
- •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
3.4. Метод потенціалів транспортної задачі
Термін «потенціал» було запозичено з електротехніки. Розглянемо даний метод на прикладі. Будівельний ресурс (наприклад, цемент М400) є на трьох складах у кількості 11, 11 та 8 т відповідно. Потреба в ньому чотирьох об’єктів становить 5, 9, 9 та 7 т відповідно. Вартості перевезень між складами (i) та об’єктами (j) задані в таблиці. Потрібно задовольнити потреби всіх об’єктів у даному ресурсі, витративши мінімум на доставку.
Для побудови матриці X можна скористатися МПЗК або ММЕ. Якщо ранг матриці К не дорівнює кількості значущих клітинок L, то треба дописати в матрицю клітинки =0, що говорить про виродженість транспортної задачі.
|
7 |
8 |
5 |
3 |
11 |
|
X = |
5 |
6 |
|
|
|
|
|
C = |
2 |
4 |
5 |
9 |
11 |
|
|
3 |
8 |
|
|
|
||
6 |
3 |
1 |
2 |
8 |
|
|
|
1 |
7 |
|
|
|||
|
5 |
9 |
9 |
7 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
z = 150. |
|
|
|
|
|
|
|
Наступним
етапом
є
побудова плану руху та розрахунок
векторів потенціалів U
та V
для
побудови оцінювальної матриці Co.
Потенціали
розраховуються:
Отже,
U=(0,
4,
8),
V=(7,
8,
9,
10). Далі
відбувається побудова матриці Co
на основі розрахунків
та
:
Спрямовуючий
елемент
Δ розраховується
за формулою:
.
C = |
7 |
8 |
5 |
3 |
0 |
|
Co = |
0 |
0 |
-4 |
-7 |
2 |
4 |
5 |
9 |
4 |
-1 |
0 |
0 |
3 |
|||
6 |
3 |
1 |
2 |
8 |
7 |
3 |
0 |
0 |
|||
|
7 |
8 |
9 |
10 |
|
|
|
|
|
|
|
Якщо є від’ємна матриця Co, то це говорить про те, що схему руху можна покращити. Наступним етапом є цикл типу «while», доки матриця Co не стане додатною, що свідчитиме про знаходження розв’язку в X.
1-а ітерація.
Побудова в матриці X замкненого ланцюжка, початок та кінець якого – спрямовуючий елемент. Визначення – мінімального значення серед непарних елементів ланцюжка: = min(x1, x3,…). Перерахунок X на основі операцій з ланцюжком: додавання до парних та віднімання від непарних його елементів:
X = |
5 |
6 |
|
|
= min(6,8,7) = 6 |
X = |
5 |
|
|
6 |
Z = Z- = |
|
3 |
8 |
|
|
9 |
2 |
|
150-7*6 = 108 |
|||
|
|
1 |
7 |
|
|
7 |
1 |
|