рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Реферат Курсовая Конспект

Графическая интерпретация решений

Работа сделанна в 1999 году

Графическая интерпретация решений - Курсовая Работа, раздел Политика, - 1999 год - Исследование операций Графическая Интерпретация Решений. Решение Задачи Лп. Из Ограничения 1 Задачи...

Графическая интерпретация решений. Решение задачи ЛП. Из ограничения 1 задачи ЛП: Выразим Ограничения: 1)x16,17 , значит 12 - x2 - x3 6,17; x2 + x3 5,84 y1 = x2 + x3 = 5,84 x3 = 5,84 – x2; 2)x2 6,18 y2 = x2 = 6,18; 3)x3 5,66 y3 = x3 = 5,66; 4)0,96 x1 + 0,12 x2 – 0,95 x3 0 0,96 (12 – x2 – x3) + 0,12 x2 – 0,95 x3 0 -0,84 x2 – 1,9 x3 11,52 0,84 x2 + 1,9 x3 11,52 y4 = 0,84 x2 + 1,9 x3 = 11,52 ; 5)–0,84 x1 + 1,06 x3 0 -0,84 (12 – x2 – x3) + 1,06 x3 0 0,84 x2 + 0,84 x3 + 1,06 x3 10,08 0,84 x2 + 1,9 x3 = 10,08 ; Целевая функция: Z = 676,8 (12 – x2 – x3) + 459,25 x2 + 294,66 x3 = 8121,6 – 217,55 x2 – 382,14 x3; Рассмотрим, что происходит с графиком целевой функции при ее увеличении: 1)Z1 = 8000 8121,6 – 217,55 x2 – 382,14 x3 = 8000 -217,55 x2 – 382,14 x3 = 8000 – 8121,6 217,55 x2 + 382,14 x3 =121,6 ; X2 0 3 X3 0,32 -1,39 2)Z2 = 9000 -217,55 x2 – 382,14 x3 = 9000 – 8121,6 217,55 x2 + 382,14 x3 = – 878,4 x2 0 -3 x3 -2,3 -0,6 Мы получили, что график функции Z2 расположен ниже чем график функции Z1. Однако Z2 > Z1 (9000 > 8000). Следовательно своего максимального значения целевая функция достигает в самой нижней точке области относительно целевой функции (в той точке, через которую график целевой функции будет проходить первым при уменьшении целевой функции). Обозначим эту точку на графике A. Координаты точки A (0,95;4,89). x2 = 0,95; x3 = 4,89, что соответствует решению с помощью симплекс – метода. 2.Задача ЦЛП. Максимального значения целевая функция задачи ЦЛП достигает при x2 = 1, x3 = 5. На графике решение задачи ЦЛП – точка B с координатами (1;5). 3.Задача нелинейного программирования. x2 = 0,17, x3 = 5,66. На графике точка C с координатами (0,17;5,66). 4.Задача ДП. x2 = 2, x3 = 6. На графике точка D с координатами (2;6). Трудоемкость и эффективность решения модели различными методами. Метод Свойство ЛП ЦЛП Нелинейное ДП Использование Симплекс – метода и ПК Небольшое (1 проход) Большое (много проходов) Большое (много проходов) НЕТ Размер расчетов без ПК Низкий (только расчет плановых заданий) Низкий (только расчет плановых заданий) Средний (расчет дохода, прибыли, затрат, плановых заданий) Большой (все расчеты производятся вручную) Размер подготовительных и промежуточных расчетов Низкий (только ограничения) Средний (ограничения ЛП + ветвление) Высокий (ограничения ЛП + составление таблицы + промежуточ-ные подстановки коэффициен-тов) Очень большой Общее время решения Низкое Среднее Среднее Высокое Чувствитель-ность к ограничениям по содержанию полезного компонента в руде Есть Есть Есть Нет Использование коэффициента увеличения затрат при нагрузке Нет Нет Есть Есть Размер целевой функции Максимальный 6048,2412 Средний 5993,3501 Средний 5827,1611 Низкий 4249,38 Общая эффективность и приближенность условий к реальным Низкая (не учитывается коэффициент изменения затрат и целочислен- ность решения) Средняя (не учитывается коэффициент изменения затрат) Средняя (не учитывается целочислен-ность решения) Средняя (низкая прибыль)

– Конец работы –

Эта тема принадлежит разделу:

Исследование операций

Сопоставить трудоемкость и эффективность решения модели различными методами. Задание: Определить плановые задания добывающим предприятиям, если в работе… Линейное программирование.

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: Графическая интерпретация решений

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:

Решение задачи методом линейного программирования
Решение задачи методом линейного программирования. Симплекс – метод. Определить плановое задание добывающим предприятиям, если в работе находится N=12 составов. Цена готовой продукции

Решение задачи методом целочисленного линейного программирования
Решение задачи методом целочисленного линейного программирования. Метод ветвей и границ. Начальные условия берутся из решения задачи ЛП (решение см. выше). 1.Вершина 1 x1 = 6,17 x2 = 0,9 x3

Нелинейное программирование
Нелинейное программирование. Задача математического программирования называется нелинейной, если нелинейны ограничения или целевая функция. Задачи нелинейного программирования бывают

Решение задачи динамического программирования
Решение задачи динамического программирования. Распределение ресурсов предприятиям. Данные возьмем из задачи нелинейного программирования: количество составов и прибыль на 1 состав для каждого пред

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