
- •Приклад
- •Практична 2. Загальна задача лінійного програмування та методи її розв’язування. Теорія двоїстості та двоїсті оцінки в аналізі розв’язків лінійних оптимізаційних моделей.
- •Практична 3. Теорія двоїстості та двоїсті оцінки в аналізі розв’язків лінійних оптимізаційних моделей. Аналіз лінійних моделей економічних задач
- •Практична 4 Транспортна задача (тз): постановка, методи розв’язування та аналізу. Цілочислові задачі лінійного програмування: деякі з основних методів їх розв’язування та аналізу
- •Практична 5 Задачі дробово-лінійного програмування, деякі основні методи розв’язування та аналізу. Задачі нелінійного програмування, деякі основні методи розв’язування та аналізу
- •Практична 6 Задачі динамічного програмування. Моделі та методи стохастичного програмування
- •Практична робота № 7 Оптимізація за умов невизначеності
- •Практична робота 8.
- •Тема: Елементи теорії ігор
Практична 4 Транспортна задача (тз): постановка, методи розв’язування та аналізу. Цілочислові задачі лінійного програмування: деякі з основних методів їх розв’язування та аналізу
Розв’язати транспортну задачу
Варіант 1
ai = (10; 20; 40); bj = (30; 10; 60); |
|
Варіант 2
ai = (30; 35; 60); bj = (25; 25; 40; 30); |
|
Варіант 3
ai = (160; 80; 60); bj = (60; 20; 40; 20; 100); |
|
Варіант 4
ai = (5; 20; 10); bj = (10; 25; 15); |
|
Варіант 5
ai = (30; 40; 20); bj = (40; 30; 20; 40); |
|
Варіант 6
ai = (30; 40; 50); bj = (35; 30; 60); |
|
Варіант 7
ai = (10; 20; 80; 50); bj = (30; 10; 60; 50); |
|
Варіант 8
ai = (40; 20; 50; 20); bj = (20; 45; 35; 40); |
|
Приклад
Підприємство має три філії А1, А2, А3, які можуть виготовляти відповідно 30, 20 та 15 тис. одиниць продукції на місяць. Укладено договори з чотирма замовниками B1, B2, B3, B4 на поставку продукції в кількості відповідно 10, 20, 25 та 20 тис. штук. Витрати на виробництво та транспортування тисячі одиниць продукції замовникам із кожної філії наведено в таблиці:
Таблиця 6
Витрати на виробництво та транспортування
Філія |
В1 |
В2 |
В3 |
В4 |
А1 |
4 |
5 |
3 |
7 |
А2 |
7 |
6 |
2 |
5 |
А3 |
2 |
3 |
9 |
8 |
Визначити оптимальний план перевезення продукції до замовників, щоб загальна вартість виробництва і транспортування була мінімальною.
Розв’язання
Задача є незбалансованою, оскільки сумарний попит становить 75 тис. шт., а загальна пропозиція – 65 тис. шт. Тому потрібне введення додаткового фіктивного виробника (A4) з пропозицією 10 тис. одиниць продукції (75-65). Вважаємо, що вартість виробництва і транспортування від нього до кожного замовника дорівнює 0.
Виконуємо в Excel таблицю з умови задачі, додаємо підприємство A4. У рядочок знизу вводимо значення попиту кожного замовника, у стовпчик справа – пропозиції філій.
Оскільки маємо 4 виробника та 4 замовника, виділяємо нижче масив 4х4 (B11:E14), який буде містити оптимальний план задачі.
У чарунку B15 вставляємо формулу =СУММ(B11:B14) і протягуємо її до E15. У F 11 вводимо = СУММ(B11:E11) і продовжуємо до F14.
Чарунка F15 буде містити цільову функцію, вводимо в неї формулу =СУММПРОИЗВ(B4:E7;B11:E14).
Обираємо в меню «Данные→Поиск решения». Встановлюємо цільову чарунку $F$15, що прямує до мінімуму. Вводимо обмеження $B$11:$E$14>=0; $B$15:$E$15$=B$8:$E$8; $F$11:$F$14=$F$4:$F$7.
Натискаємо «Выполнить».
Як бачимо, філія A1 має продати 10 тис. одиниць продукції замовнику B1, 5 тис. – B2 і 15 тис. – B3. Філія A2 постачатиме по 10 тис. шт. продукції підприємствам B3 та B4, а A3 – 15 тис. шт. підприємству B2. Частина попиту замовника B4 (10 тис. шт.) залишиться незадоволеною.