Решение транспортной задачи

Процесс определения минимальных затрат. Построение математической модели транспортной задачи. Стоимость доставки единицы груза из пункта. Построение опорного плана и его улучшение. Решение двойственной транспортной задачи и анализ оптимального плана.

Рубрика Программирование, компьютеры и кибернетика
Вид контрольная работа
Язык русский
Дата добавления 14.03.2013
Размер файла 22,4 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/

Решение транспортной задачи

Минимальные затраты составят: F(x) = 60*140 + 54*20 + 54*90 + 55*45 + 51*130 + 65*55 + 57*100 + 57*10 = 33290

Математическая модель транспортной задачи:

F = ??cijxij, (1)

при условиях:

?xij = ai, i = 1,2,…, m, (2)

?xij = bj, j = 1,2,…, n, (3)

Стоимость доставки единицы груза из каждого пункта отправления в соответствующие пункты назначения задана матрицей тарифов

1

2

3

4

5

Запасы

1

70

71

74

75

60

140

2

54

50

65

54

55

110

3

55

51

50

61

55

175

4

65

70

57

65

57

165

Потребности

120

130

100

90

150

Проверим необходимое и достаточное условие разрешимости задачи.

?a = 140 + 110 + 175 + 165 = 590; ?b = 120 + 130 + 100 + 90 + 150 = 590

Занесем исходные данные в распределительную таблицу.

1

2

3

4

5

Запасы

1

70

71

74

75

60

140

2

54

50

65

54

55

110

3

55

51

50

61

55

175

4

65

70

57

65

57

165

Потребности

120

130

100

90

150

Этап I. Поиск первого опорного плана.

1. Используя метод наименьшей стоимости, построим первый опорный план транспортной задачи.

1

2

3

4

5

Запасы

1

70[50]

71

74

75[90]

60

140

2

54

50[110]

65

54

55

110

3

55[55]

51[20]

50[100]

61

55

175

4

65[15]

70

57

65

57[150]

165

Потребности

120

130

100

90

150

В результате получен первый опорный план, который является допустимым, так как все грузы из баз вывезены, потребность магазинов удовлетворена, а план соответствует системе ограничений транспортной задачи.

2. Подсчитаем число занятых клеток таблицы, их 8, а должно быть m + n - 1 = 8. Следовательно, опорный план является невырожденным.

Значение целевой функции для этого опорного плана равно:

Этап II. Улучшение опорного плана.

Проверим оптимальность опорного плана. Найдем предварительные потенциалы ui, vi. по занятым клеткам таблицы, в которых ui + vi = cij, полагая, что u1 = 0.

v1=70

v2=66

v3=65

v4=75

v5=62

u1=0

70[50]

71

74

75[90]

60

u2=-16

54

50[110]

65

54

55

u3=-15

55[55]

51[20]

50[100]

61

55

u4=-5

65[15]

70

57

65

57[150]

Опорный план не является оптимальным, так как существуют оценки свободных клеток, для которых ui + vi > cij

Выбираем максимальную оценку свободной клетки (2;4): 54

Для этого в перспективную клетку (2;4) поставим знак «+», а в остальных вершинах многоугольника чередующиеся знаки «-», «+», «-».

1

2

3

4

5

Запасы

1

70[50][+]

71

74

75[90][-]

60

140

2

54

50[110][-]

65

54[+]

55

110

3

55[55][-]

51[20][+]

50[100]

61

55

175

4

65[15]

70

57

65

57[150]

165

Потребности

120

130

100

90

150

Цикл приведен в таблице (2,4; 2,2; 3,2; 3,1; 1,1; 1,4; ).

Из грузов хij стоящих в минусовых клетках, выбираем наименьшее, т.е. у = min (3, 1) = 55. Прибавляем 55 к объемам грузов, стоящих в плюсовых клетках и вычитаем 55 из Хij, стоящих в минусовых клетках. В результате получим новый опорный план.

1

2

3

4

5

Запасы

1

70[105]

71

74

75[35]

60

140

2

54

50[55]

65

54[55]

55

110

3

55

51[75]

50[100]

61

55

175

4

65[15]

70

57

65

57[150]

165

Потребности

120

130

100

90

150

Проверим оптимальность опорного плана. Найдем предварительные потенциалы ui, vi. по занятым клеткам таблицы, в которых ui + vi = cij, полагая, что u1 = 0.

v1=70

v2=71

v3=70

v4=75

v5=62

u1=0

70[105]

71

74

75[35]

60

u2=-21

54

50[55]

65

54[55]

55

u3=-20

55

51[75]

50[100]

61

55

u4=-5

65[15]

70

57

65

57[150]

Опорный план не является оптимальным, так как существуют оценки свободных клеток, для которых ui + vi > cij

Выбираем максимальную оценку свободной клетки (4;3): 57

Для этого в перспективную клетку (4;3) поставим знак «+», а в остальных вершинах многоугольника чередующиеся знаки «-», «+», «-».

1

2

3

4

5

Запасы

1

70[105][+]

71

74

75[35][-]

60

140

2

54

50[55][-]

65

54[55][+]

55

110

3

55

51[75][+]

50[100][-]

61

55

175

4

65[15][-]

70

57[+]

65

57[150]

165

Потребности

120

130

100

90

150

Цикл приведен в таблице (4,3; 4,1; 1,1; 1,4; 2,4; 2,2; 3,2; 3,3; ).

Из грузов хij стоящих в минусовых клетках, выбираем наименьшее, т.е. у = min (4, 1) = 15. Прибавляем 15 к объемам грузов, стоящих в плюсовых клетках и вычитаем 15 из Хij, стоящих в минусовых клетках. В результате получим новый опорный план.

1

2

3

4

5

Запасы

1

70[120]

71

74

75[20]

60

140

2

54

50[40]

65

54[70]

55

110

3

55

51[90]

50[85]

61

55

175

4

65

70

57[15]

65

57[150]

165

Потребности

120

130

100

90

150

Проверим оптимальность опорного плана. Найдем предварительные потенциалы ui, vi. по занятым клеткам таблицы, в которых ui + vi = cij, полагая, что u1 = 0.

v1=70

v2=71

v3=70

v4=75

v5=70

u1=0

70[120]

71

74

75[20]

60

u2=-21

54

50[40]

65

54[70]

55

u3=-20

55

51[90]

50[85]

61

55

u4=-13

65

70

57[15]

65

57[150]

Опорный план не является оптимальным, так как существуют оценки свободных клеток, для которых ui + vi > cij

Выбираем максимальную оценку свободной клетки (1;5): 60

Для этого в перспективную клетку (1;5) поставим знак «+», а в остальных вершинах многоугольника чередующиеся знаки «-», «+», «-».

1

2

3

4

5

Запасы

1

70[120]

71

74

75[20][-]

60[+]

140

2

54

50[40][-]

65

54[70][+]

55

110

3

55

51[90][+]

50[85][-]

61

55

175

4

65

70

57[15][+]

65

57[150][-]

165

Потребности

120

130

100

90

150

Цикл приведен в таблице (1,5; 1,4; 2,4; 2,2; 3,2; 3,3; 4,3; 4,5; ).

Из грузов хij стоящих в минусовых клетках, выбираем наименьшее, т.е. у = min (1, 4) = 20. Прибавляем 20 к объемам грузов, стоящих в плюсовых клетках и вычитаем 20 из Хij, стоящих в минусовых клетках. В результате получим новый опорный план.

1

2

3

4

5

Запасы

1

70[120]

71

74

75

60[20]

140

2

54

50[20]

65

54[90]

55

110

3

55

51[110]

50[65]

61

55

175

4

65

70

57[35]

65

57[130]

165

Потребности

120

130

100

90

150

затраты математический транспортный

Проверим оптимальность опорного плана. Найдем предварительные потенциалы ui, vi. по занятым клеткам таблицы, в которых ui + vi = cij, полагая, что u1 = 0.

v1=70

v2=61

v3=60

v4=65

v5=60

u1=0

70[120]

71

74

75

60[20]

u2=-11

54

50[20]

65

54[90]

55

u3=-10

55

51[110]

50[65]

61

55

u4=-3

65

70

57[35]

65

57[130]

Опорный план не является оптимальным, так как существуют оценки свободных клеток, для которых ui + vi > cij

Выбираем максимальную оценку свободной клетки (2;1): 54

Для этого в перспективную клетку (2;1) поставим знак «+», а в остальных вершинах многоугольника чередующиеся знаки «-», «+», «-».

1

2

3

4

5

Запасы

1

70[120][-]

71

74

75

60[20][+]

140

2

54[+]

50[20][-]

65

54[90]

55

110

3

55

51[110][+]

50[65][-]

61

55

175

4

65

70

57[35][+]

65

57[130][-]

165

Потребности

120

130

100

90

150

Цикл приведен в таблице (2,1; 2,2; 3,2; 3,3; 4,3; 4,5; 1,5; 1,1; ).

Из грузов хij стоящих в минусовых клетках, выбираем наименьшее, т.е. у = min (2, 2) = 20.

Прибавляем 20 к объемам грузов, стоящих в плюсовых клетках и вычитаем 20 из Хij, стоящих в минусовых клетках.

В результате получим новый опорный план.

1

2

3

4

5

Запасы

1

70[100]

71

74

75

60[40]

140

2

54[20]

50

65

54[90]

55

110

3

55

51[130]

50[45]

61

55

175

4

65

70

57[55]

65

57[110]

165

Потребности

120

130

100

90

150

Проверим оптимальность опорного плана. Найдем предварительные потенциалы ui, vi. по занятым клеткам таблицы, в которых ui + vi = cij, полагая, что u1 = 0.

v1=70

v2=61

v3=60

v4=70

v5=60

u1=0

70[100]

71

74

75

60[40]

u2=-16

54[20]

50

65

54[90]

55

u3=-10

55

51[130]

50[45]

61

55

u4=-3

65

70

57[55]

65

57[110]

Опорный план не является оптимальным, так как существуют оценки свободных клеток, для которых ui + vi > cij

Выбираем максимальную оценку свободной клетки (3;1): 55

Для этого в перспективную клетку (3;1) поставим знак «+», а в остальных вершинах многоугольника чередующиеся знаки «-», «+», «-».

1

2

3

4

5

Запасы

1

70[100][-]

71

74

75

60[40][+]

140

2

54[20]

50

65

54[90]

55

110

3

55[+]

51[130]

50[45][-]

61

55

175

4

65

70

57[55][+]

65

57[110][-]

165

Потребности

120

130

100

90

150

Цикл приведен в таблице (3,1; 3,3; 4,3; 4,5; 1,5; 1,1; ).

Из грузов хij стоящих в минусовых клетках, выбираем наименьшее, т.е. у = min (3, 3) = 45. Прибавляем 45 к объемам грузов, стоящих в плюсовых клетках и вычитаем 45 из Хij, стоящих в минусовых клетках. В результате получим новый опорный план.

1

2

3

4

5

Запасы

1

70[55]

71

74

75

60[85]

140

2

54[20]

50

65

54[90]

55

110

3

55[45]

51[130]

50

61

55

175

4

65

70

57[100]

65

57[65]

165

Потребности

120

130

100

90

150

Проверим оптимальность опорного плана. Найдем предварительные потенциалы ui, vi. по занятым клеткам таблицы, в которых ui + vi = cij, полагая, что u1 = 0.

v1=70

v2=66

v3=60

v4=70

v5=60

u1=0

70[55]

71

74

75

60[85]

u2=-16

54[20]

50

65

54[90]

55

u3=-15

55[45]

51[130]

50

61

55

u4=-3

65

70

57[100]

65

57[65]

Опорный план не является оптимальным, так как существуют оценки свободных клеток, для которых ui + vi > cij. Выбираем максимальную оценку свободной клетки (4;1): 65.

1

2

3

4

5

Запасы

1

70[55][-]

71

74

75

60[85][+]

140

2

54[20]

50

65

54[90]

55

110

3

55[45]

51[130]

50

61

55

175

4

65[+]

70

57[100]

65

57[65][-]

165

Потребности

120

130

100

90

150

Цикл приведен в таблице (4,1; 4,5; 1,5; 1,1; ). Из грузов хij стоящих в минусовых клетках, выбираем наименьшее, т.е. у = min (1, 1) = 55. Прибавляем 55 к объемам грузов, стоящих в плюсовых клетках и вычитаем 55 из Хij, стоящих в минусовых клетках

1

2

3

4

5

Запасы

1

70

71

74

75

60[140]

140

2

54[20]

50

65

54[90]

55

110

3

55[45]

51[130]

50

61

55

175

4

65[55]

70

57[100]

65

57[10]

165

Потребности

120

130

100

90

150

Проверим оптимальность опорного плана. Найдем предварительные потенциалы ui, vi. по занятым клеткам таблицы, в которых ui + vi = cij, полагая, что u1 = 0.

v1=68

v2=64

v3=60

v4=68

v5=60

u1=0

70

71

74

75

60[140]

u2=-14

54[20]

50

65

54[90]

55

u3=-13

55[45]

51[130]

50

61

55

u4=-3

65[55]

70

57[100]

65

57[10]

Опорный план является оптимальным, так все оценки свободных клеток удовлетворяют условию ui + vi <= cij.

Минимальные затраты составят:

F(x) = 60*140 + 54*20 + 54*90 + 55*45 + 51*130 + 65*55 + 57*100 + 57*10 = 33290

Все вычисления и комментарии к полученным результатам доступны в расширенном режиме. Также приведено решение двойственной транспортной задачи и анализ оптимального плана.

Проверка решения в Excel

Загрузите шаблон для проверки в Excel (ссылка приведена ниже)

Откройте его в MS Excel

Мышкой или с помощью клавиатуры перейдите к ячейке B16

Выполните команду Сервис / Поиск решения

Нажмите <Параметры>. Отметье Линейная модель, Неотрицательные значения

В диалоговом окне укажите:

в поле Равной: минимальному значению

в поле изменяя ячейки: $B$9:$F$12

в поле Ограничения добавьте заданные ограничения

Поле должно иметь следующее содержание:$G$9:$G$12<=$H$9:$H$12

$B$13:$F$13=$B$14:$F$14

Нажмите на кнопку Выполнить

Значения переменных Xi может различаться, но целевая функция F(x) должна иметь такое же значение

Размещено на Allbest.ru

...

Подобные документы

  • Решение задачи линейного программирования симплекс-методом: постановка задачи, построение экономико-математической модели. Решение транспортной задачи методом потенциалов: построение исходного опорного плана, определение его оптимального значения.

    контрольная работа [118,5 K], добавлен 11.04.2012

  • Определение оптимального плана перевозок однородного груза из k-пунктов отправления в m-пункты назначения. Описание алгоритма нахождения потока минимальной стоимости. Решение транспортной задачи вручную и в среде MathCad, сравнение полученных результатов.

    курсовая работа [773,6 K], добавлен 09.12.2010

  • Особенности решения транспортной задачи распределительным методом и анализ результатов. Построение математической модели, алгоритма. Создание программы для решения транспортной задачи распределительным методом в программной среде Borland Delphi 7.

    курсовая работа [1000,7 K], добавлен 23.06.2012

  • Сущность и постановка транспортной задачи для n переменных, их виды, применение и пример решения в MS Excel. Управляющие структуры ветвления Maple языка (if предложение). Решение транспортной задачи в векторных координатах для двух и трёх матриц.

    дипломная работа [109,3 K], добавлен 12.01.2011

  • Математическая постановка транспортной задачи открытой модели методом потенциалов при известных показателях запаса груза поставщика и потребности потребителя; ее решение ручным способом и с помощью компьютерной программы, написанной в среде Delphi.

    курсовая работа [167,2 K], добавлен 16.01.2011

  • Условия математической транспортной задачи для ее решения методом потенциалов. Опорный план и проверка целевой функции. Окончательный вариант плана поставок товара предоставленный программой "АОС транспортная задача". Стоимость доставки единицы груза.

    лабораторная работа [1,4 M], добавлен 15.10.2015

  • Решение в среде Microsoft Excel с помощью программной модели "Поиск решения" транспортной задачи, системы нелинейных уравнений, задачи о назначениях. Составление уравнения регрессии по заданным значениям. Математические и алгоритмические модели.

    лабораторная работа [866,6 K], добавлен 23.07.2012

  • Оптимизация затрат на доставку продукции потребителям. Характеристика транспортной задачи, общий вид решения, обобщение; содержательная и математическая постановка задачи, решение с помощью программы MS Excel: листинг программы, анализ результатов.

    курсовая работа [514,8 K], добавлен 04.02.2011

  • Построение математической модели. Выбор, обоснование и описание метода решений прямой задачи линейного программирования симплекс-методом, с использованием симплексной таблицы. Составление и решение двойственной задачи. Анализ модели на чувствительность.

    курсовая работа [100,0 K], добавлен 31.10.2014

  • Методы решения задач линейного программирования: планирования производства, составления рациона, задачи о раскрое материалов и транспортной. Разработка экономико-математической модели и решение задачи с использованием компьютерного моделирования.

    курсовая работа [607,2 K], добавлен 13.03.2015

  • Создание и реализация алгоритма решения транспортной задачи методом наименьших стоимостей. Схема алгоритма основной программы. Основные шаги алгоритма решения транспортной задачи. Инструкция по эксплуатации программы и обзор результатов ее выполнения.

    курсовая работа [2,0 M], добавлен 12.02.2013

  • Алгоритм решения задач линейного программирования симплекс-методом. Построение математической модели задачи линейного программирования. Решение задачи линейного программирования в Excel. Нахождение прибыли и оптимального плана выпуска продукции.

    курсовая работа [1,1 M], добавлен 21.03.2012

  • Стандартная и каноническая форма записи задачи линейного программирования. Ее запись на листе MS Excel. Математическая модель транспортной задачи, состоящей в определении оптимального плана перевозок некоторого однородного груза, результаты ее решения.

    контрольная работа [1,1 M], добавлен 25.01.2016

  • Применение методов линейного программирования для решения оптимизационных задач. Основные понятия линейного программирования, свойства транспортной задачи и теоремы, применяемые для ее решения. Построение первичного опорного плана и системы потенциалов.

    курсовая работа [280,8 K], добавлен 17.11.2011

  • Общее понятие и характеристика задачи линейного программирования. Решение транспортной задачи с помощью программы MS Excel. Рекомендации по решению задач оптимизации с помощью надстройки "Поиск решения". Двойственная задача линейного программирования.

    дипломная работа [2,4 M], добавлен 20.11.2010

  • Составление программы для расчета начального базиса сбалансированной транспортной задачи, где суммарные запасы поставщиков равны суммарным запросам потребителей. Алгоритм метода потенциалов. Пример решения транспортной задачи методом наименьшей стоимости.

    отчет по практике [991,3 K], добавлен 06.12.2013

  • Краткий обзор решения транспортных задач. Экономическая интерпретация поставленной задачи. Разработка и описание алгоритма решения задачи. Построение математической модели. Решение задачи вручную и с помощью ЭВМ. Анализ модели на чувствительность.

    курсовая работа [844,3 K], добавлен 16.06.2011

  • Сущность и назначение основных алгоритмов оптимизации. Линейное программирование. Постановка и аналитический метод решения параметрической транспортной задачи, математическая модель. Метод решения задачи об оптимальных перевозках средствами MS Excel.

    курсовая работа [465,6 K], добавлен 24.04.2009

  • Решение задачи линейного программирования табличным симплексным методом и транспортной задачи венгерским методом. Построение имитационной модели гибкого производственного модуля. Алгоритмы автоматизированного проектирования средств вычислительной техники.

    контрольная работа [117,9 K], добавлен 08.12.2010

  • Анализ решения задачи линейного программирования. Симплексный метод с использованием симплекс-таблиц. Моделирование и решение задач ЛП на ЭВМ. Экономическая интерпретация оптимального решения задачи. Математическая формулировка транспортной задачи.

    контрольная работа [196,1 K], добавлен 15.01.2009

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.