- •Б2.Б4 методы оптимальных решений
- •Бакалавр
- •Оглавление
- •Введение
- •1. Геометрическая интерпретация задач линейного программирования
- •Пример:
- •Решение
- •2. Симплексный метод решения задачи линейного программирования
- •Симплекс-метод с естественным базисом
- •3. Основные понятия теории двойственности
- •3 Найдем матрицу Ат1, транспонированную к а1.
- •4. Двойственный симплекс-метод
- •5. Симплексный метод с искусственным базисом
- •6. Целочисленное программирование. Метод Гомори.
- •7. Дробно-линейное программирование
- •8. Задачи нелинейного программирования. Метод множителей Лагранжа
- •Метод множителей Лагранжа
- •Алгоритм метода множителей Лагранжа
- •Задания для самостоятельной работы
- •1. Решить задачи линейного программирования графическим методом, симплексным методом с искусственным базисом, методом Гомори
- •2. Решить симплексным методом с естественным базисом
- •3. Построить и решить задачи, двойственные к данным:
- •4. Решить задачи дробно-линейного программирования двумя способами:
- •Тестовые задания
- •А) первой симплекс таблице
- •Задания для выполнения расчетно-графической работы и контрольной работы заочников Задание 1 (вариант по номеру в списке группы преподавателя)
- •Задание 2 (варианты остаются те же)
- •Фонд контрольных вопросов
- •Билеты к экзамену минсельхозпрод рф экзаменационный утверждено
- •Минсельхозпрод рф экзаменационный утверждено
- •Минсельхозпрод рф экзаменационный утверждено
- •Минсельхозпрод рф экзаменационный утверждено
- •Минсельхозпрод рф экзаменационный утверждено
- •Библиографический список
7. Дробно-линейное программирование
Дробно-линейное программирование относится к нелинейному программированию, так как имеет целевую функцию, заданную в нелинейном виде.
Задача дробно-линейного программирования в общем виде записывается следующим образом:
при ограничениях
,
где сj, dj, bi, aij – постоянные коэффициенты.
.
Рассмотрим задачу дробно-линейного программирования
при ограниченияхдробный линейный программирование
Будем считать, что .
Математическая модель задачи дробно-линейного программирования может быть использована для определения рентабельности затрат на производство изделий, рентабельности продаж, затрат в расчете на рубль выпускаемой продукции, себестоимости изделий.
Пример 1. Для производства двух видов изделий A и В предприятие использует три типа технологического оборудования. Каждое из изделий должно пройти обработку на каждом из типов оборудования. Известно время обработки каждого из изделий и затраты, связанные с производством одного изделия.
Тип оборудования |
Затраты времени на обработку одного изделия, ч | |
А |
В | |
I |
2 |
8 |
II |
1 |
1 |
III |
12 |
3 |
Затраты на производство одного изделия, тыс. руб. |
2 |
3 |
Оборудование I и III типов предприятие может использовать не более 26 ч и 39 ч соответственно, оборудование II типа целесообразно использовать не менее 4 ч.
Определить, сколько изделий каждого вида следует изготовить предприятию, чтобы средняя себестоимость одного изделия была минимальной.
Решение. Составим математическую модель задачи. Пусть х1 – количество изделий вида А, которое следует изготовить предприятию, х2 – количество изделий вида В. Общие затраты на их производство составят (2х1+3х2) тыс. руб., а средняя себестоимость одного изделия будет равна
.
Математическая модель задачи примет вид
при ограничениях
.
Задачу дробно-линейного программирования можно свести к задаче линейного программирования и решить симплексным методом.
Обозначим
при условии
и введем новые переменные . Тогда задача примет вид
при ограничениях
После нахождения оптимального решения полученной задачи, используя вышеуказанные соотношения, находят оптимальное решение исходной задачи дробно-линейного программирования.
Пример Решить задачу дробно-линейного программирования симплексным методом.
при ограничениях
.
Решение. Сведем данную задачу к задаче линейного программирования. Сначала введем дополнительные переменные, чтобы привести задачу к каноническому виду:
при ограничениях
.
Обозначим ,,.
Тогда задача принимает вид
при ограничениях
.
Решим полученную задачу симплекс-методом. Введем дополнительную переменную, чтобы получить единичный базис:
при ограничениях
.
Составляем симплекс-таблицу.
Базис |
План |
z | |||||
0 |
-10 |
4 |
1 |
1 |
0 |
0 | |
0 |
-10 |
1 |
4 |
0 |
1 |
0 | |
z |
2 |
8 |
3 |
2 |
0 |
0 |
1 |
L |
-2M |
-8M |
-3M-2 |
-2M-1 |
0 |
0 |
0 |
В последней оценочной строке есть отрицательные оценки, поэтому нужно делать шаг симплекс-метода. Выбираем столбец с наименьшей оценкой, а затем разрешающий элемент – по наименьшему отношению свободных членов к коэффициентам столбца. Результат шага запишем в таблицу. Аналогично будем повторять шаги.
Базис |
План |
z | |||||
5/2 |
0 |
31/4 |
7/2 |
1 |
0 |
5/4 | |
5/2 |
0 |
19/4 |
13/2 |
0 |
1 |
5/4 | |
1/4 |
1 |
3/8 |
1/4 |
0 |
0 |
1/8 | |
L |
0 |
0 |
-2 |
-1 |
0 |
0 |
M |
Базис |
План |
z | |||||
10/31 |
0 |
1 |
14/31 |
4/31 |
0 |
5/31 | |
30/31 |
0 |
0 |
135/31 |
-19/31 |
1 |
15/31 | |
4/31 |
1 |
0 |
5/62 |
-3/62 |
0 |
2/31 | |
L |
20/31 |
0 |
0 |
-3/31 |
8/31 |
0 |
M+10/31 |
Базис |
План |
z | |||||
2/9 |
0 |
1 |
0 |
26/135 |
-14/135 |
1/9 | |
2/9 |
0 |
0 |
1 |
-19/135 |
31/135 |
1/9 | |
1/92/3 |
1 |
0 |
0 |
-1/27 |
-1/54 |
1/18 | |
L |
|
0 |
0 |
0 |
11/45 |
1/45 |
M+1/3 |
Получили решение
, ,,.
Тогда, возвращаясь к исходным переменным, получим:
, ,.