Тема 5. Сітьове планування й керування (спк|)

Призначення й область застосування СПК|. Мережна модель і її основні елементи. Порядок і правила побудови сітьових графіків. Впорядкування сітьового графіка. Сітьове планування в умовах невизначеності. Аналіз й оптимізація сітьового графіка. Оптимізація сітьового графіка методом "час - вартість". Особливості рішення задач СПК| в середовищах МАТНСАD й ЕХСЕL.

Тема 6. Системи масового обслуговування (СМО|)

Основні поняття й визначення. Класифікація СМО|. Поняття марковського випадкового процесу. Потоки подій. Рівняння Колмогорова. СМО| з відмовами. СМО| з очікуванням. Поняття про статистичне моделювання СМО| (метод Монте-Карло). Особливості рішення задач у середовищах МАТНСАD й ЕХСЕL.

Тема 7. Моделі керування запасами|припасами|

Основні поняття й визначення. Статистична детермінована| модель без дефіциту. Статистична детермінована| модель із дефіцитом. Стохастичні моделі керування запасами|припасами|.

ТЕМИ ЛАБОРАТОРНИХ РОБІТ

1. Складання|складывание,сдача| математичних моделей організаційних структур економіки.

2. Моделі дискретного програмування.

3. Моделі нелінійного програмування.

4. Моделі сітьового планування.

5. Системи масового обслуговування.

6. Моделі керування запасами|припасами|.

ОРІЄНТОВНИЙ ПЕРЕЛІК|перечисление| ПИТАНЬ

ДЛЯ ПІДСУМКОВОГО КОНТРОЛЮ ЗНАНЬ

1. Математична модель операції. Загальна постановка задачі дослідження операцій.

2. Класифікація моделей і методів дослідження операцій. Приклади|приклады| задач, які|какие| вирішуються методами дослідження операцій.

3. Задача планування виробництва і її математична модель.

4. Задача складання|складывания,сдачи| раціону (задачі про дієту й суміші) і особливість її математичної моделі.

5. Математична модель задачі про завантаження встаткування.

6. Математичні моделі задач розкрою матеріалу.

7. Аналіз математичних моделей з погляду ефективних методів їхнього рішення|решения|.

8. Використання цілочисельних задач ЛП| у плануванні й керуванні виробництвом і їхньою математичною постановкою.

9. Методи Гоморри.

10. Метод гілок і границь|.

11.  Класичний метод оптимізації задач НП.| Метод невизначених множників Лагранжа, економічна|экономичная| інтерпретація.

12.  Теорема Куна-Такера.

13. Метод найшвидшого спуска.

14. Метод сполучених градієнтів Флетчера-Ривса.

15. Метод Давидона-Флетчера-Пауела (ДФП|).

16. Методи випадкового пошуку з лінійною й нелінійною тактиками.

17. Мережна модель і її основні елементи. Порядок і правила побудови сіткових графіків.

18. Системи масового обслуговування (СМО|). Основні поняття й визначення. Класифікація СМО|.

19. Поняття про статистичне моделювання СМО| (метод Монте-Карло).

20. Моделі керування запасами.

|припасами|..

1. Цілочисельне лінійне програмування (цлп)

ЦЛП - це розділ дослідження операцій, що орієнтований на рішення задач, у яких всі змінні або частина з них є цілочисельними (повністю або частково цілочисельні задачі).

Класичним прикладом цілочисельних задач лінійного програмування (ЦЗЛП) є задача, що у літературі називається задачею комівояжера.

Ця задача формулюється в такий спосіб. Комівояжер повинен відвідати ряд міст, відстані між якими відомі. Комівояжер вибирає самий короткий замкнутий маршрут, що починається й закінчується в місті його проживання, при цьому він повинен відвідати необхідне місто один і тільки один раз.

Очевидно, що завдання комівояжера полягає в оптимальному виборі його маршруту.

Іншою класичною задачею такого типу є задача про ранець. Розглянемо формулювання цієї задачі. Є n предметів, при цьому відомо: a_j – вага j-ого предмета, c_j - цінність j-ого предмета, А – вантажопідйомність ранця. Необхідно завантажити ранець набором предметів максимальної цінності.

Складемо математичну модель задачі про ранець. На першому етапі введемо змінні:

У такому випадку функція цілі буде мати такий вигляд:

(1)

Задача вирішується в рамках наступних обмежень:

, (2)

.

У деяких інших моделях такої задачі можуть фігурувати й інші обмеження, наприклад, сумарний об'єм ранця, габарити предметів і т.д.

У загальному випадку ЗЦЛП формулюється в такий спосіб: знайти оптимальний план , що забезпечує досягнення цільовою функцією екстремального значення:

. (3)

Задача вирішується в рамках обмежень:

(4)

(5)

(6)

Якщо в обмеженні (6) j змінюється в межах , то вихідна задача називаєтьсяповністю цілочисельною, якщо ж а, те задачу називаютьчастково цілочисельною.

Відомо, що экстремум ЗЛП досягається у вершинах опуклого багатогранного тіла, що є ОДР (областю припустимих рішень) задачі. Для ЦЗЛП значення экстремуму може досягатися в будь-якій вершині ОПР. Це означає, що методи розв’язування ЗЛП у раніше освітленому виді (у курсі математичного програмування) не можуть бути застосовані для рішення ЦЗЛП.

Проілюструємо сказане геометрично.

З малюнка видно, що цілочисельний розв’язок може досягатися в будь-якій точці опуклого багатогранника.

Отже, для рішення ЦЗЛП необхідно розглядати спеціальні методи.

Такі методи діляться на три основні групи:

I група - методи відсікання;

II група - комбінаторні методи (методи розсічення);

III група - наближені методи. У методах даної групи використовуються два основних підходи:

- розробка детермінованих евристичних алгоритмів, які враховують специфіку конкретної задачі;

- застосування спрямованого випадкового пошуку з локальною оптимізацією.