выяснить, можем ли мы уменьшить коэффициент  F, а для этого теперь работает с пустыми клетками.

Стоило сказать, что поля данных идентифицируются как на координатной плоскости, то есть к примеру самая  левая верхняя ячейка данных будет  иметь координату (1:1), чуть правее ячейка (1:2), а если ячейка а 1 ниже первой, то координаты (2:1).

Теперь производим оценку свободных клеток. Для этого мы находим пустую клетку, далее складываем потенциалы из полей Ai и Bg , А затем из тарифа вычитаем полученную сумму потенциалов. Если видно, что результат получится меньше нуля, то вычисления можно опустить и сделать запись об этом. Это действие нужно произвести со всеми пустыми клетками:

Информация о работе Транспортная задача линейного программирования