КАТЕГОРИИ: Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748) |
С помощью симплекс-метода 2 страница
Найдя число 160/40=4, мы тем самым с экономической точки зрения определили, какое количество изделий В предприятие может изготовлять с учетом норм расхода и имеющихся объемов сырья каждого вида. Так как сырья данного вида соответственно имеется 400, 120 и 160 кг, а на одно изделие В требуется затратить сырья каждого вида соответственно 10, 20 и 40 кг, то максимальное число изделии В, которое может быть изготовлено предприятием, равно θ0 =min(400/10; 120/20; 160/40)=160/40=4, т.е. ограничивающим фактором для производства изделий В является имеющийся объем сырья III вида. С учетом его наличия предприятие может изготовить 4 изделия В. При этом сырье III вида будет полностью использовано. Следовательно, вектор Таблица 2.8. Вторая симплекс-таблица для примера 2.7
Сначала заполняем строку вектора, вновь введенного в базис, т. е. строку, номер которой совпадает с номером направляющей строки. Здесь направляющей является 3-я строка. Элементы этой строки таблицы 2.8 получаются из соответствующих элементов таблицы 2.7 делением их на разрешающий элемент (т.е. на 40). При этом в столбце Для определения остальных элементов таблицы 2.8 применяем метод исключения неизвестных Жордана-Гаусса. Затем заполняем 4-ю строку таблицы. По окончании расчета всех элементов таблицы 2.8 в ней получены новый опорный план и коэффициенты разложения векторов Такой же экономический смысл имеют и данные столбца вектора Из изложенного выше экономического содержания данных таблицы 3.8 следует, что найденный на II итерации план задачи не является оптимальным. Об этом можно судить и по 4-й строке таблицы 2.8, поскольку в столбце вектора θ0 = min (360/(35/2); 40/7; 4/(1/4))=40/7. Следовательно, исключению из базиса подлежит вектор Таблица 2.9. Третья симплекс-таблица для примера 2.7
В результате в таблице 2.9 получаем новый опорный план X =(40/7; 18/7; 0; 260; 0; 0) и коэффициенты разложения векторов Т.к. в 4-ой строке таблицы 3.9 нет отрицательных чисел, то найденный опорный план является оптимальным и Следовательно, план выпуска продукции, включающий изготовление 40/7 изделий А и 18/7 изделии В, является оптимальным. При данном плане выпуска изделий полностью используется сырье II и III видов и остается неиспользованным 260 кг сырья I вида, а стоимость производимой продукции равна 228 руб. Таблица 2.10. Сводная симплекс-таблица для примера 2.7
Оптимальным планом производства продукции не предусматривается изготовление изделии С. Введение в план выпуска продукции изделий вида С привело бы к уменьшению указанной общей стоимости. Это видно из 4-й строки таблицы 2.9 столбца вектора Решение данного примера можно было бы проводить, используя лишь одну симплекс-таблицу (таблица 2.10), в которой последовательно записаны одна за другой все три итерации вычислительного процесса. Пример 2.8. Найти максимум функции
xj Решение. Систему уравнений запишем в векторной форме:
где
Так как среди векторов На основе данных таблицы 2.11 делаем вывод, что исходный опорный план не является оптимальным. Поэтому переходим к новому опорному плану. Это можно сделать, так как в столбцах векторов Таблица 2.11. Первая симплекс-таблица для примера 2.8
Для перехода к новому опорному плану введем в базис вектор Таблица 2.12. Вторая симплекс-таблица для примера 2.8
Согласно данным таблицы 2.12, новый опорный план задачи не является оптимальным, так как в 4-й строке столбца вектора Пример 2.9. Решим с помощью симплексного метода следующую задачу линейного программирования. Найти минимальное значение линейной функции
при ограничениях
Решение. Первоначальный опорный план рассмотренным методом находится сразу только при неотрицательных правых частях системы ограничений, поэтому умножим второе неравенство на (-1):
Перейдем от неравенств к равенствам, прибавляя к левым частям неотрицательные дополнительные переменные (напомним, что дополнительным переменным в линейной функции соответствуют коэффициенты, равные нулю):
Запишем систему в векторной форме:
где
Единичные векторы Для проверки данного плана на оптимальность составляем первую симплексную таблицу (таблица 2.13) и подсчитываем значение Для векторов базиса оценки равны нулю. Среди полученных оценок имеются две положительные: Таблица 2.13. Первая симплекс-таблица для примера 2.9
Для того, чтобы определить какой вектор нужно исключить из базиса, найдем θ0 = min (1/1; 5/1)=1/1=1. Таким образом, разрешающим элементом является число 1, стоящее на пересечении первой строки и третьего столбца, первая строка и третий столбец являются направляющими; необходимо вектор Составим вторую симплексную таблицу (таблица 2.14).
Таблица 2.14. Вторая симплекс-таблица для примера 2.9
Дата добавления: 2015-05-26; Просмотров: 385; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы! |