- •Международный консорциум «Электронный университет»
- •Оглавление
- •Тема 1.
- •Цель изучения – ознакомление с различными направлениями и методологией исследования операций
- •1.1. Основные определения
- •1.2. Этапы исследования операций
- •Время, требуемое на обработку каждой модели в каждом цехе
- •Тема 2.
- •Цель изучения – выработать навыки решения систем линейных алгебраических уравнений.
- •2.1. Алгебра матриц
- •2.1.1. Виды матриц
- •2.1.2. Действия над матрицами
- •2.2. Вычисление определителей
- •2.3. Решение систем алгебраических уравнений
- •2.3.1. Основные понятия и определения
- •2.3.2. Формулы крамера и метод обратной матрицы
- •2.3.3. Метод жордана–гаусса
- •2.4. Векторное пространство
- •2.4.2. Размерность и базис векторного пространства
- •2.5. Решение задач линейной алгебры с помощью ms Excel
- •Тема 3.
- •3.1. Постановки задачи линейного программирования
- •3.1.1. Общая постановка задачи линейного программирования
- •3.1.2. Основная задача линейного программирования
- •3.1.3. Каноническая задача линейного программирования
- •3.2. Графический метод решения злп
- •3.3. Анализ решения (модели) на чувствительность
- •3.4. Решение линейных моделей Симплекс-методом
- •3.5. Двойственный симплекс-метод (р-Метод)
- •3.6. Решение злп двухэтапным Симплекс-методом
- •Тема 4.
- •Теория двойственности в линейном программировании
- •Цель изучения – получить представление о теории двойственности и осознать ее экономическую значимость.
- •4.1. Определение и экономический смысл двойственной злп
- •4.2. Основные положения теории двойственности
- •Получение оптимального плана двойственной задачи на основании теоремы 4.4.
- •4.3. Решение злп с помощью Ms Excel
- •4.4. Анализ решения злп на основе отчетов ms excel
- •Тема 5.
- •Целочисленные модели исследования операций
- •Цель изучения – получить представление о специальных задачах линейного программирования, об особенностях решения зцлп.
- •5.1. Метод ветвей и границ решения целочисленных задач линейного программирования (цзлп)
- •X1, х2 0, целые.
- •5.2. Задача коммивояжера
- •Применение метода ветвей и границ для решения задачи коммивояжера
- •Ветвление
- •Построение редуцированных матриц и и вычисление оценок снизу
- •Формирование списка кандидатов на ветвление
- •Тема 6.
- •Экономические задачи, сводящиеся к транспортной модели
- •Цель изучения – получить представление об особенностях решения транспортной задачи и задачи о назначении.
- •6.1. Транспортная задача линейного программирования
- •Методы составления первоначальных опорных планов
- •Метод потенциалов решения транспортной задачи
- •Проверка выполнения условия оптимальности для незанятых клеток
- •Выбор клетки, в которую необходимо поместить перевозку
- •Построение цикла и определение величины перераспределения груза
- •Проверка нового плана на оптимальность
- •Определение оптимального плана транспортных задач, имеющих некоторые усложнения в их постановке
- •6.2. Экономические задачи, сводящиеся к транспортной модели
- •Оптимальное распределение оборудования
- •Формирование оптимального штата фирмы
- •Задача календарного планирования производства
- •Модель без дефицита
- •Модель с дефицитом
- •6.3. Задача о назначениях
- •Венгерский алгоритм
- •Оптимальное исследование рынка
- •Оптимальное использование торговых агентов
- •Глоссарий
- •Список рекомендуемой литературы Основная
- •Дополнительная
Определение оптимального плана транспортных задач, имеющих некоторые усложнения в их постановке
1. При некоторых реальных условиях перевозки груза из определенного пункта Ai в пункт назначения Bj не могут быть осуществлены. Для определения оптимальных планов таких задач предполагают, что стоимость перевозки единицы груза из пункта Ai в пункт Bj является сколь угодно большой величиной М и при этом условии известными методами находят решение ТЗ. Такой подход к нахождению решения ТЗ называется запрещением перевозок.
2. В отдельных ТЗ дополнительным условием является обеспечение перевозки по соответствующим маршрутам определенного количества груза. Пусть, например, из Ai в Bj требуется обязательно перевезти αij единиц груза. Тогда в соответствующую клетку таблицы, находящуюся на пересечении строки Ai и столбца Bj, записывают указанное число αij и в дальнейшем считают эту клетку свободной со сколь угодно большой стоимостью перевозки М. Для полученной таким образом новой ТЗ находят оптимальный план, который определяет оптимальный план исходной задачи.
3. Иногда требуется найти решение ТЗ, при котором из Ai в Bj должно быть перевезено не менее заданного количества груза αij. Для определения оптимального плана такой задачи считают, что запасы Ai и потребности Bj меньше фактических на αij единиц. После этого находят оптимальный план новой ТЗ, на основании которого и определяют решение исходной задачи.
Примечание: При целых ai (i = 1,..., m) и bj (j = 1,..., n), в силу специфики ограничений ТЗ, любое базисное допустимое решение является целочисленным.
6.2. Экономические задачи, сводящиеся к транспортной модели
В этом разделе будет рассмотрено несколько примеров экономических задач, решение которых может быть найдено с помощью транспортной модели.
Оптимальное распределение оборудования
Оборудование m различных видов нужно распределить между n рабочими участками. Производительность единицы оборудования i-го вида на j-ом рабочем участке равна pij; i = 1,…, m; j = 1,…, n. Потребность j-го участка в оборудовании составляет bj, j = 1,…, n. Запас оборудования i-го вида равен ai, i = 1,…, m. Найти распределение оборудования по рабочим участкам, при котором суммарная производительность максимальна.
Данная задача относится к классу ТЗ при условии, что производительность линейно зависит от количества используемого оборудования. Поставщиками в задаче являются различные виды оборудования, потребителями – рабочие участки.
Обозначим через xij число единиц оборудования i-го вида, выделенное на j-й рабочий участок, i = 1,…, m; j = 1,…, n. Математическая модель задачи имеет следующий вид:
P = xij ® max;
= ai, i = 1,…, m;
= bj, j = 1,…, n;
;
xij ³ 0, i = 1,…,m; j = 1,…, n.
Построенная модель является сбалансированной. Если запас оборудования и потребность в нем не равны, то переход к сбалансированной модели осуществляется с помощью преобразований, изложенных в пункте 6.1.
В данной задаче требуется максимизировать целевую функцию Р, представляющую суммарную производительность. Для перехода к стандартной транспортной модели надо заменить функцию Р на противоположную функцию, –Р которую нужно будет минимизировать.
При решении в матрице вместо стоимостей перевозок единицы груза будут стоять производительности, взятые с противоположным знаком. Далее задача решается методом потенциалов.