- •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
1.4.2.Метод минимальной стоимости
Метод основан на получении опорного плана путем выбора ˝дешевых маршрутов˝.
Алгоритм метода:
Если , то ; корректируем запас поставщика ; , т.е. спрос потребителя удовлетворен, вычеркиваем столбец с номером . В блок–схеме (приложение Б) вычеркивание столбца заменено присваиванием отрицательного значения. Иначе, если , то ; корректируем спрос потребителя ; , так как запас поставщика исчерпан, то вычеркиваем строку с номером . В блок–схеме (приложение Б) вычеркивание столбца заменено присваиванием отрицательного значения.
|
При таком алгоритме количество базисных переменных в опорном плане (число занятых клеток в транспортной таблице) будет равно n+m-1, что соответствует невырожденному плану.
Составим с помощью этого метода опорный план уже рассмотренной задачи. Запишем ее условие в табл. 16.
Найдем методом минимальной стоимости опорный план задачи. Минимальную стоимость имеет клетка А1В4 (С14 = ). В клетку с минимальной стоимостью делаем назначение х14 = ; корректируем спрос и предложение а1 = 100 100 = 0, b1 = 100 100 = 0. Для получения невырожденного плана вычеркиваем строку А1.
Среди невычеркнутых клеток минимальную стоимость имеет С21= =2. Делаем назначение х21 = min(a2,b1) = min(250, 200) = 200. Корректируем b1 = 200 200 = 0; а2 = 250 – 200 = 50. Спрос потребителя В1 удовлетворен, вычеркиваем столбец В1.
Среди невычеркнутых клеток минимальную стоимость имеет С34= =2. Делаем назначение х34 = min(a3, b4) = min(200,0) = 0, корректируем а3 = 200 – 0 = 200; b4 = 0 – 0 = 0. Вычеркиваем столбец В4.
Среди невычеркнутых клеток минимальную стоимость имеет С35 = =2. Делаем назначение x33 = min(a3, b5) = min(200,250) = 200; корректируем а3 = 200 – 200 = 0; b3 = 250 –200 = 50. Запас поставщика А3 исчерпан, вычеркиваем строку А3.
Среди невычеркнутых клеток минимальную стоимость имеет С22= =7. Делаем назначение x22 = min(a2,b2) = min(50,200) = 50; корректируем а2 =50 – 50 = 0, b2 = 200 – 50 = 150. Вычеркиваем строку А2.
Среди невычеркнутых клеток минимальную стоимость имеет С42= =8. Делаем назначение х42 = min(a4,b2) = min(300,150) =150, b2 = 150 – 150 = 0; а4 = 300 – 150 = 150. Вычеркиваем столбец В2.
Среди невычеркнутых клеток минимальную стоимость имеет С43 = =12. Делаем назначение х43 = min(a4,b3) = min(150,100) = 100, b3 =100 – 100=0; а4 = 150 – 100 = 50, вычеркиваем столбец В3.
В оставшуюся не вычеркнутой клетку делаем назначение х45 =50.
Таблица 16
Поставщики |
Потребители |
Запасы |
|||||||||
В1 |
В2 |
В3 |
В4 |
В5 |
|||||||
А1 |
|
10 |
|
7 |
|
4 |
|
1 |
|
4 |
100 0 |
|
|
|
100 |
|
|||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
А2 |
|
2 |
|
7 |
|
10 |
|
6 |
|
11 |
250 50 0
50 |
200 |
50 |
|
|
|
|||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
А3 |
|
8 |
|
5 |
|
3 |
|
2 |
|
2 |
200 0 |
|
|
|
0 |
200 |
|||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
А4 |
|
11 |
|
8 |
|
12 |
|
16 |
|
13 |
300 150 50 0 |
|
|
150 |
100 |
|
50 |
||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
Потребности |
200 0 |
200 150 0 |
100 0 |
100 0 0 |
250 50 0 |
850 |
Опорный план содержит m+n1 = 4+5 1 = 8 базисных переменных
Определяем транспортные расходы
=100· 1 + 200· 2 + 150·7 + 50·7 + 100·3 + 200· 2 + 150· 8 + 100·12 +50· 13 = 4300 (ед. стоимости).
Транспортные расходы данного плана существенно ниже, чем у плана полученного методом северо-западного угла, следовательно, он ближе к оптимальному.