рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Реферат Курсовая Конспект

ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ИНТЕРПРЕТАЦИЯ ЗАДАЧИ ЛИНЕЙНОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ

ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ИНТЕРПРЕТАЦИЯ ЗАДАЧИ ЛИНЕЙНОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ - Лекция, раздел Программирование, Задачи линейного программирования Пример 2.1. Пусть Требуется Определить План Выпуска Четы...

Пример 2.1. Пусть требуется определить план выпуска четырёх видов продукции П1, П2, П3, П4, для изготовления которых необходимы ресурсы трёх видов: трудовые, материальные, финансовые. Количество каждого i-го вида ресурса для производства каждого j-го вида продукции называют нормой расхода и обозначают ai j. Количество каждого вида ресурса, которое имеется в наличии, обозначают bi (табл.2.1.).

Из таб.2.1 видно, что для выпуска единицы продукции, например вида П2, требуется две единицы трудовых ресурсов, П3 – четыре единицы материальных ресурсов и т.д.; предприятие располагает 100 единицами финансовых ресурсов, 40 единицами трудовых, исходя из спроса заданы верхние и нижние пределы границы выпуска каждого вида продукции.

Таблица 2.1

Ресурсы (i) Вид продукции ( j) Запас ресурса (bi)
П1 П2 П3 П4
Удельный расход ресурсов (ai j)
Трудовые Материальные Финансовые
Граница: нижняя верхняя     –   –     – –
План х1 х2 х3 х4

На основании исходных данных требуется составить математическую модель для определения плана выпуска продукции.

Решение. Обозначим через х1, х2, х3, х4 – количество выпускаемой продукции видов П1, П2, П3, П4, которое надо найти.

Теперь составляем ограничения. Из табл.2.1 видно, что для выпуска единицы продукции П1 требуется одна единица трудовых ресурсов, П2, П3, П4 – соответственно 2, 3, 4 единиц трудовых ресурсов. Тогда потребный трудовой ресурс для выпуска всех видов продукции будет равен х1+2х2+3х3+4х4.

Очевидно, что потребный ресурс не может превышать располагаемый, т.е. для трудового ресурса справедливо неравенство

х1 +2х2+3х3+4х4 £ 40,

где 40 – располагаемый ресурс (табл.2.1).

Если составить аналогичные зависимости для остальных видов ресурсов и добавить предельно допустимые значения для выпуска каждого вида продукции, то получим систему:

(3)

В этой системе неравенства, устанавливающие зависимости для ресурсов – ограничения, а предельно допустимые значения переменных – граничные условия. В ограничениях левые части неравенства – потребные ресурсы, а правые – располагаемые.

Если в неравенства ввести дополнительные переменные у1³0, у2³0, у3³0, то можно записать

(4)

В этой системе дополнительные переменные – это разность между располагаемым ресурсом и потребным и, следовательно, равные неиспользуемому ресурсу, т.е. это резервы каждого вида ресурсов.

Очевидно, что система (4), содержащая три уравнения и семь переменных, имеет бесчисленное множество решений, т.е. различных вариантов плана. Все эти возможные варианты, удовлетворяющие системе (3), являются допустимыми планами.

Если получить оптимальное решение очень важно, то иметь допустимое решение – необходимо.

Любая правильно составленная задача планирования (как и в данном примере) имеет бесчисленное множество допустимых решений. Какое из них выбрать?

Чтобы ответить на этот вопрос, нужно сформулировать задачу оптимизации в какой-либо из двух взаимоисключающих постановок.

Обозначим: Q – ресурсы, R – результат их применения. Тогда при заданных зависимостях результата и потребных ресурсов от количества выпускаемой продукции R = f(x j), Q = j(x j) обе постановки распределения ресурсов можно записать:

для первойпостановки L1 = R ® max; Q £ Qпл; для второйпостановки L2 = Q ® min; R £ Rпл,

где Qпл, Rпл – заданные (плановые или прогнозируемые) значения ресурсов результата.

Для составления модели в какой-либо постановке потребуются дополнительные данные: прибыль от реализации единицы продукции каждого вида и плановая прибыль в целом от производства всей продукции.

Пусть для продукции видов П1, П2, П3, П4 она составит соответственно 60, 70, 120, 130, а суммарная прибыль от всего производства должна быть не менее 1000.

Тогда для первой постановки к системе (3) добавляем ЦФ и получаем математическую модель:

Для второй постановки:

Так как у1, у2, у3 – резервы по ресурсам, то максимизация их суммы обеспечивает минимизацию используемых ресурсов.

В результате решения задачи в двух постановках (табл.2.2), видно, что эти результаты тоже различные.

 

Таблица 2.2

Постановка ЦФ Граничные условия R Q h=R/Q x1 x2 x3 x4 y1 y2 y3
R®max Q£250 180,5 7,48 7,5 4,5
Q®min R³1000 7,31 4,6 13,2 76,6 23,2

В первой постановке maxR1 = 1350, общее количество использованных ресурсов Q = 180,5. При этом ресурсы оказались подразделёнными на две группы: лимитирующие, для которых yi = 0, и нелимитирующие, для которых yi >0. К первой группе относят финансы, ко второй – трудовые и материальные. Значит, увеличение финансов приведёт к увеличению прибыли, а рост трудовых и материальных – нет. Отсюда вывод: для увеличения выпуска продукции не требуется увеличение всех ресурсов, а только – лимитирующих (на практике – требуют всех).

Во второй постановке общее число использованных ресурсов Q2 = 137 и для всех их видов есть резервы. Дальнейшее уменьшение ресурсов ограничено требованием прибыли (не менее 1000).

– Конец работы –

Эта тема принадлежит разделу:

Задачи линейного программирования

На сайте allrefs.net читайте: - закрепление теоретических знаний, получаемых студентами на лекционных и самостоятельных занятиях по решению задач линейного программирования;...

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ИНТЕРПРЕТАЦИЯ ЗАДАЧИ ЛИНЕЙНОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ

Что будем делать с полученным материалом:

Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:

Все темы данного раздела:

Общая характеристика задач подготовки и принятия решений в сложных технико-экономических системах
Важнейшая особенность современной научно-технической революции состоит в том, что по мере её развития всё большее значение приобретает учёт факторов сложности технико-экономических систем и комплек

Постановка задачи линейного программирования
При постановке и исследовании задач линейного программирования (ЛП) будем основываться на материалах учебного пособия [10]. Значительная часть задач принятия решения – это задачи р

ПРОВЕРКА СБАЛАНСИРОВАННОСТИ ПЛАНОВ
Представьте себе такую ситуацию. Директор завода вызывает к себе начальника цеха и говорит ему: «Надо сделать 20 болтов, но металл тебе никто не даст». Очевидно, такого быть не может. Все известно,

ТРЕБОВАНИЯ СОВМЕСТНОСТИ УСЛОВИЙ
Вспомним некоторые вопросы из алгебры. Рассмотрим неравенство а´х £ b. Если от неравенства мы хотим перейти к уравнению, то введём дополнительную переменну

ГРАФИЧЕСКИЙ МЕТОД РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ЛИНЕЙНОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ
Вспомним построение линейных зависимостей. Начнём с уравнений. Линейное уравнение с двумя переме

ИДЕЯ СИМПЛЕКС-МЕТОДА
  Пример 2.3. Рассмотрим задачу (табл.2.5) оптимизации плана производства с целью получения максимальной прибыли .   Таблица

Правила составления симплекс-таблиц
Таблица 2.6 Базис Свободные члены Свободные переменные х1 х2

ДВОЙСТВЕННЫЕ ЗАДАЧИ ЛИНЕЙНОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ
Каждой задаче ЛП можно некоторым образом сопоставить другую задачу ЛП, называемую двойственной по отношению к исходной (прямой): Прямая задача (ПЗ)

П.2.2. Решение задач линейного программирования
Порядок решения зада ЛП с помощью QSB рассмотрим на примере П.2.1. Подготовьте ЭММ задачи для решения на ЭВМ:

П.2.3. Решение задач целочисленного программирования
Порядок решения задач ЦП с помощью QSB рассмотрим на примере. Подготовьте ЭММ задачи для решения на ЭВМ, исключив условия неотрицательности переменных:

П.2.4. Решение транспортной задачи
Порядок решения транспортных задач с помощью QSB рассмотрим на следующем примере. Пример. Требуется составить такой план прикрепления трёх потребителей к трём поставщи

П.2.5. Решение задачи о назначениях
Порядок решения задачи о назначениях с помощью QSB рассмотрим на примере. Подготовьте исходные данные задачи для решения на ЭВМ: Кандидаты Затраты времени по ра

П.2.8. Решение задач динамического программирования
Порядок решения сетевых задач с помощью QSB рассмотрим на следующем примере. Подготовьте исходные данные задачи для решения на ЭВМ: определите количество этапов в задаче (4 задачи), тип за

П.2.9. Решение вероятностных моделей
Порядок решения вероятностных моделей с помощью QSB рассмотрим на следующем примере. Выполнить анализ платёжной матрицы .

Поиск оптимальных решений задач линейного программирования с использованием программных средств excel 7.0
(Руководство пользователя) Решение задач линейного программирования с использованием Excel 7.0 осуществляется с помощью инструментального средства Поиск решения

Хотите получать на электронную почту самые свежие новости?
Education Insider Sample
Подпишитесь на Нашу рассылку
Наша политика приватности обеспечивает 100% безопасность и анонимность Ваших E-Mail
Реклама
Соответствующий теме материал
  • Похожее
  • Популярное
  • Облако тегов
  • Здесь
  • Временно
  • Пусто
Теги