Математика : Курсовая работа: Решение задач линейного программирования
Курсовая работа: Решение задач линейного программирования
Введение
Линейное программирование
область математического программирования, посвященная теории и методам
решения экстремальных задач, характеризующихся линейной зависимостью между
переменными.
Программирование в
управлении можно представить как процесс распределения ресурсов. Существует ряд
различных методов, основанных на идеях математического программирования,
однако, наиболее широкое применение нашел метод линейного программирования.
Применение методов
линейного программирования актуально в сегодняшнее время, так как использование
математических моделей является важным направлением совершенствования
планирования и анализа деятельности компании. Представление данных в виде
математической модели позволяет конкретизировать информацию, создавать и
моделировать варианты, выбирать оптимальные решения.
Актуальность линейного
программирования и обусловила выбор темы данной курсовой работы. Значимость
выбранного вопроса определяется также тем, что использование метода линейного
программирования представляет собой важность и ценность – оптимальный вариант
выбирается из достаточно значительного количества альтернативных вариантов.
Также все экономические задачи, решаемые с применением линейного
программирования, отличаются альтернативностью решения и определенными
ограничивающими условиями
Цель курсовой работы – на
практическом примере продемонстрировать использование методов линейного
программирования.
Задачи работы обусловлены
ее целью:
Во-первых, раскрыть
теоретическое содержание данной темы.
Во-вторых, сформулировать
и найти оптимальное решение задач с помощью средств MS Excel.
1.
Задачи
линейного программирования
1. С помощью средств Excel найти
решение задачи линейного программирования
L(Х) = 14х -9х2
-х4 +6,4х5 —> min;
0,9
х + 10х2 -28х4
+5х5 245,
0,8 х + 1,7х2
-0,2х3 -0,5х4 =9,
6 х + 4х3
- 7х4 + 6,3х5 54,
8 х +6,2х2
-4,8х4 +2,9х5 17,
x 0, (j = ).
2. Мебельный комбинат
выпускает книжные полки А из натурального дерева со стеклом, полки В1 из полированной
ДСП (древесно-стружечной плиты) без стекла и полки В2 из полированной ДСП со
стеклом. Габариты полок А, В1 и В2 следующие: длина 1100 (d) мм, ширина 250 (w) мм, высота 300 (h) мм/ Размер листа ДСП 2x3 м.
h
w
d
Габариты полок,
выпускаемых мебельным комбинатом
При изготовлении полок А
выполняются следующие работы: столярные, покрытие лаком, сушка, резка стекла,
упаковка. Все операции, производимые в ходе столярных работ и упаковки,
выполняются вручную. Полки В1 и В2 поставляются в торговую сеть в разобранном
виде. За исключением операции упаковки, все остальные операции (производство
комплектующих полки, резка стекла) при изготовлении полок В1 и В2, выполняются
на специализированных автоматах.
Трудоемкость столярных
работ по выпуску одной полки А составляет 3,2 (Тр1) ч. Производительность
автомата, покрывающего полки А лаком - 2 (Пр1) полок в час, автомата, режущего
стекло - 180 (Пр2) стекол в час. Сменный фонд времени автомата для покрытия
лаком – 7,4 (ФВ1) ч, автомата для резки стекла - 7,1 (ФВ2) ч. Сушка полок,
покрытых лаком, происходит в течение суток в специальных сушилках, вмещающих 55
(VI) полок. На упаковку полки А требуется 6 (Тр2) минуты. В производстве полок
заняты 27 (Р1) столяров и 7 (Р2) упаковщиков.
Производительность
автомата, производящего комплектующие полок В, и В2, равна 7 (Прз) полки в час,
а его сменный фонд времени равен 7,8 (ФВ3) ч, трудоемкость упаковочных работ
составляет 9 (Тр3) мин для полки В1 и 10 (Тр4) мин для полки В2.
От поставщиков комбинат
получает в месяц 415 (Z1) листов
полированной ДСП, 215 (Z2)
листов ДВП (древесно-волокнистой плиты), а также 240 (Z3) листов стекла. Из каждого листа ДВП можно выкроить 6 (К1) задних
стенок полок В1 и В2, а из каждого листа стекла - 13 (К2) стекол для полок А и
В2.
Склад готовой продукции
может разместить не более 370 (V2)
полок и комплектов полок, причем ежедневно в торговую сеть вывозится в среднем 72(N) полок и комплектов. На начало
текущего месяца на складе осталось 80 (Ост) полок, произведенных ранее.
Себестоимость полки А равна 150 (С1) руб., полки В без стекла - 120 (С2) руб.,
со стеклом - 134 (Сз) руб.
Маркетинговые исследования
показали, что доля продаж полок обоих видов со стеклом составляет не менее 43%
(Д) в общем объеме продаж, а емкость рынка полок производимого типа составляет
около 1100 (Vз) штук в месяц. Мебельный комбинат
заключил договор на поставку заказчику 50 (З) полок типа В2 в текущем месяце.
Составьте план
производства полок на текущий месяц. Известны цены реализации полок: полка А -
192 (Ц1) руб., полка В без стекла - 154 (Ц2) руб., полка В со стеклом - 147 (Ц3)
руб.
| D |
W |
H |
Тр1 |
Тр2 |
Тр3 |
Тр4 |
Р1 |
Р2 |
Пр1 |
Пр2 |
Пр3 |
ФВ1 |
ФВ2 |
ФВ3 |
Z1 |
Z2 |
Z3 |
| 1180 |
270 |
260 |
3,2 |
6 |
9 |
10 |
27 |
7 |
2 |
180 |
7 |
7,4 |
7,1 |
7,8 |
415 |
215 |
240 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| K1 |
K2 |
V1 |
V2 |
V3 |
N |
ост |
Д |
З |
С1 |
С2 |
С3 |
Ц1 |
Ц2 |
Ц3 |
|
|
|
| 6 |
13 |
55 |
370 |
1100 |
72 |
80 |
43(A,B1) |
5A,12B2 |
150 |
120 |
134 |
192 |
154 |
147 |
|
|
|
3 варианта раскроя ДСП, 8
ч в смене; работа в 1 смену; 22 рабочих дня в месяц.
3. На складах хранится
мука, которую необходимо завезти в хлебопекарни. Номера складов и номера
хлебопекарен даны в таблице 1. Текущие тарифы перевозки муки [руб./т],
ежемесячные запасы муки [т/мес] на складах и потребности хлебопекарен в муке
[т/мес] указаны в табл. 2.
При этом необходимо
учитывать, что из-за ремонтных работ временно нет возможности перевозить муку с
некоторых складов в некоторые хлебопекарни. В табл. 1это показано в графе
"Запрет перевозки" в формате № склада х № хлебопекарни. Например,
«2x3» обозначает, что нельзя перевозить муку со склада № 2 в хлебопекарню № 3.
Кроме того, необходимо
учесть, что некоторые хлебопекарни имеют договоры на гарантированную поставку
муки с определенных складов. В табл. 1 это показано в графе
"Гарантированная поставка" в формате № склада х № хлебопекарни =
объем поставки. Например, «1x4=40» обозначает, что между складом № 1 и
магазином № 4 заключен договор на обязательную поставку 40 т муки.
Необходимо организовать
поставки наилучшим образом, учитывая, что мука хранится и транспортируется в
мешках весом по 50 кг.
Таблица 1
Номер склада, хлебопекарни, запрещенные или гарантированные поставки
| № Варианта |
№ Складов |
№ Хлебопекарен |
Запрет перевозки |
Гарантированная поставка, т/мес. |
| 4 |
1,2, 3,4 |
3, 4, 5 |
3x3, 4x5 |
3x5=40 |
Таблица 2
Запасы, потребности и тарифы перевозок
| Склады |
Хлебопекарни |
| 1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
Запас, т/мес. |
| 1 |
400 |
600 |
800 |
200 |
200 |
80 |
| 2 |
300 |
100 |
500 |
600 |
500 |
70 |
| 3 |
500 |
200 |
100 |
600 |
300 |
60 |
| 4 |
300 |
700 |
200 |
400 |
900 |
55 |
| 5 |
200 |
500 |
800 |
200 |
400 |
65 |
| Спрос, т/мес. |
77,86 |
56,78 |
58.88 |
62,44 |
73,92 |
|
2. Теоретическая
основа линейного программирования
2.1.Постановка задачи
Постановка практической
задачи ЛП включает следующие основные этапы:
·
определение
показателя эффективности, переменных задачи,
·
задание линейной
целевой функции S(x), подлежащей минимизации или максимизации,
·
задание
ограничений.
Приведем сейчас общую
математическую формулировку основной задачи линейного программирования.
Дана система линейных
уравнений с n неизвестными:
a11 x1 + a11
x2 + …… + a11 xn = b1 ,
a21 x1 + a22
x2 + …… + a2n xn = b2 ,
am1 x1 + am2
x2 + …… + amn xn = bm ,
и линейная функция
f = c1 x1 + c2 x2 +………+
cn xn (1.2)
Требуется найти такое
неотрицательное решение системы
x1 ≥0, x2 ≥0,
, xn ≥0 (1.3)
при котором функция f
принимает наименьшее значение.
Уравнения (1.1)
называют системой ограничений данной задачи; функцию f — целевой функцией (или
линейной формой).
2.2.Методы решения задач линейного программирования
2.2.1. Симплекс
метод
Симплекс метод - метод
линейного программирования, который реализует рациональный перебор базисных
допустимых решений, в виде конечного итеративного процесса, необходимо
улучшающего значение целевой функции на каждом шаге.
Применение
симплекс-метода для задачи линейного программирования предполагает
предварительное приведение ее формальной постановки к канонической форме с n
неотрицательными переменными: (X1, ..., Xn), где требуется
минимизация линейной целевой функции при m линейных ограничениях типа равенств.
Среди переменных задачи выбирается начальный базис из m переменных, для
определенности (X1, ..., Xm), которые должны иметь неотрицательные
значения, когда остальные (n-m) свободные переменные равны 0. Целевая функция и
ограничения равенства преобразуются к диагональной форме относительно базисных
переменных, переменных, где каждая базисная переменная входит только в одно
уравнение с коэффициентом 1:
X0 + A0,m+1*Xm+1 + ... + A0,n*Xn = A0,0 X1 + A1,m+1*Xm+1 + ... + A1,n*Xn = A1,0 . . . . . . . . . . . . . . . . . . Xi + Ai,m+1*Xm+1 + ... + Ai,n*Xn = Ai,0 . . . . . . . . . . . . . . . . . . Xm + Am,m+1*Xm+1 + ... + Am,n*Xn = Am,0
Данная формальная модель
задачи линейного программирования обычно задается в форме так называемой симплекс-таблицы, удобной для выполнения операций
симплекс-метода:
Симплекс-таблица
|
|
1 |
X1
|
X2
|
... |
Xm
|
Xm+1
|
... |
Xn
|
|
X0
|
A0,0
|
0 |
0 |
... |
0 |
A0,m+1
|
... |
A0,n
|
|
X1
|
A1,0
|
1 |
0 |
... |
0 |
A1,m+1
|
... |
A1,n
|
|
X2
|
A2,0
|
0 |
1 |
... |
0 |
A2,m+1
|
... |
A2,n
|
| ... |
... |
... |
... |
... |
... |
... |
... |
... |
|
Xm
|
Am,0
|
0 |
0 |
... |
1 |
Am,m+1
|
... |
Am,n
|
Верхняя строка
симплекс-таблицы представляет целевую функцию задачи. Каждая строка
симплекс-таблицы, кроме первой, соответствует определенному
ограничению-равенству задачи. Свободные члены ограничений составляют крайний
левый столбец таблицы. Слева от таблицы записаны текущие базисные переменные
(X1, ..., Xm). Сверху от таблицы приведен набор всех переменных
задачи, где Xm+1, ..., Xn - свободные переменные задачи.
Преобразования таблицы
надо производить до тех пор, пока не будет получена симплекс-таблица, которая
одновременно является прямо и двойственно допустимой.
Данный метод получил широкое
распространение и большую популярность по сравнению с другими подходами, так
как крайне редко на практике встречаются задачи трудные для симплекс-метода.
2.2.2. Геометрический
метод
Применяется дя задач с
двумя переменными. Метод решения состоит в следующем:
На плоскости Ох1х2 строятся прямые, которые задают соответствующие ограничения:
a11 x1 + a11
x2 + …… + a11 xn = b1 ,
a21 x1 + a22
x2 + …… + a2n xn = b2 ,
…………………………………………
am1 x1 + am2
x2 + …… + amn xn = bm .
Находим множество всех
точек х |