- •Численные методы решения задач строительства
- •Часть 1
- •Предисловие
- •В ведение
- •Общие сведения о вычислительном эксперименте и математическом моделировании
- •Численные методы.
- •Погрешности вычислений
- •Понятия точности, устойчивости и сходимости при численном решении
- •Глава 1 Основные понятия матричного исчисления
- •1.1. Матрицы и векторы.
- •1.2. Матрицы специального вида
- •1.3. Действия над матрицами
- •1.4. Нормы матрицы и вектора
- •1.5. Функции ms Excel для операций над матрицами
- •Контрольные вопросы
- •Г лава 2. Численные методы решения нелинейных уравнений
- •2.1. Первый этап. Отделение корней
- •Второй этап. Этап уточнения корня
- •Iteration (итерация)- повторение, ре-зультат повторного применения какой-либо математической операции.
- •Метод половинного деления (бисекции)
- •Метод хорд
- •Метод Ньютона (метод касательных)
- •Модифицированный метод Ньютона
- •Реализация численных методов решения нелинейных уравнений средствами приложения ms Excel
- •Последовательность действий:
- •2.3.1. Решение нелинейных уравнений с использованием надстройки «Подбор параметра»
- •Последовательность действий
- •Контрольные вопросы
- •3.2. Прямые методы решения систем линейных алгебраических уравнений
- •3.2.1. Метод Гаусса
- •3.2.2. Метод прогонки
- •Алгоритм метода прогонки
- •3.3. Итерационные методы решения систем линейных алгебраических уравнений
- •3.3.1. Метод Якоби (простых итераций)
- •3.3.2. Метод Гаусса – Зейделя.
- •3.3.3. Условия сходимости итерационного процесса
- •3.5. Устойчивость решения слау относительно исходных данных (или обусловленность задач и вычислений)
- •3.6. Примеры решения слау с использованием электронных таблиц ms Excel
- •3.6.1. Реализация метода Гаусса
- •Последовательность действий
- •Прямой ход метода Гаусса.
- •3.6.2. Решение слау с помощью надстройки «Поиск решения»
- •Последовательность действий:
- •3.6.3. Реализация метода Якоби средствами приложения ms Excel
- •Последовательность действий
- •3.6.4. Реализация метода прогонки средствами приложения Excel
- •Последовательность действий
- •Контрольные вопросы
- •Г лава 4. Численное интегрирование
- •Алгоритм метода половинного шага.
- •4.1. Квадратурные формулы прямоугольников
- •4.2. Квадратурная формула трапеций
- •4.3. Квадратурная формула Симпсона
- •4.4. Реализация методов численного интегрирования средствами приложения Ms Excel
- •Последовательность действий:
- •Контрольные вопросы
- •Г лава 5. Аппроксимация
- •5.1. Задачи аппроксимации
- •5.2. Интерполирование функций
- •5.2.1. Постановка задачи интерполирования
- •5.2.2. Интерполяционная формула Лагранжа
- •5.3. Среднеквадратичное приближение функций
- •5.3.1. Постановка задачи
- •5.3.2. Метод наименьших квадратов
- •5.3.3. Линейная эмпирическая формула (линейная регрессия)
- •5.3.4. Коэффициент корреляции
- •5.3.5. Квадратичное (параболическое) приближение
- •5.3.6. Эмпирические формулы с двумя параметрами (метод выравнивания)
- •5.4. Решение задач аппроксимации с помощью электронных таблиц Excel
- •5.4.1. Построение уравнений регрессии методом наименьших квадратов с использованием надстройки «Поиск решения»
- •Последовательность действий
- •5.4.2. Построение линейной эмпирической формулы с использованием встроенных функций линейн и тенденция
- •Последовательность действий
- •Последовательность действий
- •Контрольные вопросы
- •Глава 6. Численные методы оптимизации
- •6.1. Общие сведения
- •6.1.1. Математическая модель задачи оптимизации
- •6.1.2. Классификация задач математического программирования
- •6.2. Постановка задачи оптимального проектирования
- •6.3. Задачи линейного программирования
- •6.3.1. Общая постановка задачи
- •6.3.2. Геометрический смысл системы линейных неравенств
- •Случай n проектных параметров.
- •6.3.3. Геометрический метод решения задач линейного программирования
- •Последовательность действий:
- •6.3.4. Симплекс-метод решения задач линейного программирования
- •Примеры задач линейного программирования в сфере проектирования и управления строительным производством
- •6.4.1. Задача об оптимальном плане выпуска продукции
- •6.4.2. Задача об оптимальном раскрое материалов (о минимизации отходов)
- •6.4.3. Задача о планировании смен на предприятии
- •6.4.4. Задача о покрытии местности при строительстве объектов
- •6.4.5. Транспортная задача
- •Задача о назначениях (проблема выбора)
- •6.5. Решение задач оптимизации с помощью ms Excel
- •6.5.1. Решение задачи планирования производства
- •Последовательность действий:
- •6.5.2. Решение транспортной задачи
- •Последовательность действий:
- •Контрольные вопросы
- •Литература
- •Глава 1 16
- •Глава 2. 27
- •Глава 3. 51
- •Глава 4. 86
- •Глава 5. 100
- •Глава 6. 125
Примеры задач линейного программирования в сфере проектирования и управления строительным производством
Имеется много данных об успешном использовании моделей ЛП в различных задачах управления и проектирования в строительстве. Рассмотрим некоторые схемы таких задач.
6.4.1. Задача об оптимальном плане выпуска продукции
Основной формой деятельности любого предприятия является производство тех или иных видов продукции. При этом в процессе производства предприятие потребляет (расходует) определенные виды ресурсов (труд, сырье, оборудование, денежные средства, природные ресурсы и т.п.). Поскольку обычно размеры ресурсов ограничены, возникают определенные проблемы их рационального распределения.
Если предприятие выпускает продукцию нескольких видов с использованием одних и тех же ресурсов, то администрация должна решить, какое количество продукции каждого вида следует производить. Принятое решение будет направлено на удовлетворение определенной цели администрации (например, получить максимальную прибыль или минимизировать затраты производства).
Постановка задачи. Предприятие выпускает n видов продукции, на которую употребляет m видов сырья. Расход i-го вида сырья на единицу j-го вида продукции составляет aij единиц. Известно, что на каждой единице продукции j-го вида предприятие получает прибыль cj Требуется определить, сколько единиц каждого вида продукции должно изготовить предприятие (оптимальный план выпуска продукции), чтобы обеспечить максимальную прибыль. При этом следует учесть, что запасов сырья каждого ( i-го) вида имеется bi . |
В качестве проектных (управляемых) параметров в данной задаче можно принять объемы выпуска соответствующего вида продукции: . Иначе говоря, xi , i=1,2,…,n - количество единиц каждого i-го вида продукции, которое должно изготовить предприятие.
Математической моделью этой задачи служит следующая задача линейного программирования: найти максимум целевой функции (линейной формы):
при выполнении ограничений
Решение такой задачи позволит руководителю определить оптимальные объемы выпуска, выявить те виды продукции, выпускать которые в данных условиях нецелесообразно, а возможно, и сделать вывод об изменении номенклатуры.
Пример 6.6. Построить математическую модель задачи планирования производства.
Цех производит два вида продукции (продукт1 и продукт2) стоимостью соответственно 5 у.е. и 5,5 у.е. (усл. единиц). На производстве действуют ограничения по ресурсам: сырье; трудовые затраты; транспортные расходы (аренда машины для вывоза продукции). Расход каждого ресурса на изготовление того и другого продукта, количество ресурса в распоряжении цеха приведены в таблице.
Используемые ресурсы |
Расход ресурсов на изготовление |
Количество ресурса в распоряжении цеха |
|
продукта1 |
продукта2 |
||
Сырье Трудовые затраты Транспортные расходы |
3 6 2 |
6 4 1 |
18 24 не менее 2 |
Стоимость продукта |
5 у.е. |
5,5 у.е. |
|
Рассчитать, какое количество каждого продукта нужно изготовить, чтобы прибыль была максимальной.
В качестве проектных параметров x1, x2 выберем оптимальные объемы производства обоих продуктов.
Тогда целевая функция запишется в виде
Zmax = 5 x1+ 5,5 x2. (6.20)
Ограничения записываем из условия ресурсов, которыми располагает цех.
(6.21)
Решение задачи с использованием электронных таблиц Excel приведено в подразделе 6.5.
