Теория принятия оптимальных решений

Предмет и задачи теории принятия оптимальных решений, исследование операций. Модели, их роль в научном познании. Типы экономико-математических моделей. Задачи линейного программирования, свойства их решений. Методы, двойственность и примеры решения ЗЛП.

Рубрика Экономико-математическое моделирование
Вид шпаргалка
Язык русский
Дата добавления 25.06.2014
Размер файла 344,0 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

18. Закрытая транспортная задача по критерию стоимости. Постановка задачи, подходы к их решению

19. Закрытая транспортная задача по критерию стоимости. Нахождение первоначального базисного распределения

20. Критерий оптимальности базисного распределения поставок в закрытой транспортной задаче по критерию стоимости

Из сказанного в предыдущем пункте вытекает следующий критерий оптимальности базисного решения транспортной задачи: если для некоторого базисного плана перевозок алгебраические суммы тарифов по циклам для всех свободных клеток неотрицательны, то этот план оптимальный.

Отсюда вытекает способ отыскания оптимального решения транспортной задачи, состоящий в том, что, имея некоторое базисное решение, вычисляют алгебраические суммы тарифов для всех свободных клеток. Если критерий оптимальности выполнен, то данное решение является оптимальным; если же имеются клетки с отрицательными алгебраическими суммами тарифов, то переходят к новому базису, производя пересчет по циклу, соответствующему одной из таких клеток. Полученное таким образом новое базисное решение будет лучше исходного - затраты на его реализацию будут меньшими. Для нового решения также проверяют выполнимость критерия оптимальности и в случае необходимости снова совершают пересчет по циклу для одной из клеток с отрицательной алгебраической суммой тарифов и т. д.

Через конечное число шагов приходят к искомому оптимальному базисному решению.

В случае если алгебраические суммы тарифов для всех свободных клеток положительны, мы имеем единственное оптимальное решение; если же алгебраические суммы тарифов для всех свободных клеток неотрицательны, но среди них имеются алгебраические суммы тарифов, равные нулю, то оптимальное решение не единственное: при пересчете по циклу для клетки с нулевой алгебраической суммой тарифов мы получим оптимальное же решение, но отличное от исходного (затраты по обоим планам будут одинаковыми).

В зависимости от методов подсчета алгебраических сумм тарифов для свободных клеток различают два метода отыскания оптимального решения транспортной задачи:

21. Распределительный метод. При этом методе для каждой пустой клетки строят цикл и для каждого цикла непосредственно вычисляют алгебраическую сумму тарифов

Метод потенциалов. При этом методе предварительно находят потенциалы баз и потребителей, а затем вычисляют для каждой пустой клетки алгебраическую сумму тарифов с помощью потенциалов.

Преимущества метода потенциалов по сравнению с распределительным методом состоят в том, что отпадает необходимость построения циклов для каждой из пустых клеток и упрощается вычисление алгебраических сумм тарифов. Цикл строится только один - тот, по которому производится пересчет.

Применяя метод потенциалов, можно говорить не о знаке алгебраических сумм тарифов, а о сравнении косвенных тарифов с истинными. Требование неотрицательности алгебраических сумм тарифов заменяется условием, что косвенные тарифы не превосходят истинных.

Следует иметь в виду, что потенциалы (так же как и циклы) для каждого нового базисного плана определяются заново.

Выше рассматривалась закрытая модель транспортной задачи, с правильным балансом, когда выполняется условие (1.3). В случае выполнения (1.4) (открытая модель) баланс транспортной задачи может нарушаться в 2-ух направлениях:

1. Сумма запасов в пунктах отправления превышает сумму поданных заявок (транспортная задача с избытком запасов):

е аi > е bj

(где i=1,...,m ; j=1,...,n);

2. Сумма поданных заявок превышает наличные запасы (транспортная задача с избытком заявок):

е аi < е bj

(где i=1,...,m ; j=1,...,n);

Рассмотрим последовательно эти два случая:

Транспортная задача с избытком запасов.

Сведем её к ранее рассмотренной транспортной задаче с правильным балансом. Для этого, сверх имеющихся n пунктов назначения В1, B2, ... , Bn, введём ещё один, фиктивный, пункт назначения Bn+1, которому припишем фиктивную заявку, равную избытку запасов над заявками

bn+1 = е аi - е bj

(где i=1,...,m ; j=1,...,n) ,

а стоимость перевозок из всех пунктов отправления в фиктивный пункт назначения bn+1 будем считать равной нулю. Введением фиктивного пункта назначения B n+1 с его заявкой b n+1 мы сравняли баланс транспортной задачи, и теперь ее можно решать, как обычную транспортную задачу с правильным балансом.

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.

Распределительный метод решения закрытой транспортной задачи по критерию стоимости. Метод потенциалов.

Распределительный метод

Один из наиболее простых методов решения транспортных задач - распределительный метод.

Пусть для транспортной задачи найдено начальное опорное решение Х1 и вычислено значение целевой функции на этом решении F(Х1). По доказанной выше теореме для каждой свободной клетки таблицы задачи можно построить единственный цикл, который содержит эту клетку и часть клеток, занятых опорным решением. Обозначив этот цикл и осуществив сдвиг (перераспределение груза) по циклу на величину

можно получить новое опорное решение Х2.

Определим, как изменится целевая функция при переходе к новому опорному решению. При сдвиге на единицу груза по циклу, соответствующему клетке (l,m), приращение целевой функции Дlm равно разности двух сумм:

где - сумма стоимостей перевозок единиц груза в нечетных клетках цикла, отмеченных знаком “+” ; - сумма стоимостей перевозок единиц груза в четных клетках цикла, отмеченных знаком “-”.

В клетках, отмеченных знаком “+”, величины груза прибавляются, что приводит к увеличению значения целевой функции F(X), а в клетках, отмеченных знаком “-”, величины груза уменьшаются, что приводит к уменьшению значения целевой функции.

Если разность сумм для свободной клетки ( l, m ) меньше нуля, т.е. Д lm< 0, то перераспределение величины и по соответствующему циклу приведет к уменьшению значения F(X) на величину и*Дlm, т.е. опорное решение можно улучшить. Если же величины Дlm, называемые оценками, для всех свободных клеток таблицы транспортной задачи неотрицательны, то значение целевой функции нельзя уменьшить и опорное решение оптимально. Следовательно, признаком оптимальности распределительного метода является условие

Для решения транспортной задачи распределительным методом необходимо найти начальное опорное решение. Затем для очередной опорной клетки (l, m) построить цикл и вычислить оценку Дlm. Если оценка неотрицательная, переходят к следующей свободной клетке. Если же оценка отрицательная, следует осуществить сдвиг по циклу на величину

.

В результате получится новое опорное решение.

Для каждого нового опорного решения вычисление оценок начинается с первой свободной клетки таблицы. Очередность проверяемых свободных клеток целесообразно устанавливать в порядке возрастания стоимости перевозок cij ,так как решается задача на нахождение минимума.

Метод потенциалов

Метод потенциалов используется для решения транспортной задачи. Основой вычислительного процесса при улучшении опорного плана является определение критерия оптимальности dij:

dij = сij* - сij,

где сij - затраты (истинные тарифы), связанные с доставкой одной единицы груза из i-того пункта отправления в j-ый пункт назначения; сij* - расчётные затраты (косвенные тарифы), связанные с доставкой одной единицы груза из i-того пункта отправления в j-ый пункт назначения, определяемые для тех клеток опорного плана, ресурсы в которые не распределены (для незаполненных клеток).

22. Открытая модель транспортной задачи: разновидности и методы решения

23. Транспортная задача по критерию времени: постановка задачи и подходы к решению

Размещено на Allbest.ru

...

Подобные документы

  • Построение экономических и математических моделей принятия решений в условиях неопределенности. Общая методология оптимизационных задач, оценка преимуществ выбранного варианта. Двойственность и симплексный метод решения задач линейного программирования.

    курс лекций [496,2 K], добавлен 17.11.2011

  • Теоретические основы экономико-математических методов. Этапы принятия решений. Классификация задач оптимизации. Задачи линейного, нелинейного, выпуклого, квадратичного, целочисленного, параметрического, динамического и стохастического программирования.

    курсовая работа [2,3 M], добавлен 07.05.2013

  • Особенности формирования математической модели принятия решений, постановка задачи выбора. Понятие оптимальности по Парето и его роль в математической экономике. Составление алгоритма поиска парето-оптимальных решений, реализация программного средства.

    контрольная работа [1,2 M], добавлен 11.06.2011

  • Понятие математического программирования как отрасли математики, являющейся теоретической основой решения задач о нахождении оптимальных решений. Основные этапы нахождения оптимальных решений экономических задач. Примеры задач линейного программирования.

    учебное пособие [2,0 M], добавлен 15.06.2015

  • Оптимизация решений динамическими методами. Расчет оптимальных сроков начала строительства объектов. Принятие решений в условиях риска (определение математического ожидания) и неопределенности (оптимальная стратегия поведения завода, правило максимакса).

    контрольная работа [57,1 K], добавлен 04.10.2010

  • Применение теории игр для обоснования и принятия решений в условиях неопределенности. Цель изучения систем массового обслуживания, их элементы и виды. Сетевые методы планирования работ и проектов. Задачи динамического и стохастического программирования.

    курсовая работа [82,0 K], добавлен 24.03.2012

  • Количественное обоснование управленческих решений по улучшению состояния экономических процессов методом математических моделей. Анализ оптимального решения задачи линейного программирования на чувствительность. Понятие многопараметрической оптимизации.

    курсовая работа [4,2 M], добавлен 20.04.2015

  • Статистические модели принятия решений. Описание моделей с известным распределением вероятностей состояния среды. Рассмотрение простейшей схемы динамического процесса принятия решений. Проведение расчета вероятности произведенной модификации предприятия.

    контрольная работа [383,0 K], добавлен 07.11.2011

  • Использование симплексного метода решения задач линейного программирования для расчета суточного объема производства продукции. Проверка плана на оптимальность. Пересчет симплексной таблицы методом Жордана-Гаусса. Составление модели транспортной задачи.

    контрольная работа [613,3 K], добавлен 18.02.2014

  • Моделирование экономических процессов методами планирования и управления. Построение сетевой модели. Оптимизация сетевого графика при помощи табличного редактора Microsoft Excel и среды программирования Visual Basic. Методы принятия оптимальных решений.

    курсовая работа [217,2 K], добавлен 22.11.2013

  • Классическая теория оптимизации. Функция скаляризации Чебышева. Критерий Парето-оптимальность. Марковские процессы принятия решений. Метод изменения ограничений. Алгоритм нахождения кратчайшего пути. Процесс построения минимального остовного дерева сети.

    контрольная работа [182,8 K], добавлен 18.01.2015

  • Построение экономико-математической модели задачи, комментарии к ней и получение решения графическим методом. Использование аппарата теории двойственности для экономико-математического анализа оптимального плана задачи линейного программирования.

    контрольная работа [2,2 M], добавлен 27.03.2008

  • Принятие решений в условиях неопределенности. Критерий Лапласа и принцип недостаточного основания. Критерий крайнего пессимизма. Требования критерия Гурвица. Нахождение минимального риска по Сэвиджу. Выбор оптимальной стратегии при принятии решения.

    контрольная работа [34,3 K], добавлен 01.02.2012

  • Теория игр в контексте теории принятия решений. Игры без седловых точек. Использование линейной оптимизации при решении матричных игр. Критерии, используемые для принятия решений в играх с природой. Решение парных матричных игр с нулевой суммой.

    контрольная работа [437,2 K], добавлен 14.02.2011

  • Прямые и двойственные задачи линейного программирования, особенности и методика их решения. Основные положения теоремы двойственности. Виды математических моделей двойственных задач. Разработка программы планирования работы швейной мастерской в Excel.

    курсовая работа [177,8 K], добавлен 26.07.2009

  • Формулирование экономико-математической модели задачи в виде основной задачи линейного программирования. Построение многогранника решений, поиск оптимальной производственной программы путем перебора его вершин. Решение задачи с помощью симплекс-таблиц.

    контрольная работа [187,0 K], добавлен 23.05.2010

  • Математическая теория оптимального принятия решений. Табличный симплекс-метод. Составление и решение двойственной задачи линейного программирования. Математическая модель транспортной задачи. Анализ целесообразности производства продукции на предприятии.

    контрольная работа [467,8 K], добавлен 13.06.2012

  • Особенности формирования и способы решения оптимизационной задачи. Сущность экономико-математической модели транспортной задачи. Характеристика и методика расчета балансовых и игровых экономико-математических моделей. Свойства и признаки сетевых моделей.

    практическая работа [322,7 K], добавлен 21.01.2010

  • Расчет задачи линейного программирования вручную симплекс методом и машинным способом в Ms Excel с применением электронной таблицы. Сравнение полученных результатов с ручным решением. Математическая модель двойственной задачи с пояснениями результатов.

    контрольная работа [1,4 M], добавлен 31.03.2012

  • Нахождение области допустимых значений и оптимумов целевой функции с целью решения графическим методом задачи линейного программирования. Нахождение оптимальных значений двойственных переменных при помощи симплексного метода и теории двойственности.

    контрольная работа [116,0 K], добавлен 09.04.2012

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.