- •Содержание
- •Глава 1. Постановка транспортных задач 6
- •Глава 2. Определение оптимального плана транспортных задач 28
- •Введение
- •Глава 1.Постановка транспортных задач
- •1.1.Однопродуктовая транспортная модель
- •1.2.Многопродуктовая транспортная модель
- •1.3.Модель производства с запасами
- •1.4. Методы построения опорного плана
- •1.4.1. Метод северо-западного угла
- •1.4.2.Метод минимальной стоимости
- •1.4.3.Метод двойного предпочтения
- •1.4.4.Приближенный метод Фогеля
- •Глава 2.Определение оптимального плана транспортных задач
- •2.1.Решение транспортной задачи методом моди
- •2.2.Дельта-метод решения транспортной задачи
- •2.3.Решение задач закрепления потребителей за поставщиками и клиентуры за автотранспортными предприятиями с учетом дополнительных требований
- •2.3.1.Ограничения в поставках
- •2.3.2.Несбалансированное наличие и потребности
- •2.3.3.Задача закрепления при учете взаимозаменяемости автомобилей
- •2.3.4.Задача на минимизацию времени доставки груза
- •Глава 3.Задача о назначениях
- •3.1.Постановка задачи о назначениях
- •3.2.Венгерский метод решения задачи о назначениях
- •3.3.Применение задачи о назначениях к решению экономических проблем
- •Глава 4.Оптимальное планирование грузооборота
- •4.1.Транспортная сеть и характеристика перевозимых грузов
- •Объёмы потребления грузов
- •Объёмы производства песка
- •4.2.Оптимальное планирование грузоперевозок
- •4.3.Маршрутизация перевозок грузов при помашинных отправках
- •4.4.Составление кольцевых и маятниковых маршрутов
- •Глава 5.Оптимальное планирование работы автобусного парка
- •5.1.Постановка задачи
- •5.2.Двойственная задача линейного программирования
- •5.3. Примеры формулировок двойственных задач
- •5.4. Симметричная и несимметричная двойственные пары. Основы теории двойственности
- •Основная теорема теории двойственности
- •5.5. Условия равновесия в симметричной паре. Экономическая интерпретация
- •5.6.Решение задачи оптимального планирования работы автопарка
- •Глава 6.Область применения сетевых транспортных задач
- •6.1.Примеры применения модели о кратчайшем пути
- •6.2.Алгоритмы нахождения кратчайшего пути
- •6.2.1.Алгоритм для сетей без циклов
- •6.2.2.Алгоритм для сетей с циклами
- •6.2.3.Алгоритм Флойда
- •6.3.Алгоритм нахождения максимального потока в сети
- •6.4.Представление сетевых задач как задач линейного программирования
- •Глава 7.Применение сетевых моделей в транспортировке грузов
- •7.1. Определение кратчайших расстояний между пунктами транспортной сети
- •7.2. Решение задачи коммивояжера методом "ветвей и границ"
- •7.3. Определение развозочных маршрутов для перевозки мелких партий грузов
- •7.3.1. Нахождение кратчайшей связывающей все пункты сети и набор пунктов в маршруты
- •7.3.2. Определение очередности объезда пунктов маршрута
- •Матрица кратчайших расстояний 2-го маршрута
- •7.4. Определение развозочных маршрутов для мелких партий грузов методом Кларка Райта
- •Список литературы
1.4. Методы построения опорного плана
Как и для других задач линейного программирования, итерационный процесс по отысканию оптимального плана транспортной задачи начинают с нахождения опорного плана (начального базисного решения).
Рассмотрим систему ограничений сбалансированной транспортной задачи (1.8) и (1.9).
|
(1.0) (1.0)
|
Она содержит mn неизвестных и m+n уравнений, связанных соотношением (1.10).
|
(1.0) |
Если сложить почленно уравнения отдельно ограничения (1.8) и отдельно ограничения (1.9), то получим уравнение (1.10). В табл. 14 такое сложение равнозначно соответственно почленному сложению столбцов и почленному сложению строк.
Таблица 14
Поставщики |
Потребители |
Запасы |
||||||
В1 |
В2 |
… |
Вn |
|||||
А1 |
|
C11 |
|
C12 |
… |
|
C1n |
a1 |
x11 |
|
x12 |
|
x1n |
|
|||
А2 |
|
C21 |
|
C22 |
… |
|
C2n |
a2 |
x21 |
|
x22 |
|
x2n |
|
|||
: |
… |
… |
… |
… |
: |
|||
А4 |
|
C m1 |
|
C m2 |
… |
|
C mn |
am |
xm1 |
|
xm2 |
|
xmn |
|
|||
Потребности |
b1 |
b2 |
… |
bn |
∑ai = ∑bj |
Наличие в системе ограничений двух одинаковых уравнений говорит об ее линейной зависимости. Если одно из этих уравнений отбросить, то в общем случае система ограничений должна содержать m+n – 1 линейно независимых уравнений, следовательно, невырожденный опорный план транспортной задачи содержит m+n–1 базисных переменных, а остальные m n – (n+m-1) равны нулю.
Клетки, в которых находятся базисные переменные, называются занятыми, остальные – незанятыми. Опорность плана заключается в его ацикличности, т.е. в таблице нельзя построить замкнутый цикл, все вершины которого лежат в занятых клетках.
Циклом называется набор клеток вида (i1 j1) (i1 j2) (i2 j2)…(i1 jm), в котором только две соседние клетки расположены в одном столбце или одной строке таблицы, причем последняя клетка находится в той же строке или столбце, что и первая. Построение циклов начинают с какой – либо занятой клетки и переходят по столбцу (строке) к другой занятой клетке, в которой делают поворот под прямым углом и движутся по строке (столбцу) к следующей занятой клетке и т.д., пытаясь возвратиться к первоначальной клетке. Если такой возврат возможен, то получен цикл и план не является опорным. Клетки, в которых происходит поворот под прямым углом, определяют вершины цикла. В противном случае план является опорным.
Всякий план транспортной задачи, содержащий более m+n–1 занятых клеток, не является опорным, так как ему соответствует линейно зависимая система векторов. При таком плане в таблице всегда можно построить замкнутый цикл, с помощью которого уменьшают и число занятых клеток до m+n–1.
Рассмотренные далее методы получения опорного плана предполагают сбалансированные транспортные задачи. Если транспортная модель открытая, то перед использованием метода ее следует сбалансировать