
- •Введение
- •Постановка задачи
- •Математическая модель
- •Методы решения
- •Метод линейного программирования
- •Метод динамического программирования
- •Общая задача динамического программирования
- •Принцип оптимальности и уравнения Беллмана
- •Задача замены оборудования
- •Реализация задачи в среде MathCad
- •Реализация задачи замены оборудования в ms Excel
- •Заключение
- •Список использованных источников
Принцип оптимальности и уравнения Беллмана
Принцип оптимальности впервые был сформулирован Р. Беллманом: для любого состояния системы, на любом ближайшем шаге, нужно применить такое управление, чтобы оно в совокупности с оптимальным управлением на всех последующих шагах, приводило к конечному оптимальному выигрышу.
Исходная задача динамического программирования рассматривается как последовательность задач, при этом каждая задача представляет последовательный одношаговый, двухшаговый, …, n-процесс.
Рассмотрим -шаг.
Имеем
–
состояние системы к началу n-го шага,
– конечное состояние,
– управление на
-шаге,
– целевая функция (выигрыш)
-шага.
Согласно принципу оптимальности, нужно выбирать так, чтобы для любых состояний получить максимум целевой функции на этом шаге.
– показатель эффективности
-шага,
если
– произвольная. Поэтому:
если знаем
,
то находим
– условный оптимальный выигрыш на
-шаге.
Рассмотрим:
В результате получаем условия оптимальности
решений на
-шаге:
т. к.
Получаем уравнение Беллмана:
В результате решения уравнения Беллмана получим:
,
поэтому можно найти
В результате получим 2 последовательности:
,
.
Оптимальное управление задачи ДП:
Задача замены оборудования
При составлении динамической модели
процесс замены рассматривают как
n-шагов, разбивая весь период эксплуатации
на n-шагов. Возможное управление на
каждом шаге характеризуется начальными
признаками:
(сохранить оборудование),
(заменить оборудование).
Процесс эксплуатации оборудования требует текущего и капитального ремонта. Необходимо определить такой план-график эксплуатации и замены оборудования в течение k лет, который обеспечивает максимальную прибыль.
Суммарная прибыль определяется по формуле:
Общая структурная схема расчета по схеме Беллмана суммарной прибыли имеет вид:
Реализация задачи в среде MathCad
Задачу использования ресурсов на каждый год при различных стратегиях эксплуатации оборудования будем реализовывать в программе MathCad (на примере 2004 года:
Замена
Таким образом, мы получили следующие результаты при замене оборудования в 2004 году:
оптимальный объём производства:
дверь обычная деревянная — 980 шт.;
кухонная — 57 шт.;
филенчатая — 370 шт.;
железная — 490 шт.;
входная — 74 шт.;
объем закупаемых ресурсов:
дерево — 290 куб. м;
металл — 39 куб. м;
дверные замки — 1520 шт.;
крепежные петли — 3316 шт.;
шурупы — 17218 шт.;
стекло — 8 кв. м;
краска — 113 л;
объём прибыли — 781380 руб.;
остатки ресурсов на складах — 0.
Сохранение
При сохранении оборудования мы получили следующие результаты:
оптимальный объём производства:
чугунные батареи — 933 шт.;
биметаллические батареи — 35 шт.;
алюминиевые батареи — 370 шт.;
стальные — 490 шт.;
объем закупаемых ресурсов:
чугун — 352 куб. м;
металл — 49 куб. м;
алюминий — 1451 куб. м;
сталь — 3178 шт.;
крепежи — 19864 шт.;
эмаль — 3 л;
краска — 137 л;
объём прибыли — 1158513 руб.;
остатки ресурсов на складах — 0.
Решив задачу использования ресурсов для каждого года, получаем следующие данные:
Год |
Прибыль (руб.) |
|
2010 |
замена |
781380 |
сохранение |
1159713 |
|
2011 |
замена |
-22259 |
сохранение |
372988 |
|
2012 |
замена |
323754 |
сохранение |
542817 |
|
2013 |
замена |
-218746 |
сохранение |
278361 |
|
2014 |
замена |
-103355 |
сохранение |
389198 |