- •Введение
- •Тема 1: задача линейного программирования (злп). Системы линейных неравенств. Графический метод решения злп для двумерного случая. Постановка задачи линейного программирования (злп).
- •Решение
- •Исходные данные задачи
- •Характеристики вариантов раскроя отрезов ткани по 10
- •Решение
- •Содержательную
- •Системы линейных неравенств.
- •Графический метод.
- •Алгоритм решения злп графическим методом:
- •Тема 2: симплексный метод.
- •Алгоритм симплексного метода:
- •Заполняем симплекс-таблицу второго шага:
- •Тема 3. Транспортная задача.
- •Нахождение исходного опорного решения (правило «северо-западного угла»)
- •Нахождение исходного опорного решения (метод минимального тарифа)
- •Проверка найденного опорного решения на оптимальность
- •Тема 4. Дискретное программирование.
- •Метод Гомори.
- •Задача о назначениях (зн).
- •Алгоритм решения задачи о назначениях.
- •Тема 5. Нелинейное программирование
- •Дробно-линейное программирование.
- •Метод множителей Лагранжа
- •Тема 6. Динамическое программирование.
- •Нахождение рациональных затрат при строительстве трубопроводов и транспортных артерий.
- •Применение метода функциональных уравнений в определении оптимальных сроков замены оборудования
- •Оптимальное распределение ресурсов.
- •Тема 7. Управление запасами. Модель Уилсона
- •Формулы модели Уилсона
- •Модель планирования экономичного размера партии
- •Формулы модели экономичного размера партии
- •Модель управления запасами, учитывающая скидки
- •Тема 8. Сетевые модели
- •Общие рекомендации
- •Задания для самостоятельной работы
- •1. Одноиндексные задачи линейного программирования
- •2. Графический метод решения одноиндексных задач
- •Стоимость транспортировки бобов, руб./т
- •4. Построение сетевых моделей
- •5. Управление запасами
- •Лабораторная работа №1 “решение задач линейного программирования с использованием Microsoft Excel”
- •Запуск задачи на решение
- •Лабораторная работа №2 (часть I) “одноиндексные задачи линейного программирования”
- •Лабораторная работа №2 (часть II) “анализ чувствительности одноиндексных задач линейного программирования”
- •Лабораторная работа №3 “двухиндексные задачи линейного программирования. Стандартная транспортная задача”
- •Постановка задачи
- •Лабораторная работа №4 “двухиндексные задачи линейного программирования. Задача о назначениях”
- •Лабораторная работа №5 “двухиндексные задачи линейного программирования. Организация оптимальной системы снабжения”
- •Лабораторная работа №6 “двухиндексные задачи лп. Оптимальное распределение производственных мощностей”
- •Лабораторная работа №7. Построение и расчет моделей сетевого планирования и управления
- •Лабораторная работа №8. Построение и расчет моделей управления запасами
- •Вариант 1
- •Вариант 2
- •Вариант 3
- •Вариант 4
- •Вариант 5
- •Вариант 6
- •Вариант 7
- •Лабораторная работа №9. Построение и расчет моделей динамического программирования
- •Значения коэффициентов условия задачи
- •Значения коэффициентов условия задачи
- •Список литературы
Решение
Переменные задачи
Искомыми
величинами в задаче являются объемы
выпуска изделий. Изделия
будут выпускаться двумя бригадами
и
.
Поэтому необходимо различать
количество изделий
,
произведенных бригадой
,
и количество изделий И1,
произведенных бригадой
.
Аналогично, объемы выпуска изделий
бригадой
и бригадой
также являются различными величинами.
Вследствие этого в данной задаче 4
переменные. Для удобства восприятия
будем использовать двухиндексную форму
записи
–
количество изделий
(j=1,2),
изготавливаемых бригадой
(i=1,2),
а именно,
-
–
количество
изделий
,
изготавливаемых бригадой
,
[шт.];
–
количество
изделий
,
изготавливаемых бригадой
,
[шт.];
–
количество
изделий
,
изготавливаемых бригадой
,
[шт.];
–
количество
изделий
,
изготавливаемых бригадой
,
[шт.].
Примечание. В данной задаче нет необходимости привязываться к какому-либо временному интервалу (в задаче №1.01 была привязка к суткам), поскольку здесь требуется найти не объем выпуска за определенное время, а способ распределения известной плановой величины заказа между бригадами.
Целевая функция
Целью решения задачи является выполнение плана с минимальными затратами, т.е. критерием эффективности решения служит показатель затрат на выполнение всего заказа. Поэтому ЦФ должна быть представлена формулой расчета этих затрат. Затраты каждой бригады на производство одного изделия и известны из условия. Таким образом, ЦФ имеет вид
,
.
Ограничения
Возможные объемы производства изделий бригадами ограничиваются следующими условиями:
общее количество изделий , выпущенное обеими бригадами, должно равняться 32 шт., а общее количество изделий – 4 шт.;
время, отпущенное на работу над данным заказом, составляет для бригады – 9,5 ч, а для бригады – 4 ч;
объемы производства изделий не могут быть отрицательными величинами.
Таким образом, все ограничения задачи делятся на 3 группы, обусловленные:
величиной заказа на производство изделий;
фондами времени, выделенными бригадам;
неотрицательностью объемов производства.
Для удобства составления ограничений запишем исходные данные в виде таблицы.
Исходные данные задачи
Бригада |
Производительность бригад, шт/ч |
Фонд рабочего времени, ч |
|
|
|
||
|
4 |
2 |
9,5 |
|
1 |
3 |
4 |
Заказ, шт |
32 |
4 |
|
Ограничения по заказу изделий имеют следующую содержательную форму записи
и
.
Математическая форма записи имеет вид
и
.
Ограничение по фондам времени имеет содержательную форму
и
.
Проблема заключается в том, что в условии задачи прямо не задано время, которое тратят бригады на выпуск одного изделия или , т.е. не задана трудоемкость производства. Но имеется информация о производительности каждой бригады, т.е. о количестве производимых изделий в 1 ч. Трудоемкость Тр и производительность Пр являются обратными величинами, т.е.
.
Поэтому используя табл., получаем следующую информацию:
ч
тратит бригада
на производство одного изделия
;
ч
тратит бригада
на производство одного изделия
;
ч
тратит бригада
на производство одного изделия
;
ч
тратит бригада
на производство одного изделия
.
Запишем ограничения по фондам времени в математическом виде
и
.
Неотрицательность объемов производства задается как
.
Таким образом, математическая модель этой задачи имеет вид
,
Пример.
Для пошива
одного изделия требуется выкроить из
ткани 6 деталей. На швейной фабрике были
разработаны два варианта раскроя ткани.
В табл.1.3 приведены характеристики
вариантов раскроя 10
ткани и комплектность, т.е. количество
деталей определенного вида, которые
необходимы для пошива одного изделия.
Ежемесячный запас ткани для пошива
изделий данного типа составляет 405
.
В ближайший месяц планируется сшить 90
изделий.
Постройте математическую модель задачи, позволяющую в ближайший месяц выполнить план по пошиву с минимальным количеством отходов.
