- •Алгоритмы и методы вычислений
- •Содержание
- •Введение
- •1Лабораторная работа №1 основы и принципы работы с пакетом MathCad
- •1.1Основные приемы работы с пакетом мк
- •Работа с формульным редактором
- •Работа с клавиатурой
- •Особые комбинации клавиш
- •Работа с текстовым редактором
- •Работа с буфером обмена
- •Расположение блоков в документе
- •Работа со вставками – Insert
- •Работа с двумерными графиками
- •Основные типы трехмерных графиков
- •1.2Задание к выполнению работы
- •1.3Задание для самостоятельной работы
- •1.4Требования к отчету
- •2Лабораторная работа №2 приближенное решение алгебраических и дифференциальных уравнений
- •2.1Теоретические сведения
- •Функция поиска корня нелинейного уравнения – root
- •Директива Given для решения системы уравнений
- •Функции Find и Minerr для решения систем нелинейных уравнений
- •Решение дифференциальных уравнений
- •Метод Эйлера
- •Метод Рунге-Кутта
- •Функции решения дифференциальных уравнений
- •2.2Задание к выполнению работы
- •2.3Задание для самостоятельной работы
- •2.4Требования к отчету
- •3Лабораторная работа №3 статистический анализ экспериментальных данных
- •3.1Теоретические сведения
- •Анализ влияния факторов на исходный параметр
- •Статистическая обработка данных с помощью системы MathCad
- •Выполнение регрессии разного вида
- •3.2Задание к выполнению работы
- •3.3Задание для самостоятельной работы
- •3.4Варианты заданий
- •3.5Требования к отчету
- •4Лабораторная работа №4 поиск эестркмума функции при наличии ограничений
- •4.1Теоретические сведения
- •Метод множителей Лагранжа
- •Алгоритм метода поиска экстремумов целевой функции с заданными ограничениями
- •4.2Решение задач оптимизации средствами мк
- •Функции Maximize и Minimize
- •4.3Задание к выполнению работы
- •4.4Требования к отчету
- •5Лабораторная работа №5 графический метод решения задач линейного программирования
- •5.1Геометрическая интерпретация и графический метод решения задач линейного программирования
- •5.2Задание к выполнению работы
- •5.3Варианты заданий
- •5.4Требования к отчету
- •6Лабораторная работа №6 решения задач линейного программирования табличным симплекс-методом
- •6.1Теоретические сведения
- •Табличный симплекс-метод
- •Алгоритм табличного симплекс-метода
- •Условие вырожденности
- •Постановка, типы, свойства транспортных задач
- •Определение начального опорного плана
- •Алгоритм поиска оптимального плана задачи
- •6.2Задание к выполнению работы
- •6.3Задание для самостоятельной работы
- •6.4Варианты заданий
- •Табличный симплекс-метод
- •Транспортная задача
- •6.5Требования к отчету
- •Рекомендованная литература
Постановка, типы, свойства транспортных задач
Формулировка
транспортной задачи выглядит следующим
образом. Имеется n пунктов отправления,
в каждом из которых имеется груз а1, …, аn
и b1, …, bn
пунктов приема. с1, …, сn –
стоимости перевозки.
.
, (6.7)
(6.8)
Здесь
xij – количество груза,
перевозимого из ai в bj.
Матрица
–
матрица перевозок,
– матрица тарифов. План перевозок с
минимальной стоимостью называется
оптимальным. Бывают такие типы транспортных
задач:
закрытая транспортная задача –
; (6.9)открытая транспортная задача:
с неудовлетворенным спросом
;с неудовлетворенным предложением
.
Если имеется транспортная задача открытого типа, то для решения ее необходимо свести к закрытому типу.
В этом
случае для задачи с неудовлетворенным
предложением вводятся дополнительные
пункты назначения
,
тогда задача будет сформулирована в
виде:
. (6.10)
В
полученном решении все перевозки в
фиктивный пункт назначения принимаются
равными нулю, а стоимость перевозки
больше стоимости
.
Аналогично приводится задача с
неудовлетворенным спросом, только в
этом случае вводится фиктивный пункт
отправления.
Определение начального опорного плана
Опорный план – это план перевозок, с которого начинается решение
Сначала ищется произвольный начальный план, обеспечивающий перевозку груза с соблюдением условий ограничений. Затем ищется оптимальный план перевозок путем последовательного улучшения начального плана. Эту задачу можно решать и симплекс-методом, однако решение, в этом случае, затруднено из-за большого количества переменных.
Теорема:
Исходя из условия баланса (6.9), ранг
матрицы перевозок на единицу меньше
числа уравнений ограничений, т.е.
.
Ранг – число линейно независимых
векторов (уравнений). Существует несколько
методов построения начального плана.
Рассмотрим метод северо-западного угла.
В этом методе матрица перевозок начинает
заполнятся с первой верхней клеточки:
,
т.е. если
.
Здесь
– строки,
–
столбцы. В дальнейшем все элементы
первой строки принимаются равными
нулю.
.
В полученной приведенной матрице опять применяем метод северо-западного угла.
Алгоритм останавливается, когда исчерпаны ресурсы ai и bj.
Например, есть задача:
|
30 |
30 |
10 |
20 |
50 |
1 |
|
4 |
1 |
30 |
2 |
3 |
1 |
5 |
10 |
3 |
2 |
4 |
4 |
При решении этой задачи получаем:
|
30 |
30 |
10 |
20 |
50 |
30 |
20 |
0 |
50 |
30 |
0 |
10 |
0 |
30 |
10 |
0 |
0 |
0 |
10 |
Ответ:
.
