- •Н.Е. Гучек доцент, кандидат технических наук конспект лекций
- •Методы оптимальных решений
- •4 Семестр
- •Лекция 9. Транспортная задача
- •9.1.Экономико-математическая модель транспортной задачи
- •9.2. Нахождение первоначального базисного распределения поставок
- •9.3. Решение транспортной задачи методом потенциалов
- •Лекция 10. Особые случаи транспортной задачи
- •10.1. Вырожденность в транспортных задачах.
- •10.2. Открытая модель транспортной задачи.
- •10.1. Вырожденность в транспортных задачах
- •10.2. Открытая транспортная задача
- •Лекция 11. Элементы теории игр
- •11.1. Основные понятия теории игр.
- •11.2. Примеры игр.
- •11.3. Классификация игр.
- •11.1. Основные понятия теории игр
- •11.2. Примеры игр
- •11.3. Классификация игр
- •Лекция 12. Игры двух лиц с нулевой суммой
- •12.1. Основные предположения для игр двух лиц с нулевой суммой
- •12.2. Смешанные стратегии
- •12.3. Аналитическое решение игры 22
- •12.4. Доминирование стратегий
- •Лекция 13. Графическое решение игр
- •13.1. Графическое решение игр размерности 2n.
- •13.2. Графическое решение игр размерности m2.
- •13.1. Графическое решение игр размерности 2n
- •13.2. Графическое решение игр размерности m2
- •Лекция 14. Решение матричных игр с помощью линейного программирования
- •14.1. Связь матричных игр и линейного программирования.
- •14.2. Алгоритм решения матричных игр с помощью линейного программирования.
- •14.1. Связь матричных игр и линейного программирования
- •14.2. Алгоритм решения матричных игр с помощью линейного программирования
- •Лекция 15. Игры с природой
- •15.1. Критерии оптимальности в играх с природой
- •15.2. Пример игры с природой
- •Лекция 16. Применение теории игр в экономике
- •16.1. Кооперативные игры.
- •16.2. Позиционные игры.
- •16.1. Кооперативные игры
- •16.2. Позиционные игры
- •Лекция 17. Целочисленное программирование
- •17.1. Математическая модель задачи.
- •17.2. Графический метод решения.
- •17.3. Метод Гомори и его применение в экономических задачах.
- •17.1. Математическая модель задачи
- •17.2. Графический метод решения
- •17.3. Метод Гомори и его применение в экономических задачах
- •Лекция 18. Динамическое программирование
- •18.1. Общая постановка задачи динамического программирования.
- •9.3. Задача об инвестировании предприятий.
- •9.4. Задача о замене оборудования.
- •18.1. Общая постановка задачи динамического программирования
- •18.2. Основная рекуррентная формула метода динамического программирования
- •Лекция 19. Применение динамического программирования в экономике
- •19.1. Задача об инвестировании предприятий.
- •19.2. Задача о замене оборудования.
- •19.1. Задача об инвестировании предприятий
- •19.2. Задача о замене оборудования
- •Библиографический список
Лекция 10. Особые случаи транспортной задачи
План.
10.1. Вырожденность в транспортных задачах.
10.2. Открытая модель транспортной задачи.
10.1. Вырожденность в транспортных задачах
При решении транспортной задачи может оказаться, что число занятых клеток меньше, чем m + n – 1. В этом случае задача имеет вырожденное решение. Для возможного его исключения целесообразно поменять местами поставщиков и потребителей или ввести в свободную клетку с наименьшим тарифом нулевую поставку. Нуль помещают в такую клетку, чтобы в каждой строке и столбце было не менее одной занятой клетки. Такая клетка становится условно занятой, она должна иметь наименьший тариф по сравнению с другими клетками, которые могут быть условно занятыми.
Рассмотрим вырожденность транспортной задачи на примере.
Пример.
Фирма осуществляет поставки бутылок
на четыре завода, занимающихся
производством прохладительных напитков.
Она имеет три склада, причем на складе
1 находится 6000 бутылок, на складе 2 –
3000 бутылок и на складе 3 – 4000 бутылок.
Первому заводу требуется 4000 бутылок,
второму заводу – 5000 бутылок, третьему
заводу – 1000 бутылок. Матрица стоимости
перевозок одной бутылки от каждого
склада к каждому заводу:
.
Как следует организовать доставку бутылок на заводы, чтобы стоимость перевозки была минимальной?
Решение. Запишем исходные данные в распределительную таблицу, найдем исходное опорное решение по методу минимального тарифа.
bj ai |
1 |
2 |
3 |
4 |
ui |
||
4000 |
5000 |
1000 |
3000 |
||||
1 |
6000 |
6 - |
4 3000 |
9 - |
8 3000 |
0 |
|
2 |
3000 |
5 - |
3 2000 |
2 1000 |
8
|
1 |
|
3 |
4000 |
2 4000 |
3 0 |
6 - |
8
|
1 |
|
|
vj |
3 |
4 |
3 |
8 |
|
|
Число заполненных клеток равно 5, m + n – 1 = 6, следовательно, задача является вырожденной.
Для исключения вырожденности необходимо в какую-то клетку ввести нулевую поставку. Такая клетка становится условно занятой, ее целесообразно определить при вычислении потенциалов занятых клеток, она должна иметь наименьший тариф по сравнению с другими клетками, которые могут быть условно занятыми.
Так, для нахождения потенциала u3 поместим нулевую поставку в клетку (1, 3), после чего представляется возможным вычислить остальные потенциалы.
Оценки свободных клеток будут равны:
11 = – 3, 13 = – 6, 21 = – 3, 24 = – 1, 33 = – 4, 34 = – 1.
Все оценки отрицательные, следовательно, получено оптимальное решение:
.
Стоимость транспортных расходов составит:
L(X)min = 30004 + 30008 + 20003 + 10002 + 40002 = 28000 ден. ед.
Замечание. В некоторых случаях, поставка перераспределяемая по циклу, может оказаться равной нулю. Это возможно тогда, когда клетка со знаком «–» содержала нулевую поставку. В этом случае по циклу передается нулевая поставка. В результате свободная клетка, для которой был построен цикл, становится заполненной (нулевой поставкой), а клетка с нулевой поставкой – свободной.
Если при перераспределении поставки по циклу поставка обращается в нуль сразу в нескольких заполненных клетках, то свободной следует считать только одну (любую) из них. Остальные клетки, поставка в которых стала равной нулю, следует считать заполненными нулевой поставкой.
