Техніко-економічні показники компонент бензину

Показник	Компонента бензину
	№ 1	№ 2	№ 3	№4
Октанове число	68	72	80	90
Вміст сірки, %	0,35	0,35	0,30	0,20
Наявний обсяг, т	700	600	500	300
Вартість, грош. од./т	40	45	60	90

Необхідно визначити, скільки тонн кожного компонента потрібно використати для того, щоб отримати 1000 т бензину А-76 з мінімальною собівартістю.

Побудова економіко-математичної моделі.

Позначимо через х_j кількість j-го компонента в суміші (т), j = 1,2,3,4.

Економіко-математична модель задачі має вигляд:

.

Транспортна задача: розглядається певна кількість пунктів виробництва та споживання деякої однорідної продукції (кількість пунктів виробництва та споживання не збігається). Відомі обсяги виготовленої продукції в кожному пункті виробництва та потреби кожного пункту споживання. Також задана матриця, елементи якої є вартістю транспортування одиниці продукції з кожного пункту виробництва до кожного пункту споживання. Необхідно визначити оптимальні обсяги перевезень продукції, за яких були б найкраще враховані необхідності вивезення продукції від виробників та забезпечення вимог споживачів.

Критерії оптимальності: мінімальна сумарна вартість перевезень, мінімальні сумарні витрати часу.

Задача оптимального розподілу виробничих потужностей: розглядаються кілька підприємств, що виготовляють певну кількість видів продукції. Відомі фонд робочого часу кожного підприємства; потреби в продукції кожного виду; матриця потужностей виробництва всіх видів продукції, що виготовляються на кожному підприємстві, а також собівартості виробництва одиниці продукції кожного підприємства. Необхідно розподілити виробництво продукції між підприємствами у такий спосіб, щоб задовольнити потреби у виготовленні продукції та максимально використати виробничі потужності підприємств.

Критерій оптимальності: мінімальні сумарні витрати на виготовлення продукції.

Задача про призначення: нехай набір деяких видів робіт може виконувати певна чисельність кандидатів, причому кожного кандидата можна призначати лише на одну роботу і кожна робота може бути виконана тільки одним кандидатом. Відома матриця, елементами якої є ефективності (у вибраних одиницях) кожного претендента на кожній роботі. Розв’язком задачі є оптимальний розподіл кандидатів на посади.

Критерій оптимальності: максимальний сумарний ефект від виконання робіт.

Задача комівояжера: розглядається кілька міст. Комівояжеру необхідно, починаючи з міста, в якому він перебуває, обійти, не буваючи ніде двічі, всі міста і повернутися в початкове. Відома матриця, елементи якої — вартості пересування (чи відстані) між всіма попарно пунктами подорожі. Знайти оптимальний маршрут.

Критерій оптимальності: мінімальна сумарна вартість (відстань) пересування по маршруту.

Задача оптимального розподілу капіталовкладень. Планується діяльність групи (системи) підприємств протягом деякого періоду, який розділено на певну кількість підперіодів. Задана сума коштів, які можна вкладати в будь-яке підприємство чи розподіляти між ними протягом всього періоду планування. Відомі величини збільшення виробництва продукції (за умови здійснення додаткових капіталовкладень) у кожному з підприємств групи для всіх підперіодів. Необхідно визначити, як розподіляти кошти на початку кожного підперіоду між підприєм­ствами так, щоб сумарний дохід за весь період був макси­мальним.

6. Загальна економіко-математична модель задачі лінійного програмування (ЛП)

Загальна лінійна економіко-математична модель

(2.1)

за умов:

(2.2)

(2.3)

Вектор Х = (х₁, х₂, …, х_n), координати якого задовольняють систему обмежень (2.2) та умови невід’ємності змінних (2.3), називається допустимим розв’язком (планом) задачі лінійного програмування.

Допустимий план Х = (х₁, х₂, …, х_n) називається опорним планом задачі лінійного програмування, якщо він задовольняє не менше, ніж m лінійно незалежних обмежень системи (2.2) у вигляді рівностей, а також обмеження (2.3) щодо невід’ємності змінних.

Опорний план Х = (х₁, х₂, …, х_n), називається невиродженим, якщо він містить точно m додатних змінних, інакше він вироджений.

Опорний план , за якого цільова функція (2.1) досягає масимального (чи мінімального) значення, називається оптимальним розв’язком (планом) задачі лінійного програмування.

Задачу (2.1)—(2.3) можна легко звести до канонічної форми, тобто до такого вигляду, коли в системі обмежень (2.2) всі b_i (i = 1, 2, …, m) невід’ємні, а всі обмеження є рівностями.

Якщо якесь b_i від’ємне, то, помноживши i-те обмеження на (– 1), дістанемо у правій частині відповідної рівності додатне значення. Коли i-те обмеження має вигляд нерівності

а_i1х₁ + а_i2х₂ + … + а_inx_n ≤ b_i,

то її можна звести до рівності, увівши додаткову змінну x_{n + 1}:

a_i1x₁ + a_i2x₂ + … + + a_in x_n + x_{n + 1} = b_i.

Аналогічно обмеження виду

а_k1x₁ + a_k2x₂ + … + a_knx_n ≥ b_k

зводять до рівності, віднімаючи від лівої частини додаткову змінну х_n + 2, тобто:

a_k1x₁ + a_k2x₂ + … + a_knx_n – x_{n + 2} = b_k (х_n+1 ≥ 0, х_n+2 ≥ 0).

Розглянемо лінійну нерівність з n невідомими:

(2.4)

Для зведення нерівності (2.4) до рівняння необхідно до її лівої частини додати деяку невід’ємну величину х_{n + 1} ≥ 0. У результаті дістаємо лінійне рівняння, яке містить n+1 змінну:

a₁x₁ + a₂x₂ + … + a_nx_n + x_{n + 1} = b. (2.5)

Теорема 2.1. Кожному розв’язку нерівності (2.4) відповідає єдиний розв’язок рівняння (2.5), який одночасно є розв’язком нерівності (2.4), і, навпаки, кожному розв’язку рівняння (2.5) і нерівності (2.4) відповідає єдиний розв’язок нерівності (2.4).

Доведення: Нехай X^* — розв’язок нерівності (2.4), тоді підстановкою нерівність виконується:

.

Перенесемо ліву частину даної нерівності в праву і позначимо вираз у правій частині через , тобто:

Отже, розв’язок задовольняє рівняння (2.5) і водночас нерівність (2.4). Дійсно, і при підстановці в рівняння маємо:

Навпаки, нехай Y^* задовольняє рівняння (2.5) і нерівність (2.4)

і .

Тоді, відкидаючи в лівій частині рівності невід’ємну величину , отримаємо нерівність:

.