- •Содержание
- •Предисловие
- •Введение
- •1 Исторический обзор применения моделирования
- •2 Основы системного анализа и моделирования
- •2.1 Этапы системного анализа
- •2.2 Существующие подходы анализа системы
- •2.3 Понятие о моделировании. Классификация моделей
- •2.4 Основные этапы и принципы моделирования
- •3 Элементы математической статистики
- •3.1 Понятие о математической статистике
- •3.2 Задачи математической статистики
- •3.2.1 Первый этап – сбор и первичная обработка данных
- •3.2.2 Второй этап – определение точечных оценок распределения
- •3.2.3 Третий этап – определение интервальных оценок, понятие о статистической гипотезе
- •3.2.4 Четвертый этап – аппроксимация выборочного распределения теоретическим законом
- •3.3 Области применения статистических методов обработки данных
- •3.3.1 Статистический контроль прочности бетона
- •3.3.2 Метод множественной корреляции
- •4 Статистическое планирование эксперимента
- •4.1 Понятие о планировании эксперимента. Основные задачи эксперимента
- •4.2 Понятие о полиноме, отклике, факторах и уровнях варьирования, факторном пространстве
- •4.3 Первичная статистическая обработка результатов эксперимента
- •4.4 Математическая модель эксперимента. Метод наименьших квадратов
- •4.5 Получение некоторых эмпирических формул
- •4.6 Метод наименьших квадратов для функции нескольких переменных
- •4.7 Дисперсионная матрица оценок
- •4.8 Критерии оптимального планирования
- •4.9 Планы для построения линейных и неполных квадратичных моделей
- •4.10 Планы для построения полиномиальных моделей второго порядка
- •4.11 Регрессионный анализ модели
- •4.12 Анализ математической модели
- •4.13 Решение оптимизационных задач
- •4.14 Моделирование свойств смесей
- •4.15 Принципы имитационного моделирования
- •4.16 Решение рецептурно-технологических задач на эвм в режиме диалога
- •5 Основные виды задач, решаемых при организации, планировании и управлении строительством
- •5.1 Математические модели некоторых задач в строительстве
- •5.2 Примеры решения некоторых задач
- •5.2.1 Решение транспортной задачи
- •5.2.2 Решение задачи о ресурсах
- •5.2.3 Решение задачи нахождения оптимальной массы фермы
- •5.3 Организационные задачи
- •6 Моделирование в строительстве
- •6.1 Модели линейного программирования
- •6.2 Нелинейные модели
- •6.3 Модели динамического программирования
- •6.4 Оптимизационные модели (постановка задач оптимизации)
- •6.5 Модели управления запасами
- •6.6 Целочисленные модели
- •6.7 Цифровое моделирование (метод перебора)
- •6.8 Вероятностно-статистические модели
- •6.9 Модели теории игр
- •6.10 Модели итеративного агрегирования
- •6.11 Организационно-технологические модели
- •6.12 Графические модели
- •6.13 Сетевые модели
- •7 Организационное моделирование систем управления строительством
- •7.1 Основные направления моделирования систем управления строительством
- •7.2 Аспекты организационно-управленческих систем (моделей)
- •7.3 Деление организационно-управленческих моделей на группы
- •7.4 Виды моделей первой группы
- •7.5 Виды моделей второй группы
- •Список использованных источников
5.2.2 Решение задачи о ресурсах
Вид сформулированной задачи в п. 5.1 не является каноническим, поскольку условия (5.4) имеют вид неравенств, а не уравнений и поставлена задача максимизации целевой функции (5.3). Путем введения дополнительных переменных х3, х4, х5 (по количеству ограничений неравенств (5.4)) ограничения можно свести к равенствам, прибавив эти переменные к левым частям неравенств. Тогда ограничения примут вид
4 х1 + 5 х2 +х3 = 300
2 х1 + х2 + х4 = 100 (5.30)
2 х1 +3х2 + х5= 160
При этом очевидно, что х3 ≥ 0, x4 ≥ 0, х5 ≥ 0.
Заметим, что введение дополнительных неизвестных не повлияло на вид целевой функции (5.3), которая зависит только от параметров х1 и х2. Фактически x3, х4, x5 будут указывать остатки ресурсов, не использованные в производстве.
Теперь нужно перейти от задачи максимизации к задаче минимизации. Если функцию цели (5.3) взять со знаком минус, то есть принять
(5.31)
то получим задачу минимизации для этой целевой функции. Нетрудно увидеть, что ранг матрицы системы ограничений (5.30)
(5.32)
равен 3. Следовательно, базисных неизвестных будет три, а свободных две. Ясно, что х1 и х2, должны быть среди базисных, за базисную неизвестную возьмем еще х3. Тогда, разрешив систему (5.30) относительно х1, x2 и х3, получим систему ограничений в базисной форме
х1 = 35 - 0,75 х4 + 0,25 х5
х2 = 30 + 0,5 х4 - 0,5 х5 (5.33)
х3 = 10 + 0,5 х4 + 1,5 х5
Если свободные неизвестные x4 и х5 принять равными нулю, то неизвестные будут положительны. Следовательно, первый опорный план будет иметь вид (35, 30, 10, 0, 0).
Подставив в функцию цели (5.32) вместо базисных переменных их выражения (5.33), получим
(5.34)
Так как все коэффициенты при свободных неизвестных в функции цели положительны, то найденный опорный план будет оптимальным.
Таким образом, ответ на поставленную задачу об использовании ресурсов следующий: для получения максимальной суммарной стоимости продукции при заданных ресурсах необходимо запланировать изготовление изделий А в количестве 35 шт. и изделий В в количестве 30 шт.
Суммарная стоимость продукции равна 710 р. При этом все ресурсы стекла и рабочего времени будут использованы, а металла останется 10 кг.
5.2.3 Решение задачи нахождения оптимальной массы фермы
Из последнего уравнения системы (5.13) выразим N4 и подставим в остальные уравнения системы. В результате исключим неизвестное N4, и система ограничений примет вид
y1 – RА1 + 1,5812у5 – 1,5812RA4 = - 1,5812F
y2 – RА2 – 5,025 у5 + 5,025 RА4= 0 (5.35)
у3 – RA3 – 6,5 у5 + 6,5RA4 = 1,5F
у4 – RA3 + 6,5 у5 – 6,5RA4 = -1,5F
Ранг матрицы системы ограничений (5.35) r = 4. Следовательно, базисных неизвестных будет 4, а свободных – 5. Неизвестные А1, А2, А3, А4 за свободные принять нельзя, так как свободные неизвестные в опорном плане принимаются равными нулю. Поэтому за свободные неизвестные принимаем у1, у2, у3, у4, у5 и за базисные – А1, А2, А3, А4, которые из системы (5.35) выражаем через свободные (из последних двух уравнений выражаем А4, а из первых трех – А1, А2, А3)
(5.36)
Так как при y = 0 базисные неизвестные A: неотрицательны, то первый опорный план будет иметь вид
(5.37)
Запишем функцию цели в базисной форме, подставив для этого (5.36) в (5.9),
(5.38)
Так как все коэффициенты при свободных неизвестных в функции цели не отрицательны, то найденный первый опорный план будет оптимальным. Следовательно, оптимальные площади поперечных сечений будут равны
При этом
Если
Следует заметить, что в результате оптимизации рассмотренной фермы она даже изменила свой первоначальный вид (стержень 3 убран).