
- •1.2. Условия существования управления.
- •1.3. Оптимальность управления.
- •Лекция 2
- •2.1. Этапы принятия решений
- •2.2. Схема функционирования системы управления
- •2.3. Цели и критерии эффективности.
- •Лекция 3
- •3. 1. Виды критериев.
- •3.2. Многокритериальные системы.
- •3.3. Выбор критерия в состоянии неопределенности.
- •3.4. Выявление целей и критериев.
- •3.5. Особенности построения модели управляемой системы
- •4.1. Методология и психологические аспекты принятия решений
- •4.2. Системный анализ.
- •4.3. Таблицы решений.
- •Лекция 5. Принятие решений в различных условиях.
- •5.1.Принятие решений в разомкнутых системах
- •5.2. Управление в системах с обратной связью.
- •5.3. Условия внешней среды.
- •Принятие решений в условиях определенности
- •Принятие решения в условиях риска
- •Принятие решений в условиях неопределенности
- •Принятие решений в конфликтных ситуациях
- •Лекция 6. Принятие решений и информация
- •Основные характеристики информации.
- •Лекция 7. Минимизация функции одной переменной без ограничений
- •1.1. Постановка задачи
- •1.2. Полином произвольной степени
- •1.3. Степенная функция, умноженная на экспоненциальную функцию
- •Лекция 8. 1.4. Частный случай полинома, умноженного на экспоненциальную функцию
- •1.5. Степенная функция, умноженная на экспоненциальную функцию, зависящую от полинома второй степени
- •Минимизация функции нескольких переменных без ограничений
- •2.1. Постановка задачи
- •2.2. Детализация достаточных условий экстремума.
- •Лекция 9. 2.3. Сепарабельные функции
- •2.4. Факторизованные функции
- •2.5. Сумма квадратов переменных
- •2.6. Квадратичная форма
- •2.7. Частный случай кубической формы от двух переменных
- •Частный случай кубической формы от произвольного количества переменных
- •Частный случай полинома произвольной степени от двух переменных
- •Методы условной оптимизации
- •Задача нелинейного программирования. Метод неопределенных множителей Лагранжа
- •Глава 1. Метод неопределенного множителя Лагранжа
- •Общая постановка оптимальной задачи с одним ограничением
- •Сепарабельность целевой функции и функции – ограничения. Общий алгоритм решения
- •3. Степенные функции с одинаковыми степенями частных функций
- •2. Основная задача линейного программирования.
- •3. Геометрическая интерпретация основной задачи линейного программирования.
- •Задача линейного программирования с ограничениями-неравенствами. Переход от нее к озлп и обратно
- •5. Симплекс-метод решения задач линейного программирования Алгоритм поиска опорного и оптимального решения
- •6. Табличный метод замены базисных переменных.
- •Отыскание опорного решения основной задачи линейного программирования.
- •Стационарная транспортная задача
- •Нахождение опорного плана
- •Поиск оптимального плана, метод последовательного улучшения плана для стационарной транспортной задачи
Нахождение опорного плана
Решение транспортной
задачи, как и всякой задачи линейного
программирования, начинается с нахождения
опорного решения или опорного плана.
Решение ТЗ всегда существует. Из чисто
физических соображений ясно, что хоть
какой-то допустимый план существовать
должен. Среди допустимых планов непременно
имеется оптимальный, потому что линейная
целевая функция
- стоимость перевозок заведомо
неотрицательна (ограничена снизу нулем).
Рассмотрим построение опорного плана
«способом северо-западного угла».
Поясним его на конкретном примере.
Условия ТЗ заданы следующей транспортной таблицей.
ПО / ПН |
|
|
|
|
|
Запасы |
|
10 |
8 |
5 |
6 |
9 |
48 |
|
6 |
7 |
8 |
6 |
5 |
30 |
|
8 |
7 |
10 |
8 |
7 |
27 |
|
7 |
5 |
4 |
6 |
8 |
20 |
Заявки |
18 |
27 |
42 |
12 |
26 |
125 |
Будем заполнять таблицу перевозками постепенно, начиная с левой верхней ячейки (1,1) («северо-западного угла» таблицы). Пункт подал заявку на 18 единиц груза. Удовлетворим эту заявку за счет запаса 48, имеющегося в пункте , и запишем перевозку 18 в клетке (1,1). После этого заявка пункта удовлетворена, а в пункте осталось еще 30 единиц груза. Удовлетворим за счет них заявку пункта (27 единиц), запишем 27 в клетке (1,2); оставшиеся 3 единицы пункта назначим пункту . В составе заявки пункта остались неудовлетворенными 39 единиц. Из них 30 покроем за счет пункта , чем его запас будет исчерпан, и еще 9 возьмем из пункта . Из оставшихся 18 единиц груза пункта 12 выделим пункту ; оставшиеся 6 единиц назначим пункту , что вместе со всеми 20 единицами пункта покроет его заявку.
На этом распределение запасов закончено: каждый пункта пункт назначения получил груз согласно своей заявке. Это выражается в том, что сумма перевозок в каждой строке равна соответствующему запасу, а в столбце – заявке. Таким образом, составлен план перевозок, удовлетворяющий балансовым условиям. Полученное решение является не только допустимым, но и опорным решением транспортной задачи.
ПО / ПН |
|
|
|
|
|
Запасы |
|
18 10 |
27 8 |
3 5 |
6 |
9 |
48 |
|
6 |
7 |
30 8 |
6 |
5 |
30 |
|
8 |
7 |
9 10 |
12 8 |
6 7 |
27 |
|
7 |
5 |
4 |
6 |
20 8 |
20 |
Заявки |
18 |
27 |
42 |
12 |
26 |
125 |
Клетки
таблицы, в которых стоят ненулевые
перевозки, являются базисными, их число
удовлетворяет условию
= 8. Остальные клетки – свободные (пустые),
в них стоят нулевые перевозки, их число
равно
= 12. Значит, полученный план – опорный
и поставленная задача построения
опорного плана решена.
Является ли этот план оптимальным по стоимости? Нет, ведь при его построении не учитывались стоимости перевозок. Поэтому план не получился оптимальным. Стоимость этого плана найдется, если умножить каждую перевозку на соответствующую стоимость и сложить. Имеем 18 10+27 8 +3 5+30 8+9 10+12 8+6 7+20 8=1039.
Попробуем улучшить этот план, перенеся, например, 18 единиц из клетки (1,1) в клетку (2,1) и, чтобы не нарушить баланса, перенесем те же 18 единиц из клетки (2,3) в клетку (1,3). Получим новый план
ПО / ПН |
|
|
|
|
|
Запасы |
|
10 |
27 8 |
21 5 |
6 |
9 |
48 |
|
18 6 |
7 |
12 8 |
6 |
5 |
30 |
|
8 |
7 |
9 10 |
12 8 |
6 7 |
27 |
|
7 |
5 |
4 |
6 |
20 8 |
20 |
Заявки |
18 |
27 |
42 |
12 |
26 |
125 |
Можно убедиться, что стоимость нового плана равна
27 8+21 5 +18 6+12 8+9 10+12 8+6 7+20 8=913, т.е. на 126 единиц стоимости меньше стоимости полученного ранее плана.
Итак, за счет циклической перестановки 18 единиц груза из одних клеток в другие удалось понизить стоимость плана. На этом основан алгоритм оптимизации плана перевозок.