- •Методы решения задач
- •Методы решения задач
- •1.Управление запасами Когда заказать? Сколько заказать? Сколько иметь в резерве?
- •Модели определения оптимального размеразакупочной партии:
- •Затр. Хранения
- •Общие затраты на хранение , заказ и закупку составят
- •2.Линейное программирование Постановка задачи
- •1) Прямая задача
- •Теоремы линейного программирования:
- •Метод решения задач линейного программирования
- •Задачи лп:
- •Ограничения
- •Оптимальное решение – координаты вершины области допустимых решений
- •Можно вычислить 286 комбинаций возможных вложений
1) Прямая задача
n
max L (1) = ∑ c( j)* x (j) , при ограничениях
j= 1
x (j) ≥ 0 ( мир решений – реален ).
n
∑ a(i ,j ) * x (i) ≤ b ( i ) ( i= 1,2, …, m )
j= 1
2) двойственная задача имеет целевую функцию
n
min L (2) = ∑ b( j)* y(j) при условиях:
j= 1
m
∑ a(i ,j ) * y (i) ≥ c ( i ) ( i= 1,2, …, m ) , при ограничениях
j= 1
y (j) ≥ 0 -цена единицы ресурса ( мир цен – реален) ;
для выпуска единицы j– го вида продукции необходимо по нормамa(i,j) единицi- го ресурса
Теоремы линейного программирования:
Линейная система, в которой число неизвестных равно числу уравнений, имеет одно решение
Если число неизвестных меньше числа уравнений , то решения нет и система несовместна
1)Если целевая функция принимает максимальное значение в некоторой точке допустимого множества R-1 , то она принимает это значение в крайней точке реального пространстваR-1.
Если целевая функция принимает максимальное значение более, чем в одной крайней точке, то она принимает это значение в любой их выпуклой комбинации.
2)Если задача линейного планирования содержит nпеременных иm ограничений
( n ≥ m ) в форме неравенств , не считая ограничений неотрицательности
x ( j ) ≥ 0, то в оптимальное решение входит не более чемmненулевых компонент вектора x .
При векторной форме записи ограничения задачи ЛП записывают:
А (1) * Х (1) + . . . + А( n) Х(n) ≤b.
Поскольку А(1) ,. . ., А( n) - m – мерные вектора ( n ≥ m ) , то среди них всегда найдётся m линейно независимых векторов, образующих базис m – мерного пространства и содержащих конус , образованный векторами А(1) ,. . ., А( n) .
Метод решения задач линейного программирования
Найти вершины области допустимых решений как точки пересечения ограничений.
Определить последовательно значения целевой функции в вершинах.
Вершина, в которой целевая функция приобретает максимальное значение, является оптимальное решение.
Координаты оптимальной вершины есть оптимальные значения искомых переменных
Симплекс метод - -метод последовательного улучшения плана (метод Данцига)
Алгоритм симплекс- метода:
1)Находят начальный базис и связное с ним допустимое решение.
2)Пошаговое вычисление целевой функции, в направлении непрерывного возрастания её.
Задачи лп:
1.
Требуется найти план выпуска продуктов: А,В.С. Д.
Ресурсы:
-Трудовые
-материальные
-финансовые.
i– тый ресурс для производства каждогоj– го продукта имеет норму расхода а (i,j).
Количество каждлго вида ресурса в наличии обозначают b(i)
Таблица 1
Ресурсы Продукты
А, В. С. Д. Наличие в
Удельные нормы расхода запасах
-Трудовые 6 4 2 1 800
-материальные 7 9 11 5 2 000
-финансовые 3 4 5 6 12 000