Разработка соответствия экономическо-математической модели к задачам об ограничении распределения ресурсов, диете и назначениях
Определение плана выпуска, доставляющего предприятию максимум прибыли. Оптимальное распределение площади посева под различные культуры. Расчет минимальной стоимости комбикорма. Решение транспортной задачи симплексным методом и методом потенциалов.
Рубрика | Экономико-математическое моделирование |
Вид | контрольная работа |
Язык | русский |
Дата добавления | 06.07.2014 |
Размер файла | 368,1 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.
Размещено на http//www.allbest.ru/
Задание
Написать условие и разработать соответствие экономическо-математической модели к задачам. Реализовать модели в электронной таблице Excel, выписать соответствующие ответы.
1. Об ограничении распределения ресурсов (3 задачи)
Задача №1: Исходя из специализации и своих технологических возможностей предприятие может выступать четыре вида продукции. Сбыт любого количества обеспечен. Для изготовления этой продукции используются трудовые ресурсы, полуфабрикаты и станочное оборудование. Общий объём ресурсов, расход каждого ресурса за единицу продукции, приведены в таблице. Требуется определить план выпуска, доставляющий предприятию максимум прибыли.
Таблица 1
Пусть - объёмы продукции планируемый к выпуску; - сумма ожидаемой выручки. Математическая модель прямой задачи:
Z= max
Excel 84000
Х3=400
Х4=500
Х7=200
Задача №2: Необходимо оптимальным образом распределить общую площадь засождений кустарников под различные виды, если известен
Общий объем производительных ресурсов, Необходимо оптимальным образом распределить общую площадь.
Таблица 2
Х1= площадь засождений 1 вида, га
Х2= площадь засождений 2 вида, га
Х3= площадь засождений 3 вида, га
Z=10 Х1+ 8Х2+ 7Х3 max
Excel 440000
Х1=1333,33
Х2=111,11
Задача №3: Необходимо оптимальным образом распределить общую площадь посева под различные культуры, если известны общий объем производственных ресурсов, нормы их затрат на один гектар, а также урожайность каждой культуры и ее цена представлены в таблице.
Таблица 3
Х1= площадь посева 1 вида, га
Х2= площадь посева 2 вида, га
Х3= площадь посева 3 вида, га
Z=10 Х1+ 8Х2+ 6Х3 max
Excel 3195450
Х2=4500
Х4=3500
2. О диете (2 задачи)
Задача №1: Для откорма животных используется три вида комбикорма: А, В и С. Каждому животному в сутки требуется не менее 800 г. жиров, 700 г. белков и 900 г. углеводов. Содержание в 1 кг. каждого вида комбикорма жиров белков и углеводов (граммы) приведено в таблице:
Таблица 4
Содержание в 1 кг. |
Комбикорм |
|||
А |
В |
С |
||
Жиры |
320 |
240 |
300 |
|
Белки |
170 |
130 |
110 |
|
Углеводы |
380 |
440 |
450 |
|
Стоимость 1 кг |
31 |
23 |
20 |
Сколько килограммов каждого вида комбикорма нужно каждому животному, чтобы полученная смесь имела минимальную стоимость?
Математическая модель задачи есть:
Х1,Х2,Х3 - количество комбикорма А,В и С. Стоимость смеси есть:
Z=31 Х1 +23 Х2 +20Х3 min
Ограничения на количество ингредиентов:
Excel 0
Х4=800
Х5=700
Х6=900
Задача №2: Плановый фонд продуктов и нормативы их затрат на приготовление ста блюд трех видов, а также получаемая от их продажи прибыль представлены в таблице.
Определить какую структуру приготовления блюда которые обеспечивают максимальную прибыль?
Таблица 5
Х1= количество блюд 1 вида, в 100 шт
Х2= количество блюд 2 вида, в 100 шт
Х3= количество блюд 3 вида, в 100 шт
Z=300 Х1+ 100Х2+ 200Х3 max
Excel 507142,86
Х2=271,43
Х3=2400
Х4=700
3. О назначениях (2задачи)
Задача №1: Цеху металлообработки нужно выполнить срочный заказ на производство деталей. Каждая деталь обрабатывается на 4-х станках С1, С2, С3 и С4. На каждом станке может работать любой из четырех рабочих Р1, Р2, Р3, Р4, однако, каждый из них имеет на каждом станке различный процент брака. Из документации ОТК имеются данные о проценте брака каждого рабочего на каждом станке:
Таблица 6
Рабочие |
Станки |
||||
С1 |
С2 |
С3 |
С4 |
||
Р1 |
2,3 |
1,9 |
2,2 |
2,7 |
|
Р2 |
1,8 |
2,2 |
2,0 |
1,8 |
|
Р3 |
2,5 |
2,0 |
2,2 |
3,0 |
|
Р4 |
2,0 |
2,4 |
2,4 |
2,8 |
Необходимо так распределить рабочих по станкам, чтобы суммарный процент брака (который равен сумме процентов брака всех 4-х рабочих) был минимален. Чему равен этот процент?
Обозначим за - переменные, которые принимают значения 1, если i-й рабочий работает на j-м станке. Если данное условие не выполняется, то . Целевая функция есть:
Вводим ограничения. Каждый рабочий может работать только на одном станке, то есть
Excel 4554621,23
Х21=1235,23
Х22=2694,2
Х23=2624,25
Задача №2: В городе возможно сооружение трех видов, каждый из которых характеризуется определенным количеством двухкомнатных, трехкомнатных и четырехкомнатных квартир, а также разной себестоимостью. Себестоимость количества квартир в каждом доме, а также требуемое количество квартир представлены в таблице. Составить план строительства жилых домов, обеспечивающей минимальную себестоимость всей застройки.
Х1= количество домов 1 типа
Х2= количество домов 2 типа
Х3= количество домов 3 типа
Таблица 7
Z=350 Х1+750 Х2+ 470Х3 min
Excel 0
Х4=1000
Х5=800
Х6=700
4. Транспортная задача (2 задачи)
Задача №1: Компания «Стройгранит» производит добычу строительной щебенки и имеет на территории региона три карьера. Запасы щебенки на карьерах соответственно равны 800, 900 и 600 тыс. тонн. Четыре строительные организации, проводящие строительные работы на разных объектах этого же региона дали заказ на поставку соответственно 300, 600, 650 и 750 тыс. тонн щебенки. Стоимость перевозки 1 тыс. тонн щебенки с каждого карьера на каждый объект приведены в таблице:
Таблица 8
Необходимо составить такой план перевозки (количество щебенки, перевозимой с каждого карьера на каждый строительный объект), чтобы суммарные затраты на перевозку были минимальными.
Данная транспортная задача является закрытой, так как запасы поставщиков 800+900+600=2300 равны спросу потребителей 300+600+650+750=2300. Математическая модель ЗЛП в данном случае имеет вид:
- количество щебенки, перевозимой с i-го карьера на j-й объект. Тогда целевая функция равна
Ограничения имеют вид
Excel 2655485,23
X31=2657
X32=2658
X34=152
Задача №2: Необходимо оптимальным образом распределить три экскаватора для выполнения работ на каждом из двух строительных объектов. Себестоимость земляных работ указана в таблице.
Таблица 9
Хij количество экскаватора на і ом объекте по j ой себестоимости выполненных работ на строительном участке.
Excel 59822582
X11=2652
X12=2658
X32=72
Составить и решить задачи линейного программирования с двумя переменными графоаналитическим и симплексным методом. Сверить полученный результат и сверить ответ математическим программированием или исследования операций.
Z=12
ZA=12
Excel
ЦФ=202
Х1=3
Х2=0
Решение задачи симплексным методом.
Решение не является оптимальным.
Z=202
Х1=3
Х2=0
Решить транспортную задачу методом потенциалов. Потребителям Б1,Б2,Б3 и Б4 требуется песок в количествах соответственно б1, б2, б3 и б4 тонн. На складах имеется следующее количество песка: А1 = а1 т, А2 = а2 т и А3 = а3 т. Требуемое и имеющееся количество песка приведено в табл.4. Расстояния между поставщиками и получателями песка приведены в табл. 10. Необходимо составить план перевозок песка (план закрепления потребителей за поставщиками) так, чтобы при минимальной транспортной работе были удовлетворены запросы всех потребителей.
Таблица 10
Таблица 11
Пусть потребителям Б1, Б2, Б3 и Б4 требуется песок в количествах соответственно 30,70, 40 и 30 тонн. На складах имеется следующее количество песка: А1 = 80 т, А2= 50 т и А3 = 40 т. Расстояния между поставщиками и получателями песка приведены в табл. 11. Необходимо составить план перевозок песка (план закрепления потребителей за поставщиками) так, чтобы при минимальной транспортной работе были удовлетворены запросы всех потребителей.
Таблица 12
Очевидно, что транспортная работа будет минимальной, если доставлять песок каждому потребителю с ближайшего к нему склада. В таком случае решение было бы очевидным. Однако в рассматриваемой задаче это невозможно, так как для потребителей Б1, Б2 и Б4 с суммарной потребностью в 130 т ближайшим является склад А2, где имеется лишь 50 т песка. Поэтому для полного удовлетворения потребности этих потребителей неизбежны перевозки с других складов. При этом возможны различные варианты. 1. Составление матрицы условий. Запишем условия задачи в форме матрицы (табл. 13).
Таблица 13
В правых верхних углах клеток, представляющих собой реальные маршруты перевозок, указаны расстояния между соответствующими пунктами. В процессе решения задачи в средней части этих клеток записывают значения хij, которые делятся на основные и не основные. Не основные хij в таблице-матрице не пишутся и считаются равными нулю. К основным относятся все хij >0, а также те из хij =0, которые записываются в матрице. Основные хij записанные в матрице, обычно называют загрузками, а клетки, в которых они находятся, - занятыми. Клетки матрицы без загрузок называют незанятыми. 2. Составление допустимого исходного плана. Решение задачи начинается с составления допустимого плана. Производится это способом минимального элемента по строке следующим образом. Сначала планируем перевозки с первого склада, записывая их в соответствующие клетки первой строки. Производим это следующим образом. Сначала полностью удовлетворяем потребность ближайшего потребителя Б3, записав в клетку с наименьшим расстоянием 40 т. Поскольку в пункте А1 остается еще 40 т, удовлетворяем потребность следующего ближайшего потребителя Б4, записав в соответствующую клетку нужные ему 30 т. Оставшиеся 10 т заносим в клетку А1 Б1 и переходим к следующей строке матрицы. Теперь груз второго отправителя А2 планируем к перевозке ближайшим из еще неудовлетворенных потребителей, записывая соответствующие объемы в клетки второй строки последовательно, начиная с клетки с наименьшим расстоянием:, в клетку А2Б1 - 20 т и в клетку А2Б2 - 30 т. Перейдя к третьей строке матрицы, видим, что остался неудовлетворенным только один потребитель Б2. Планируем ему перевозку из А3, записав в клетку А3Б2 40 т. Вычисления закончены. Полученный допустимый план представлен в табл. 14. По этому плану перевозок потребность всех потребителей удовлетворяется полностью, а транспортная работа составит
Р = 10*9+40*5+30*8+20*4+30*9+40*22 = 1760 тонно-километров.
Таблица 14
При этом индексы Ui, записывают в клетки вспомогательного столбца, а индексы Vj - в клетки вспомогательной строки (табл. 13). Для определения индексов используют следующие правила:
1) индекс первой клетки вспомогательного столбца всегда равен нулю (U1 = 0);
2) для каждой занятой клетки матрицы сумма соответствующих ей индексов U и V (записанных против нее сверху и сбоку во вспомогательных клетках) равна расстоянию, указанному в данной клетке. Из последнего правила следует, что если у занятой клетки один из индексов известен, то другой равен разности ее расстояния и известного индекса, т.е.
Ui = Lij - Vj и Vj = Lij - Ui (1)
Запишем в матрицу индекс U1 = 0. Тогда у занятых клеток A1Б1, А1Б3 и А1Б4 один индекс известен и можно, используя равенство (1), определить индексы V1, V2 и V4 (табл. 15):
V1 = L11 - U1 = 9-0=9
V3 = L13 - U1 = 5-0=5
V4 = L14 - U1 = 8-0=8
Теперь у занятой клетки А2Б1 известен индекс V1 и можно найти индекс
U2= L22 - U2 = 4-9 = -5. После этого определяем индекс V2, а затем индекс U3:
V2=L22 - U2 = 9 - (-5) = -5 и U3 = L32 - V2 = 22 - 14 = 8
Таблица 15
(U1 + V2 = 0 + 14) < (L12 = 15)
(U2 + V3 = -5 + 5 = 0) < (L23 = 6)
(U2 + V4 = -5 + 8 = 3) < (L24 = 5)
(U3 + V1 = 8 + 9 =17) > (L31 = 16)
(U3 + V3 = 8 + 5 = 13) > (L33 = 10)
(U3 + V4 = 8 + 8) < (L34 = 18)
Составив цепочку, помечают знаком «+» ее нечетные вершины (считая первой вершину в потенциальной клетке), а четные знаком «--». Наименьшая из четных загрузок определяет величину перемещаемой загрузки. Уменьшив на эту величину объемы перевозок, записанные в клетках со знаком минус, и увеличив на ту же величину объемы клеток со знаком плюс, получают новый вариант плана с меньшей транспортной работой.
В рассматриваемом примере построена цепочка для потенциальной клетки А3Б3 и расставлены знаки (табл. 16).
прибыль стоимость симплексный потенциал
Таблица 16
Наименьшая среди четных загрузок (отмеченных знаком минус) равна 20 (в клетке А2Б1). Уменьшив на 20 загрузки клеток А1Б3, А2Б1 и А3Б2 и увеличив также на 20 загрузки клеток А3Б3, А1Б1 и А2Б2, получим новый план, представленный в табл. 17. По этому варианту плана транспортная работа составит 1700 тонно-километров, или на 60 тонно-километров меньше.
Таблица 17
Полученный план лучше предыдущего, однако, неизвестно, является ли он оптимальным. Чтобы ответить на этот вопрос, необходимо исследовать его на оптимальность, повторив весь процесс вычислений.
Из табл. 18 видно, что и этот план, как и предыдущий, не является оптимальным. Об этом говорит наличие в матрице потенциальной клетки А1Б2. Изменив уже известным способом загрузки в клетках, отмеченных вершинами вновь построенной цепочки, получаем новый план, представленный в табл. 19 . Для его проверки на оптимальность приступаем к расчету индексов и убеждаемся, что все их определить не удается. Причиной этого является так называемое вырождение плана, т.е. уменьшение числа занятых клеток против необходимого. Дело в том, что все индексы могут быть найдены, и притом однозначно, только при строго определенном количестве занятых клеток, равном в общем случае m+n--1, где m--число пунктов отправления, n--число пунктов назначения. В нашей задаче m=3, а n=4. Следовательно, для определения всех индексов нужно иметь в матрице 3+4--1=6 занятых клеток. В табл. их только пять, поэтому индексы U3 V3 не удается определить.
Таблица 18
Таблица 19
Вырождение матрицы так же, как и излишнее количество занятых клеток, нарушают нормальную процедуру вычислений и их нужно устранять. Избавиться от вырождения можно путем записи в одной из незанятых клеток матрицы перевозки объемом 0 тонн. В табл. 13 нулевую загрузку можно поставить в одну из клеток А1Б3, А2Б3, А3Б1, А3Б2 и А3Б4. Легко проверить, что только эти клетки, став занятыми нулевой загрузкой, позволят найти недостающие индексы U3 и V3.
Лучше всего поставить нулевую перевозку в клетку с меньшим расстоянием, т.е. в клетку А1Б3. Теперь определив недостающие индексы, убеждаемся, что последний план является оптимальным, поскольку у всех незанятых клеток матрицы расстояния больше суммы соответствующих им индексов (табл. 20). Транспортная работа по этому плану составит 1600 тонно-километров.
Таблица 20
В случае если число занятых клеток в матрице больше, чем m+n--1, поступают следующим образом. В табл. 16 - семь занятых клеток вместо необходимых шести (m+n-1=3+4--1=6). Наличие лишней занятой клетки приводит к тому, что индексы определяются неоднозначно. В первом случае U2=9--15= - 6, во втором U2=6--5= 1.
Таблица 21
Уменьшение числа занятых клеток производится следующим образом. В матрице строят замкнутую цепочку из горизонтальных и вертикальных отрезков так, чтобы все ее вершины находились в занятых клетках (см. табл. 16). Такая цепочка в матрице с числом занятых клеток более m+n -1 всегда имеется. На вершинах цепочки, начиная с клетки, имеющей наименьшую загрузку, расставляют попеременно знаки минус и плюс, после чего загрузки со знаком минус уменьшают, а со знаком плюс увеличивают на величину наименьшей из них. В результате число занятых клеток уменьшится не менее чем на одну (табл. 22). При необходимости данную процедуру повторяют столько раз, сколько это необходимо для получения m+n -1 занятых клеток.
Таблица 22
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Нахождение начального опорного плана методом минимальной стоимости, оптимизация его методом потенциалов. Решение задачи о назначениях с заданной матрицей затрат. Построение набора дуг, соединяющих все вершины сети и имеющих минимальную протяженность.
контрольная работа [341,0 K], добавлен 24.04.2012Определение наиболее выгодного суточного объема выпуска изделий, обеспечивающего максимум прибыли. Построение математической модели задачи, ее решение графическим методом и в среде MS Excel. Расчет диапазона дефицитности ресурсов и дрейфа оптимума.
контрольная работа [994,1 K], добавлен 16.02.2013Исследование методом Жордана-Гаусса системы линейных уравнений. Решение графическим и симплексным методом задач линейного программирования. Экономико-математическая модель задачи на максимум прибыли и нахождение оптимального плана выпуска продукции.
контрольная работа [177,8 K], добавлен 02.02.2010Особенности построения опорных планов транспортной модели методом северо-западного угла, методом минимальной стоимости, методом Фогеля. Оптимизация транспортной модели открытого и закрытого типа с помощью метода потенциала на основе опорного плана.
курсовая работа [68,6 K], добавлен 25.04.2014Определение первичного опорного плана разными способами: методом северо-западного угла, методом минимальной стоимости, методом Фогеля. Перепланировка поставок с помощью метода потенциалов для каждого плана. Анализ эффективности их использования.
контрольная работа [67,2 K], добавлен 06.11.2012Формулировка проблемы в практической области. Построение моделей и особенности экономико-математической модели транспортной задачи. Задачи линейного программирования. Анализ постановки задач и обоснования метода решения. Реализация алгоритма программы.
курсовая работа [56,9 K], добавлен 04.05.2011Решение графическим методом задачи линейного программирования с двумя неизвестными. Решение транспортной задачи методом северо-западного угла и методом минимальной стоимости. Системы массового обслуживания. Стохастическая модель управления запасами.
контрольная работа [458,1 K], добавлен 16.03.2012Составление математической модели, целевой функции, построение системы ограничений и симплекс-таблиц для решения задач линейного программирования. Решение транспортной задачи: определение опорного и оптимального плана, проверка методом потенциалов.
курсовая работа [54,1 K], добавлен 05.03.2010Рациональное распределение трудовых ресурсов в строительных сетях. Модель задачи о назначениях. Оптимальное распределение рабочих по захваткам. Задача по методу Фогеля. Транспортная задача по минимуму общего времени распределения материальных ресурсов.
курсовая работа [308,1 K], добавлен 19.03.2013Пример решения задачи симплексным методом, приведение ее к каноническому виду. Составление экономико-математической модели задачи. Расчеты оптимального объёма производства предприятия при достижении максимальной прибыли. Построение симплексной таблицы.
практическая работа [58,0 K], добавлен 08.01.2011Симплекс метод решения задач линейного программирования. Построение модели и решение задачи определения оптимального плана производства симплексным методом. Построение двойственной задачи. Решение задачи оптимизации в табличном процессоре MS Excel.
курсовая работа [458,6 K], добавлен 10.12.2013Понятие и содержание транспортной задачи, структура ее ограничений, составление соответствующей матрицы. Существующие методы ее разрешения, история их разработки и анализ эффективности: венгерский, потенциалов. Определение потенциалов текущего плана.
контрольная работа [72,7 K], добавлен 23.04.2016Построение экономической модели по оптимизации прибыли производства. Разработка математической модели задачи по оптимизации производственного плана и её решение методами линейного программирования. Определение опорного и оптимального плана производства.
дипломная работа [311,3 K], добавлен 17.01.2014Составление системы ограничений и целевой функции по заданным параметрам. Построение геометрической интерпретации задачи, ее графическое представление. Решение транспортной задачи распределительным методом и методом потенциалов, сравнение результатов.
контрольная работа [115,4 K], добавлен 15.11.2010Составление математической модели задачи. Расчёт оптимального плана перевозок с минимальной стоимостью с использованием метода потенциалов. Оптимальный вариант специального передвижного оборудования для технического обеспечения управления производством.
контрольная работа [135,3 K], добавлен 01.06.2014Пример решения графическим методом задачи линейного программирования с двумя неизвестными. Решение транспортной задачи методами северо-западного угла и минимальной стоимости. Стохастическая модель управления запасами, ее значение для предприятий.
контрольная работа [606,2 K], добавлен 04.08.2013Роль экономико-математических методов в оптимизации экономических решений. Этапы построения математической модели и решение общей задачи симплекс-методом. Составление экономико-математической модели предприятия по производству хлебобулочных изделий.
курсовая работа [1,3 M], добавлен 09.07.2015Исследование задачи оптимизации ресурсов при планировании товарооборота торгового предприятия в общем виде. Формирование математической модели задачи. Решение симплекс-методом. Свободные члены системы ограничений и определение главных требований к ним.
курсовая работа [68,6 K], добавлен 21.06.2011Построение одноиндексной математической модели задачи линейного программирования, ее решение графическим методом. Разработка путей оптимизации сетевой модели по критерию "минимум исполнителей". Решение задачи управления запасами на производстве.
контрольная работа [80,8 K], добавлен 13.12.2010Применение линейного программирования для решения транспортной задачи. Свойство системы ограничений, опорное решение задачи. Методы построения начального опорного решения. Распределительный метод, алгоритм решения транспортной задачи методом потенциалов.
реферат [4,1 M], добавлен 09.03.2011