- •7.080401 «Інформаційні управляючі системи та технології»
- •Математичні методи дослідження операцій у будівництві: б12 Навчальний посібник. – к: кнуба, 2006. – 107 с.
- •2.5. Алгоритм розрахунку псевдоплану для двоїстого
- •4.2. Класифікація методів розв’язання задач цілочислового
- •5.5. Задача прогнозування термінів ремонту будівельних
- •6.4. Задача про найкоротший шлях для орієнтованих та
- •6.5. Задача про найкоротший шлях для багатополюсних мереж.
- •6.7. Задача про максимальний потік для однополюсних мереж.
- •7.5. Сепарабельне програмування.
- •8.2. Загальний алгоритм складання розкладу занять
- •1. Загальні визначення, класифікація моделей і методів
- •1.1. Загальні визначення дослідження операцій
- •1.2. Приклади постановок задач лінійного програмування та їх геометрична інтерпретація Задача про рекламу
- •Задача про бетонно-розчинний вузол (брв)
- •1.3. Основні етапи та класифікація моделей та методів дослідження операцій
- •Контрольні запитання
- •2. Лінійне програмування
- •Розглянемо приклад розв’язання задачі лінійного програмування:
- •2.1. Графічний метод розв’язання задач лінійного програмування
- •2.2. Алгоритм зведення до канонічного вигляду задач лінійного програмування
- •2.3. Метод симплекс-таблиць
- •2.4. Двоїста задача лінійного програмування
- •Отримавши результат – вектор y, можна на базі описаної системи знайти вектор X. Для розв’язання прямої задачі потрібно:
- •2.5. Алгоритм розрахунку псевдоплану для двоїстого симплекс-методу
- •3*10 – Розмірність задачі см.
- •2.6. Двоїстий симплекс-метод
- •Контрольні запитання
- •3. Задачі спеціального лінійного програмування
- •Задача призначення (про розподілення обладнання). Між чотирма кар’єрами потрібно розподілити п’ять екскаваторів таким чином, щоб їх виробітка була максимальною.
- •3.2. Задача про призначення
- •Алгоритм угорського методу задачі призначення має такі етапи.
- •3.3. Методи пошуку опорного рішення транспортної задачі
- •Метод Північно–Західного Кута (мпзк) має такі етапи:
- •Метод мінімального елемента (мме) має такі етапи:
- •3.4. Метод потенціалів транспортної задачі
- •Примітка. Цільова функція має постійно покращуватися (крім випадку, коли спрямовуючий елемент рівний ). Контроль правильності розрахунку має завжди дорівнювати:
- •Розглянемо алгоритм розв’язання задач методом потенціалів.
- •3.5. Угорський метод транспортної задачі
- •3.6. Різновиди транспортної задачі та їх використання
- •Контрольні запитання
- •4. Задачі цілочислового лінійного програмування
- •4.1. Загальне визначення цілочислового лінійного програмування
- •4.2. Класифікація методів розв’язання задач цілочислового лінійного програмування
- •Розв’язавши графічно, одержимо:
- •4.3. Метод відтинаючих площин
- •У комп’ютерній програмі стратегія реалізується таким чином.
- •Контрольні запитання
- •5. Динамічне програмування
- •5.1. Загальні визначення та алгоритм динамічного програмування
- •До особливостей розв’язку задач дп можна віднести.
- •5.2. Задача про інвестиції
- •5.3. Задача розрахунку траєкторії літака
- •5.4. Задача про рюкзак (завантаження транспортного засобу)
- •5.5. Задача прогнозування термінів ремонту будівельних конструкцій
- •Контрольні запитання
- •6. Методи аналізу мереж та потокове програмування
- •6.1. Загальні визначення потокового програмування
- •6.2. Способи представлення мереж
- •6.3. Типові задачі оптимізації на мережах
- •1. Задача визначення найкоротшого шляху в мережі:
- •6.4. Задача про найкоротший шлях для орієнтованих та біорієнтованих мереж. Алгоритми Дейкстра 1 та 2
- •6.5. Задача про найкоротший шлях для багатополюсних мереж. Алгоритм Флойда
- •6.6. Задача про мінімальний остов
- •6.7. Задача про максимальний потік для однополюсних мереж. Алгоритм Дейкстра 4
- •6.8. Задача про максимальний потік для багатополюсних мереж. Мінімальний розріз. Алгоритм Гоморі-Ху
- •Контрольні запитання
- •7. Розв’язання задач нелінійного програмування
- •7.1. Загальні визначення нелінійного програмування
- •7.2. Правило множників Лагранжа
- •7.3. Узагальнене правило Лагранжа
- •7.4. Умова Куна-Такера
- •7.5. Сепарабельне програмування. Метод кусочно-лінійної апроксимації
- •7.6. Загальна класифікація задач нелінійного програмування
- •8. Розв’язання багатокритеріальних задач
- •8.1. Основні визначення та моделі багатокритеріальних задач
- •8.2. Загальний алгоритм складання розкладу занять з використанням методів дослідження операцій
- •8.3. Класифікація методів технічного пошуку рішень
- •8.4. Моделювання гнучкості для забезпечення властивості бути керованим
- •Список літератури
3.3. Методи пошуку опорного рішення транспортної задачі
Структурна схема транспортної задачі має вигляд (див. рисунок), де вектор A – обсяги складів, вектор В – потреби споживачів, а матриця С – вартості перевезень між ними. Математична модель відкритого типу:
Загальна модель транспортної задачі зводиться до канонічного вигляду одним з двох методів побудови опорного (початкового) рішення: методи північно-західного кута та мінімального елемента.
Примітка. Кожен з методів використовується залежно від основного методу розв’язання транспортної задачі – методу потенціалів або угорського методу.
Метод Північно–Західного Кута (мпзк) має такі етапи:
Зведення задачі до закритого типу (а=b). Якщо ж вона відкрита, то додавання фіктивного постачальника або споживача зі значенням ABS (а-b).
Зведення цільової функції до мінімуму (Zmin) та представлення математичної моделі у вигляді:
Реалізація алгоритму побудови опорного рішення на основі руху з верхнього лівого кута в нижній правий:
i:=1;
j:=1;
while (i <> N) and (j <> M) do
begin
x[i, j]:=min(a[i], b[j]);
if (x[i, j] = 0) then x[i, j]:=e; {мале число}
dec (a[i], x[i, j]);
dec (b[j], x[i, j]);
if (a[i] > 0) then inc(j) else inc(i);
end.
Розглянемо приклад:
|
7 |
8 |
5 |
3 |
11 |
|
X = |
5 |
6 |
|
|
|
|
|
C= |
2 |
4 |
5 |
9 |
11 |
|
|
3 |
8 |
|
|
|
||
|
6 |
3 |
1 |
2 |
8 |
|
|
1 |
7 |
|
|
|||
|
9 |
9 |
7 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||
Після складання матриці опорного рішення треба порівняти ранг матриці (К=M+N–1=6) та кількість значущих клітинок матриці Х (L=6). Якщо ранг матриці не дорівнює кількості значущих клітинок, то задача є виродженою, а кількість клітинок «» дорівнює сумі невідповідності.
Метод мінімального елемента (мме) має такі етапи:
Пункт аналогічний пункту 1 МПЗК.
Пункт аналогічний пункту 2 МПЗК.
Побудова матриці нумерацій клітинок за зростанням їх значень.
Реалізація формування X аналогічно МПКЗ, але рух відбувається вже шляхом зростання значень матриці .
Розглянемо попередній приклад:
= |
10 |
11 |
7 |
4 |
11 |
|
X = |
|
3 |
1 |
7 |
|
|
|
3 |
6 |
8 |
12 |
11 |
|
5 |
6 |
|
|
|
|
|
||
9 |
5 |
1 |
2 |
8 |
|
|
|
8 |
|
|
|
|
||
|
5 |
9 |
9 |
7 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Перевірка рангу матриці: K = L = 6.
Примітка. Даний метод використовується для розв’язання транспортної задачі угорським методом.
