Алгоритм решения обратной задачи распределения неоднородных ресурсов

Особенность использования методов случайного поиска и динамического программирования при решении обратных задач. Характеристика построения матрицы эффективности распределения неоднородных ресурсов. Применение принципа наименьшего отклонения величины.

Рубрика Экономико-математическое моделирование
Вид статья
Язык русский
Дата добавления 28.07.2017
Размер файла 32,6 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/

Алгоритм решения обратной задачи распределения неоднородных ресурсов

И.Ю. Зильберова

А.Л. Маилян

Обратную задачу распределения неоднородных ресурсов сформулируем следующим образом. Необходимо так выбрать количество средств, указать такой вариант их распределения по обслуживаемым единицам продукта и предложить такие способы их действий, чтобы заданный уровень эффективности выполнения средствами поставленной задачи достигался при их минимальном расходе.

Итак, необходимо найти такое минимальное значение средств {ni }, i=1,N* и так распределить их по единицам продукта {тi}, j = 1,М, чтобы эффект обслуживания каждой из единиц Pj был не менее некоторого заданного значения Pj3.

План распределения средств будем характеризовать матрицей h={hij), где:

Таким образом, необходимо найти такие значения N* и h*, которые являются решением задачи:

Pij -- вероятность выполнения задачи i-м средством по j-й единице продукта; H -- множество возможных планов распределения средств.

Множество Н может быть задано ограничениями, записываемыми, например, в виде:

-- каждое средство может быть назначено не более чем на одну единицу продукта:

-- за каждой единицей может быть закреплено не более V средств.

Наиболее распространенные методы решения обратных задач -- различные модификации метода случайного поиска, метод динамического программирования и др. [1]. Однако применение этих методов в ряде случаев, особенно для задач большой размерности, не является эффективным, что связано со значительным числом итерационных вычислений для определения решения, а, следовательно, увеличением времени решения задачи на ЭВМ [2].

Одним из путей преодоления вычислительных трудностей и снижения временных затрат на решение задачи является использование разностных методов, суть которых заключается в последовательном назначении единиц ресурса таким образом, чтобы в итоге обеспечить решение задачи, близкое к оптимальному.

Рассмотрим матрицу эффективности распределения P={Pij}, ; :

Очевидно, что можно составить некоторую матрицу назначений Н*, соответствующую матрице Р и определяющую минимальное количество средств, назначенных на каждую единицу продукта без взаимного учета задействования средств по другим единицам, т. е. без учета ограничений (3).

Матрица Н* может быть представлена, например, следующим образом:

Такая матрица описывает нереальный план распределения средств , поскольку некоторые средства в нем одновременно выделяются на несколько единиц продукта. Однако этот план дает нижнюю границу значений критерия качества решения задачи:

Очевидно, что составлять реальный план целесообразно таким образом, чтобы на каждом шаге при назначении средств как можно меньше отклоняться от этой границы.

Соотношение (5) перепишем в следующем виде:

где nk* --минимальное число средств, которое необходимо назначить на k-ю единицу продукта для выполнения условия (2) без учета ограничения (3). обратный задача неоднородный ресурс

Таким образом, значения h*ik , а следовательно, и n*k () могут быть определены путем решения M следующих задач:

при условии:

где Pk3 -- заданный уровень эффективности обслуживания k-й единицы продукта, или:

.

При назначении одного из средств на каждом шаге распределительного процесса будем использовать принцип наименьшего отклонения величины наряда средств, полученного с учетом назначения средства i* на единицу продукта j*, от нижней границы критерия N_.

Это означает, что для реального назначения следует выбирать элемент (i*, j*), обеспечивающий выполнение условия

nk ij -- минимальное число средств, выделяемых на k-ю единицу продукта с учетом назначения средства i на единицу продукта j. Наряд средств, соответствующий назначению определенного средства i* на определенную единицу продукта j*, характеризуется планом распределения H i* j* и вектором { nk i* j * } (), которые также находятся путем решения М задач:

при условии:

или:

Таким образом, на каждом шаге процесса оптимизации требуется поддержание такого порядка распределения средств, который обеспечивает наименьшее приращение критерия [3 - 10].

Решение задачи в данном случае разбивается на ряд одномерных задач, что повышает эффективность метода при его реализации на ЭВМ.

1. Вычислить элементы nk * (0), удовлетворяющие условию

2. Вычислить элементы удовлетворяющие условию

где N(t) -- множество средств, не использованных к t-му шагу вычислительного процесса;

M(t) -- множество единиц продукта, не обслуженных к t-му шагу вычислительного процесса;

Pk3(t) -- заданная вероятность обслуживания k-й единицы продукта к t-му шагу вычислительного процесса.

3. Вычислить элементы матрицы по соотношениям

4. Закрепить средство i* за j* единицей продукта согласно условию:

5. Пересчитать Pj3

6. Пересчитать nj*:

7. Проверить условие

8. Проверить условие M(t+1)=0:

9. Проверить условие

10. Конец.

При выборе элементов (i*, j*) в п. 5 возможны случаи существования нескольких пар индексов, которые реализуют условие:

Другими словами, появляется неоднозначность в выборе элементов (i*, j*). Возникшую неоднозначность можно разрешить следующим образом. Назовем оптимальным элементом матрицы ? элемент, соответствующий индексам, определяемым из условия (10). Обозначим: N i* j -- число оптимальных элементов, вычеркиваемых из столбца матрицы ? при выборе оптимального элемента (i*, j*); N i j* -- число оптимальных, элементов, вычеркиваемых из строки матрицы ? при выборе оптимального элемента (i*, j*).

Тогда Ni* j* = N i* j + N i j* -- число оптимальных элементов, вычеркиваемых из матрицы ? при назначении оптимального элемента (i*, j*).

Поставив в соответствие каждому оптимальному элементу величину Ni*j*, будем производить назначение этих элементов в порядке возрастания Ni*j*, начиная с оптимальных элементов, соответствующих наименьшим значениям этого показателя. Оптимальные элементы, оказавшиеся в строке или столбце назначенного оптимального элемента, из дальнейшего рассмотрения на данном шаге распределительного, процесса исключаются.

Литература

1. Борисов А.Н., Алексеев А.В., Меркурьева Г.В. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений // Радио и связь. 1989. 304 с.

2. Белоусов В.Е., Гайдук А.В., Золоторев В.Н. К проблеме решения задач многокритериальной оптимизации // Системы управления и информационные технологии. 2006. № 3(25). С. 34-43.

3. Баркалов С.А., Белоусов В.Е., Урманов И.А. Алгоритм построения частных решающих правил при анализе систем организационного управления // Вестник Воронеж. гос. техн. ун-та. 2009. №Т.5, №2. С. 129-133.

4. Шеина С.Г., Миненко А.Н Концепция экосистемного подхода управления строительным объектом на проектной фазе жизненного цикла // Научное обозрение. 2014. №7-2. С. 580-582.

5. Шеина С.Г., Хамавова А.А Систематизация информации о состоянии территориального развития субъекта Российской Федерации // Научное обозрение. 2014. №8-3. С. 881-887.

6. Сеферян Л.А., Зильберова И.Ю. Стимулирование предприятий сферы управления при отсутствии рыночных мотиваций // Научное обозрение. 2014. №10-2. С. 508-511.

7. Зильберова И.Ю., Героева А.М. Прогнозирование и диагностика технического состояния объектов коммунальной инфраструктуры // Инженерный вестник Дона, 2012

8. Зильберова И.Ю., Высоковская Л.В. Особенности проектирования в России // Инженерный вестник Дона, 2012

9. Lootsma, F.A. (1993) Scale sensitivity in the Multiplicative AHP and SMART, Journal of Multi-Criteria Decision Analysis, Vol. 2, pp. 87-110.

10. Lootsma F.A., Schuijt H. (1997) The multiplicative AHP, SMART and ELECTRE in a common contex.- J. Multi-Criteria Decision Analysis, Vol. 6, pp. 185-186

Аннотация

Задачи оптимального распределения ресурсов -- одни из основных оптимизационных задач, решаемых при проектировании сложных систем, определении их структуры и способов функционирования, поэтому в данной работе рассмотрен один из разностных методов решения обратных задач распределения неоднородных ресурсов.

Ключевые слова: aлгоритм, план, ресурсы, единицы, метод наименьших отклонений, поднадзорные ресурсы, распределения, принцип наименьшего отклонения, матрица, оптимальный элемент, вероятность, индексы.

Размещено на Allbest.ru

...

Подобные документы

  • Графический метод решения задачи оптимизации производственных процессов. Применение симплекс-алгоритма для решения экономической оптимизированной задачи управления производством. Метод динамического программирования для выбора оптимального профиля пути.

    контрольная работа [158,7 K], добавлен 15.10.2010

  • Характерные черты задач линейного программирования. Общая постановка задачи планирования производства. Построение математической модели распределения ресурсов фирмы. Анализ чувствительности оптимального решения. Составление отчета по устойчивости.

    презентация [1,1 M], добавлен 02.12.2014

  • Многошаговые процессы в динамических задачах. Принцип оптимальности и рекуррентные соотношения. Метод динамического программирования. Задачи оптимального распределения средств на расширение производства и планирования производственной программы.

    курсовая работа [129,8 K], добавлен 30.12.2010

  • Экономико-математическая модель получения максимальной прибыли, её решение графическим методом. Алгоритм решения задачи линейного программирования симплекс-методом. Составление двойственной задачи и её графическое решение. Решение платёжной матрицы.

    контрольная работа [367,5 K], добавлен 11.05.2014

  • Описание задачи линейного целочисленного программирования. Общий алгоритм решения задач с помощью метода границ и ветвей, его сущность и применение для задач календарного планирования. Пример использования метода при решении задачи трех станков.

    курсовая работа [728,8 K], добавлен 11.05.2011

  • Виды задач линейного программирования и формулировка задачи. Сущность оптимизации как раздела математики и характеристика основных методов решения задач. Понятие симплекс-метода, реальные прикладные задачи. Алгоритм и этапы решения транспортной задачи.

    курсовая работа [268,0 K], добавлен 17.02.2010

  • 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

  • Технология решения задачи с помощью Поиска решения Excel. Отбор наиболее эффективной с точки зрения прибыли производственной программы. Задачи на поиск максимума или минимума целевой функции при ограничениях, накладываемых на независимые переменные.

    лабораторная работа [70,0 K], добавлен 09.03.2014

  • Математическая формулировка задачи линейного программирования. Применение симплекс-метода решения задач. Геометрическая интерпретация задачи линейного программирования. Применение методов линейного программирования к экстремальным задачам экономики.

    курсовая работа [106,0 K], добавлен 05.10.2014

  • Применение 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

  • Основы математического моделирования экономических процессов. Общая характеристика графического и симплексного методов решения прямой и двойственной задач линейного программирования. Особенности формулирования и методика решения транспортной задачи.

    курсовая работа [313,2 K], добавлен 12.11.2010

  • Графическое решение задач линейного программирования. Решение задач линейного программирования симплекс-методом. Возможности практического использования математического программирования и экономико-математических методов при решении экономических задач.

    курсовая работа [105,5 K], добавлен 02.10.2014

  • Метод динамического программирования и его основные этапы. Оптимальная стратегия замены оборудования. Минимизация затрат на строительство и эксплуатацию предприятий. Оптимальное распределение ресурсов в ООО "СТРОЙКРОВЛЯ" и инвестиций ПКТ "Химволокно".

    курсовая работа [1,6 M], добавлен 08.01.2015

  • Описание графического способа решения задачи распределения ресурсов. Определение экономического смысла двойственной задачи. Нахождение предельных полезностей товаров и их приближенного изменения. Применение модели Стоуна для расчета равновесного спроса.

    контрольная работа [345,7 K], добавлен 24.03.2011

  • Применение метода равномерного расположения для оптимизации бизнес-процессов. Программное обеспечение Staffware Process Suit. Применение метода равномерного расположения для процессов планирования и принятия решений. Методы распределения ресурсов.

    курсовая работа [492,4 K], добавлен 18.02.2017

  • Рассмотрение решения задач с помощью методов: динамического программирования, теории игр, сетевого планирования и управления и моделирование систем массового обслуживания. Прикладные задачи маркетинга, менеджмента и других областей управления в экономике.

    реферат [315,8 K], добавлен 15.06.2009

  • Рациональное 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 19.03.2013

  • Понятие классической транспортной задачи, классификация задач по критерию стоимости и времени. Методы решения задач: симплекс, северо-западного угла (диагональный), наименьшего элемента, потенциалов решения, теория графов. Определение и применение графов.

    курсовая работа [912,1 K], добавлен 22.06.2015

  • Применение математических методов в решении экономических задач. Понятие производственной функции, изокванты, взаимозаменяемость ресурсов. Определение малоэластичных, среднеэластичных и высокоэластичных товаров. Принципы оптимального управления запасами.

    контрольная работа [83,3 K], добавлен 13.03.2010

  • Разработка алгоритма и программы на одном из алгоритмических языков для построения эмпирической плотности распределения случайных величин. Осуществление проверки гипотезы об идентичности двух плотностей распределения, используя критерий Пирсонга.

    лабораторная работа [227,8 K], добавлен 19.02.2014

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.