- •Министерство образования Украины
 - •Лазорин Анатолий Иванович
 - •Лабораторная работа.
 - •Тема: Распределительные задачи
 - •Задача о назначении
 - •(Экстремальная задача комбинаторного вида)
 - •2.2. Общие положения
 - •2.1. Постановка задачи.
 - •2.2. Построение математической модели и критерий оптимизации.
 - •2.3.Алгоритм метода решения – решение венгерским методом.
 - •З. Подготовка и расчет контрольного примера.
 - •3.1.Исходные данные и постановка задачи.
 - •3.3. Построение исходной таблицы и расчет.
 - •4. Подготовка и расчет варианта задания.
 - •5. Отчет должен содержать.
 - •6.Список используемых источников.
 - •Лабораторная работа. Транспортная задача линейного программирования
 - •1. Постановка задачи.
 - •2. Математическая формулировка задачи.
 - •3 Методы определения начального опорного плана.
 - •3.1 Метод северо-западного (с-з) угла
 - •3.2 Метод наименьшей стоимости.
 - •3.3 Метод Фогеля.
 - •4 Нахождение оптимального решения транспортной задачи методом потенциалов.
 - •5. Решение транспортных задач при помощи программы "Transpo"
 - •Введение исходных данных по запросам программы
 - •7. Последовательность выполнения работы.
 - •8. Состав отчета к лабораторной работе.
 - •Лабораторная работа. Тема Задачи линейного программирования
 - •Графический метод решения задач лп.
 - •Симплексный метод решения задач лп.
 - •Для этого в случае необходимости задача (1.1) поиска минимума сводится к задаче на поиск максимума (1.7) путем изменения знаков коэффициентов Сj
 - •Правило прямоугольника
 - •Пример. Решить задачу лп:
 - •Метод искусственного базиса.
 - •Поэтому новая таблица имеет четыре строки и шесть столбцов:
 - •Лабораторная работа. Тема: Задачи упорядочения и согласования. Алгоритм Джонсона.
 - •2.Общие положения
 - •2.1.Постановка задачи.
 - •2.2Построение математической модели и критерий оптимизации.
 - •Таким образом требуется определить такую последовательность обработки, при которой
 - •Например, пусть имеем порядок обработки изделий на 1-ой машине
 - •3.Подготовка и расчёт контрольного примера.
 - •Пример составления таблицы значений времени обработки для 3-х машин:
 - •4.Подготовка и расчёт варианта задания .
 - •4.2. Исходные данные контрольного примера.
 - •5.Отчёт должен содержать.
 - •6.Список используемых источников.
 - •Лабораторная работа Задачи управления запасами. Управление запасами при случайном спросе.
 - •2.Общие положения.
 - •2.1.Постановка задачи и основные особенности.
 - •2.2.Построение математической модели и критерий оптимизации.
 - •2.3.Алгорим метода решения.
 - •3.Подготовка и расчёт контрольного примера.
 - •Вычисленное значение
 - •4. Подготовка и расчет варианта задания.
 - •5. Отчет должен содержать :
 - •6. Список используемых источников
 - •Лабораторная работа Тема: Состязательные задачи.
 - •2.Общие положения.
 - •2.1 Постановка задачи и краткие теоретические положения.
 - •2.2 Построение математической модели и критерий оптимизации.
 - •3.Подготовка и расчёт контрольного примера.
 - •3.1 Исходные данные и постановка задачи.
 - •3.2.Построение математической модели и критерия оптимизации.
 - •3.3.Снижение размерности игровой матрицы и анализ на наличие седловой точки.
 - •3.4.Поиск оптимального решения.
 - •3.3.Анализ вариантов исследований.
 - •4.Подготовка и расчёт варианта задания.
 - •5.Отчёт должен содержать.
 - •6.Список используемых источников.
 - •Лабораторная работа. Тема: Задачи массового обслуживания Задача анализа и синтеза детерминированной одноканальной замкнутой системы массового обслуживания с ожиданием
 - •Краткая характеристика объекта.
 - •2.Постанавка задачи. Постановку задачи разделим на две части. В первой части выполним анализ заданной смо и расчет ее характеристик, а во второй – определим оптимальную структуру системы.
 - •Очередь
 - •3.Основные положения расчетов.
 - •4.Построение и исследование математической модели смо.
 - •Первое слагаемое критерия обозначить:
 - •5.Подготовка и расчет контрольного примера.
 - •6.Подготовка и расчет варианта задания.
 - •7. Отчет по работе должен содержать:
 - •Содержание
 
3.Подготовка и расчёт контрольного примера.
3.1.Исходные данные и постановка задачи.
Для условия задачи приведённой в разделе 2.1 значения величин следующие:
n = 7; C1 = 200,0; C2 = 500,0.
P(n): 0,35; 0,22; 0,16; 0,10; 0,08; 0,06; 0,03.
Требуется определить оптимальное количество запасных валов N* - такое, которое обеспечивает минимальные суммарные затраты на приобретение и убытки из-за нехватки запасных валов при поломке работающих.
3.2 Математическая модель и критерий оптимизации.
Согласно условию задачи математическая модели и критерий оптимизации будут иметь вид:
	
			(3.1)
	
3.3.Решение задачи для случая дискретных значений P(n).
Согласно (2.4) и (2.9) запишем:
	
							(3.2)
Преобразуя (3.2) на основании (2.10) и (2.11) получим выражение (2.12) в виде:
	
						(3.3)
	
Используя ряд значений P(n) определим N*:
для (N*-1): для N*=4:
P(3) = 0,714 < 0,724 < 0,814=P(4)
Оптимальное количество запасных валов N*=4.
3.4. Для случайных непрерывных величин аппроксимация ряда распределения вероятностей законом распределения вероятностей.
Построим гистограмму:
	
	
Рис. 3.1
По виду гистограммы принимаем для аппроксимации показательный закон распределения вида (2.20).
Определим его параметры:
	
		
В результате показательный закон распределения будет иметь вид
	
								(3.4)
Выполним оценку сходимости статистического (экспериментального) и теоретического (согласно (3.4)) распределений согласно критерия Пирсона (2.24). В таблице 3.2 приведены расчитаные значения и исходные данные для оценки по критерию Пирсона – вероятностей случайной величины n.
Таблица 3.2
n  | 
				0  | 
				1  | 
				2  | 
				3  | 
				4  | 
				5  | 
				6  | 
				7  | 
			
P(n)  | 
				0  | 
				0.35  | 
				0.22  | 
				0.16  | 
				0.10  | 
				0.08  | 
				0.06  | 
				0.03  | 
			
P*(n)  | 
				0.379  | 
				0.259  | 
				0.178  | 
				0.122  | 
				0.083  | 
				0.057  | 
				0.039  | 
				0.027  | 
			
(Pj*-Pj)2  | 
				
  | 
				0.0083  | 
				0.0018  | 
				0.0014  | 
				0.0069  | 
				0.0005  | 
				0.0004  | 
				0.00001  | 
			
Вычисленное значение
	
число степеней свободы:
k=S-3=7-3=4
где S – число значений xi=7
	уровень
	значимости принимаем 
	
	По
	таблице значения вероятностей  
	
определим
		
0,9098
	В
	результате, так как 
	
	то гипотеза о принятом распределении
	 - экспоненциальном принимается :
Далее определим (для N=7):
	
Анализируя исходный ряд значений P(n) находим, что ближайшие значения вероятности P(n)=0,714 будет при n=N*=4. Следовательно оптимальное значение валов:
NH*=4
