- •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
5.2. Задача про інвестиції
Фірма вирішила використати 5 млн.грн для капітальних вкладень у чотири проекти. Очікуваний прибуток від дискретного вкладання коштів у кожний з цих проектів наведений у таблиці (з кроком 1 млн.грн).
Розмір вкладу, млн.грн. |
Прибуток, млн.грн. |
|||
Проект№1 |
Проект№2 |
Проект№3 |
Проект№4 |
|
1 |
2 |
1.8 |
1.4 |
2.5 |
2 |
2.5 |
2.5 |
1.6 |
2.7 |
3 |
3 |
2.9 |
1.7 |
2.7 |
4 |
3 |
3.5 |
1.8 |
2.8 |
5 |
3 |
3.5 |
1.8 |
3 |
Потрібно розподілити 5 млн.грн між проектами так, щоб отримати максимальний прибуток. Математична модель задачі така:
ціле
число,
де xj – кількість вкладених коштів у проект j.
1
-а
ітерація (використання x1,
x2):
Розмір вкладу, млн.грн. |
Прибуток, млн.грн. |
x1 |
x2 |
1 |
2 |
1 |
0 |
2 |
3.8 |
1 |
1 |
3 |
4.5 |
1 |
2 |
4 |
5 |
2 |
2 |
5 |
5.5 |
3 |
2 |
2
-а
ітерація (використання x1,
x2,
x3):
Розмір вкладу, млн.грн. |
Прибуток, млн.грн. |
x1-x2 |
x3 |
1 |
2 |
1-0 |
0 |
2 |
3.8 |
1-1 |
0 |
3 |
5.2 |
1-1 |
1 |
4 |
5.9 |
1-2 |
1 |
5 |
6.4 |
2-2 |
1 |
3
-а
ітерація (використання x1,
x2,
x3,
x4):
Розмір вкладу, млн.грн. |
Прибуток, млн.грн. |
x1-x2-x3 |
x4 |
1 |
2.5 |
0-0-0 |
1 |
2 |
4.5 |
1-0-0 |
1 |
3 |
6.3 |
1-1-0 |
1 |
4 |
7.7 |
1-1-1 |
1 |
5 |
8.4 |
1-2-1 |
1 |
Відповідь: x1 = 1, x2 = 2, x3 = 1, x4 = 1 з прибутком 8.4 млн.грн.
5.3. Задача розрахунку траєкторії літака
Літак у деякій точці летить на висоті H0 та зі швидкістю V0. Йому необхідно піднятися на висоту Hk та набути швидкість Vk з мінімальною витратою палива. Дискретні витрати палива при збільшенні висоти або швидкості наведені на рисунку лініями, а витрати ω від поточної точки до кінцевої – кружочками. Перед розрахунком усі кружочки білі та пусті, а лінії – однакової пунктирної структури.
Вважатимемо, що літак знаходиться в точці (Hk, Vk), де витрати пального ω = 0. Далі виконуються наступні дії:
1. У точку (Hk, Vk) літак може потрапити з точки (Hk, V4), де ω = 3 (0+3) або з точки (H2, Vk), де також ω = 3 (0+3). Шляхи можливого руху позначаються жирною лінією, а витрати палива ω на них – цифрами.
2. У точки (Hk, V4) та (H2, Vk) можна потрапити лише з точки (H2, V4). Задача полягає в обранні найекономнішого переміщення на даному етапі. Отже, для точки (H2, V4) ω = 7 (min{3+4, 3+9}).
Для точки (H1, Vk) ω = 9 (3+6), а для (H1, V4) ω = 12 (min{7+5, 9+8}). Таким чином, необхідно охопити всі точки можливого переміщення літака, визначаючи для кожної з них ω – оптимальну витрату палива для переміщення з даної точки до (Hk, Vk), при цьому не забуваючи позначати оптимальний на даному етапі шлях, аж доки розв’язок не дійде до точки (H0, V0).
Оптимальний шлях від точки (H0, V0) до точки (Hk, Vk) визначається шляхом переміщення між цими точками по незаборонених шляхах.
Відповідь: (H0, V0)(H1, V0)(H1, V3)(H2, V3)(H2, V4)(Hk, V4)(Hk, Vk) – оптимальний шлях з витратою палива 23 од.
