- •Содержание
- •Введение
- •1. Понятие математического программирования
- •2. Понятие линейного программирования. Виды задач линейного программирования
- •3. Постановка задач линейного программирования и исследование их структуры
- •4. Решение задач линейного программирования симплекс–методом
- •4.1. Метод полного исключения
- •4.2. Табличный симплекс - метод
- •4.3. Геометрическая интерпретация задач линейного программирования
- •5.Моделирование работы механического цеха.
- •5.1.Построение математической модели
- •5.2. Максимизация целевой функции
- •6. Решение задач лп средствами ms Excel.
- •Заключение
- •Список использованной литературы
5.2. Максимизация целевой функции
Для нахождения точки, в которой функция достигнет своего максимального значения, необходимо перемещать прямую уровня по направлению вектора до пересечения этой прямой с граничной точкой области допустимых решений. На нашем рисунке — это точка В.
Найдем
координаты точки
.
Данная точка расположена на пересечении
двух прямых (1) и (2), поэтому, чтобы найти
ее координаты необходимо решить следующую
систему уравнений:
;
.
Легко убедиться, что оптимальное решение этой задачи задается в вершине выпуклого четырехугольника координатами
;
.
Значит, чтобы получить максимальную прибыль
у.е.
,
фирме необходимо выпускать в неделю триста деталей модели и двести деталей модели .
6. Решение задач лп средствами ms Excel.
Введем немного другую формулировку нашей задачи. Предположим что для изготовления модели и модели нужно сырье разных видов. Например, нам понадобится несколько видов сплавов: Сплав 1, Сплав 2, Сплав 3, и к примеру два вида крепежных механизмов. Тогда задачей ЛП станет определить количество заказываемых видов сырья на предприятии с механическим цехом, обеспечивающую максимальную выручку на основе заданных объемов ресурсов и нормативов затрат на первично обработанное сырье (требует дополнительную обработку) и вторично обработанное сырье (полуфабрикат), представленных в таблице 1. Условной выручкой будем считать процентное содержание сырья из общей стоимости модели, то есть в зависимости от содержания определенного вида сырья в детали зависит общая стоимость детали.
(таблица 1.)
Ресурсы |
Плановый фонд ресурсов |
Нормативные затраты ресурсов на 100 деталей |
||||
Первичное сырье |
Вторичное сырье |
|||||
Сплав 1 |
Сплав 2 |
Крепеж вида 2 |
Вторые прочие |
|||
Сплав 1, м2 |
40000 |
4,0 |
8,0 |
- |
- |
3,8 |
Сплав 2, м2 |
25000 |
2,5 |
- |
10 |
- |
- |
Сплав 3, м2 |
27000 |
3,2 |
2,0 |
3,0 |
- |
4,6 |
Крепеж вида 1, шт |
20000 |
2,1 |
2,6 |
2,3 |
2,2 |
- |
Крепеж вида 2, шт. |
45000 |
6,5 |
- |
- |
21 |
- |
Выручка, у.е. |
|
1,3 |
2,0 |
1,5 |
0,3 |
1,7 |
1. Выполним построение математической модели.
Обозначим, х2, х3, х4, х5 – количество видов сырья, соответствующего вида (100шт.): х1 - первичное сырье; х2 – вторичное сырье Сплав 1; х3 - Сплав 2; х4 - Крепеж вида 2 ; х5 - вторичное прочее сырье.
Запишем целевую функцию, максимизирующая выручку:
F(X) = 1,3х1 + 2х2 + 1,5х3 + 0,3х4 + 1,7х5 max
Запишем ограничения:
4х1 + 8х2 + 0х3 + 0х4 + 3,8х5 40000 (ограничение по ресурсу «Сплав 1»);
2,5х1 + 0х2 + 10х3 + 0х4 + 0х5 25000 (ограничение по ресурсу «Сплав 2»);
3,2х1 + 2х2 + 3х3 + 0х4 + 4,6х5 27000 (ограничение по ресурсу «Сплав 3»);
2,1х1 + 2,6х2 + 2,3х3 + 2,2х4 + 0х5 20000 (ограничение по ресурсу «Крепеж вида 1, шт.»);
6,5х1 + 0х2 + 0х3 + 21х4 + 0х5 45000 (ограничение по ресурсу «Крепеж вида 2, шт.»);
х1,2,3,4,5 0 (условие не отрицательности количества сырья)
В результате получаем следующую экономико-математическую модель:
F
(X)
= 1,3х1
+ 2х2
+ 1,5х3
+ 0,3х4
+ 1,7х5
max
4х1 + 8х2 + 0х3 + 0х4 + 3,8х5 40000
2,5х1 + 0х2 + 10х3 + 0х4 + 0х5 25000
3,2х1 + 2х2 + 3х3 + 0х4 + 4,6х5 27000
2,1х1 + 2,6х2 + 2,3х3 + 2,2х4 + 0х5 20000
6,5х1 + 0х2 + 0х3 + 21х4 + 0х5 45000
х1,2,3,4,5 0
2.Создаем документ Microsoft Excel и вводим исходные данные задачи, как показано на рисунке 2.1.
Рисунок 2.1. – Исходные данные задачи линейного программирования
3. Вводим зависимость для целевой функции
Для этого ставим курсор в ячейку G4, затем нажимаем на кнопку «Мастер функций», которая находится на панели инструментов. Окно мастера функций показано на рисунке 2.2.Выбираем категорию «Математические», Функцию «СУММПРОИЗВ» и нажимаем OK. Окно для ввода аргументов функции показано на рисунке 2.3.
Рисунок 2.2. – Окно «Мастера функций»
В появившемся окне «Аргументы функции», в строку «Массив 1» вводим B$3:F$3, а в строку «Массив 2» вводим B4:F4 и нажимаем ОK. В ячейку G4 введена функция.
Рисунок 2.3. – Окно для ввода аргументов функции
4. Вводим зависимости для ограничений. Для этого повторяем процесс, описанный в п.3 для каждого из ограничений. В результате в ячейке G7 должна появиться формула: =СУММПРОИЗВ(B$3:F$3, B7:F7). В ячейке G8 должна появиться формула: =СУММПРОИЗВ(B$3:F$3, B8:F8), в ячейке G9 должна появиться формула: =СУММПРОИЗВ(B$3:F$3, B9:F9), в ячейке G10 должна появиться формула: =СУММПРОИЗВ(B$3:F$3, B10:F10), а в ячейке G11 должна появиться формула: =СУММПРОИЗВ(B$3:F$3, B11:F11)
Далее в строке Меню выбираем Сервис Поиск решения. В появившемся окне «Поиск решения» назначаем целевую функцию. Для этого ставим курсор в строку «Установить целевую ячейку» вводим адрес ячейки $G$4, равной «Максимальному значению» курсор в строку «Изменяя ячейки» вводим адреса искомых переменных $B$3:$F$3. Окно «Поиск решения» показано на рисунке 2.3.
Рисунок 2.3 – Окно «Поиск решения»
Нажимаем на кнопку «Добавить», появляется окно «Добавление ограничения», представленного на рисунке 2.4.
Рисунок 2.4 – Окно «Добавление ограничения»
В строке «Ссылка на ячейку» вводим адрес $G$7 вводим знак ограничения в строке «Ограничение» вводим адрес $I$7 нажимаем на кнопку «Добавить». Вводим остальные ограничения по этому же алгоритму. После введения последнего ограничения нажимаем кнопку OK. На экране появляется окно «Поиск решения» с введенными условиями, как показано на рисунке 2.5.
Рисунок 2.5 – Окно «Поиск решения» с введенными ограничениями
5. Вводим параметры для решения ЗЛП.
Для этого в окне «Поиск решения» нажимаем на кнопку «Параметры». Появляется окно «Параметры поиска решения». Устанавливаем в окнах «Линейная модель» (это обеспечивает применение симплекс-метода) и «Неотрицательные значения» , как показано на рисунке 2.6.
Рисунок 2.6 – Окно «Параметров поиска решения»
Далее нажимаем кнопку OK и на экране появляется окно «Поиск решения». Нажимаем кнопку «Выполнить». Появляется окно «Результаты поиска решения» и исходная таблица с заполненными ячейками B3:F3 и ячейка G4 с максимальным значением целевой функции, как показано на рисунке 2.6.
Рисунок 2.7 – Окно «Результаты поиска решения»
Нажимаем кнопку OK.
Полученное решение означает, что для максимизации выручки необходимо:
Х1 = 0; Х2 = 3763,70; Х3 = 2500; Х4 = 2029,27; Х5 = 2602,74;
Максимальная выручка составляет: 16310,83 у.е.
Ответ: Максимальная выручка составляет 16310,83 у.е.
При этом, структура выпуска блюд на предприятии общественного питания:
Первичное сырье – 0 шт.;
Сплав 1 - 3763,70*100 шт.;
Сплав 2 - 2500*100 шт.;
Сплав 3 - 2029,27*100 шт.;
Вторые прочее сырье - 2602,74*100 шт.;
Нулевое значение заказа первичного сырья показывает, что при их выпуске общая выручка будет снижаться.
Excel позволяет представить результаты поиска решения в форме отчета. Для этого в диалоговом окне “Результаты поиска решения” следует указать тип отчета из списка «Тип отчета». Выберем опции "Результаты" и "Устойчивость". Отчеты будут созданы на отдельных рабочих листах (рис 2.8 - 2.9):
рис 2.8. Отчет по результатам
рис 2.9. Отчет по устойчивости
