- •П.Е. Пустовойтов Логистика
- •«Логистика»
- •7.080404 «Интеллектуальные системы принятия решений»,
- •7.092401 «Телекоммуникационные системы и сети»
- •Вступление
- •1. Транспортные модели
- •1.1. Определение транспортной модели
- •1.2. Нетрадиционные транспортные модели
- •1.3. Решение транспортной задачи
- •1.3.1. Определение начального решения
- •1.3.2. Итерационный алгоритм решения транспортной задачи
- •1.4. Задача о назначениях
- •1.4.1. Венгерский метод
- •1.5. Транспортная модель с промежуточными пунктами
- •2. Детерминированные модели динамического программирования
- •2.1. Рекуррентная природа вычислений дп
- •2.2. Рекуррентные алгоритмы прямой и обратной прогонки
- •2.3. Приложения динамического программирования
- •2.3.1. Задача о загрузке корабля
- •2.3.2. Задача планирования рабочей силы
- •2.3.3. Задача замены оборудования
- •2.3.4. Задача инвестирования
- •3. Детерминированные модели управления запасами
- •3.1. Общая модель управления запасами
- •3.2. Статические модели управления запасами
- •3.2.1. Классическая задача экономичного размера заказа
- •3.2.2. Задача экономичного размера заказа с разрывами цен
- •3.2.3. Многопродуктовая статическая модель с ограниченной вместимостью склада
- •3.3. Динамические задачи экономического размера заказа
- •3.3.1. Модель при отсутствии затрат на оформление заказа
- •3.3.2. Модель с затратами на оформление заказа
- •4. Вероятностные модели управления запасами
- •4.1. Модель с непрерывным контролем уровня запаса
- •4.2. Стохастический вариант модели экономичного размера заказа
- •4.3. Одноэтапные модели
- •4.3.1. Модель при отсутствии затрат на оформление заказа
- •4.3.2. Модель при наличии затрат на оформление заказа
- •4.4. Многоэтапные модели
- •5. Складская логистика
- •5.1. Определение месторасположения склада
- •5.2. Определение границ рынка
- •Список литературы
- •Содержание
- •Логістика
- •«Логістика»
- •7.080404 «Інтелектуальні системи прийняття рішень»,
- •7.092401 «Телекоммунікаційні системи та мережі»
- •61002, Харків, вул. Фрунзе, 21.
2.2. Рекуррентные алгоритмы прямой и обратной прогонки
В примере 2.1 вычисления проводились последовательно: от первого этапа до третьего. Такая последовательность вычислений известна как алгоритм прямой прогонки. Этот же пример может быть решен с помощью алгоритма обратной прогонки, в соответствии с которым вычисления проводятся от третьего этапа до первого.
Алгоритмы прямой и обратной прогонки приводят к одному и тому же решению. Несмотря на то, что алгоритм прямой прогонки представляется более логичным, в специальной литературе [2-5], посвященной динамическому программированию, неизменно используется алгоритм обратной прогонки. Причина этого в том, что в общем случае алгоритм обратной прогонки может быть более эффективным с вычислительной точки зрения. Продемонстрируем использование алгоритма обратной прогонки на примере 2.1. Также представим вычисления динамического программирования в компактной табличной форме.
Пример 2.2
Рекуррентное уравнение для алгоритма обратной прогонки в примере 2.1 имеет вид
,
,
(2.2)
где
для
.
Соответствующей последовательностью
вычислений будет
.
Этап 3.
Поскольку узел 7 (
).
связан с узлами 5 и 6 (
)
только одним маршрутом, альтернативы
для выбора отсутствуют, а результаты
третьего этапа можно подытожить следующим
образом.
Таблица 2.1 – Этап 3
|
|
Оптимальное решение |
|
|
|
|
|
5 |
9 |
9 |
7 |
6 |
6 |
6 |
7 |
Этап 2.
Так как маршрута
не существует, соответствующая
альтернатива не рассматривается.
Используя значения
,
полученные на третьем этапе, можно
сравнить допустимые альтернативные
решения, как показано в следующей
таблице.
Таблица 2.2 – Этап 2
|
|
Оптимальное решение |
||
|
|
|
|
|
2 |
12+9=21 |
- |
21 |
5 |
3 |
8+9=17 |
9+6=15 |
15 |
6 |
4 |
7+9=16 |
13+6=19 |
16 |
5 |
Оптимальное решение второго этапа означает следующее. Если необходимо найти кратчайший путь от вершин 2 или 4 к узлу 7, то он проходит через узел 5, а если от узла 3 — то через узел 6.
Этап 1.
Из узла 1 начинаются три альтернативных
маршрута:
,
и
.
Используя значения
,
полученные на втором этапе, вычисляем
данные следующей таблицы.
Таблица 2.3 – Этап 1
|
|
|
Оптимальное решение |
||
|
|
|
|
|
|
|
2 |
12+9=21 |
- |
21 |
5 |
|
3 |
8+9=17 |
9+6=15 |
15 |
6 |
|
4 |
7+9=16 |
13+6=19 |
16 |
5 |
Оптимальное решение
на первом этапе показывает, что кратчайший
путь проходит через город 4. Далее из
оптимального решения на втором этапе
следует, что из города 4 необходимо
двигаться в город 5. Наконец, из оптимального
решения на третьем этапе следует, что
город 5 связан с городом 7. Следовательно,
полным маршрутом, имеющим кратчайшую
длину, является
,
и его длина равна 21 км..
