Исследование операций

Цель курсовой работы.

Решить задачу методами линейного, целочисленного, нелинейного и динамического программирования. Сопоставить трудоемкость и эффективность решения модели различными методами.

Задание:

Определить плановые задания добывающим предприятиям, если в работе находится N = 12 составов.

Цена готовой продукции 50 у.е. за тонну.

Руда, поступающая на обогатительную фабрику должна иметь содержание 29,8 – 29,9%.

Наименование показателя	Единицы Измерения	Предприятия
		1	2		3
Max добыча ПИ	тыс. тонн	740	680		600
Содержание полезного компонента	%	29,1	29,8		30,8
Извлечение	%	80	75		70
Затраты на добычу, транс-портировку и переработку	у.е. /т	6	7		8
Производительность Состава	тыс. тонн	120	110		106
Коэффициент увеличения затрат при нагрузке: До 30% - 31 – 50% - 51 – 70% - 71 – 100%- максимальной		1,8 1,7 1,6 1,4 1		1,7 1,5 1,4 1,2 1	1,9 1,7 1,6 1,3 1

В курсовом проекте введены следующие условные обозначения:

ЛП – линейное программирование;

ЦЛП – целочисленное линейное программирование;

ДП - динамическое программирование.

Линейное программирование.

Основная задача линейного программирования:

Найти неотрицательное решение системы ограничений (1,2) обеспечивающее максимум (минимум) целевой функции.

1) Первый канонический вид:

a11x1+a12x2+…+a1jxj+…+a1nxn

b1

a21x1+a22x2+…+a2jxj+…+a2nxn

b2

……………………………………

ai1x1 +ai2x2+…+aijxj +…+ ainxn

bi

.……………………………………

am1x1+am2x2+…+amjxj+…+amnxn

bn

xj

0; j=1,n; i=1,m;

Z=C1x1+C2x2+…+Cjxj+…+Cnxn

max (min);

2) Второй канонический вид:

a11x1+a12x2+…+a1jxj+…+a1nxn+y1=b1

a21x1+a22x2+…+a2jxj+…+a2nxn+y2=b2

………………………………………

ai1x1 +ai2x2+…+aijxj +…+ ainxn+yi=bi

.………………………………………

am1x1+am2x2+…+amjxj+…+amnxn+ym=bn

xj

0; j=1,n; i=1,m;

Z=C1x1+C2x2+…+Cjxj+…+Cnxn

max (min);

Чтобы решить задачу линейного программирования необходимо привести ее к каноническому виду.

Теоремы линейного програмирования:

Теорема 1. Множество допустимых решений основной задачи линейного программирования выпукло.

Теорема 2. Линейная функция задачи линейного программирования достигает своего экстремального значения в крайней точке множества решений.

При решении системы ограничений могут возникнуть следующие случаи:

1) Система ограничений несовместна, поэтому отыскать оптимальное решение невозможно (рис. 1.1).

2) Система ограничений имеет единственное решение ( рис. 1.2).

3) Система ограничений имеет конечное число решений (имеется замкнутая область допустимых решений). Оптимальное решение отыскивается среди решений, принадлежащих данной области(рис. 1.3).

4) Система ограничений имеет бесчисленное множество решений (рис. 1.4).

Рис. 1.1 Рис. 1.2 Рис. 1.3 Рис. 1.4

C

a b

Рис. 2

Симплекс – метод.

Решение задачи линейного программирования включает в себя 3 этапа:

1) Отыскание базисного решения – некой точки А (рис. 2) лежащей на функции.

2) Отыскание опорного решения – некой точки B (рис. 2) принадлежащей области, образованной ограничениями.

3) Отыскание оптимального решения – некой точки С (рис. 2) принадлежащей той – же области, и в которой целевая функция достигает своего экстремума.

Отыскание оптимального решения с использованием симплекс – метода сводится к последовательному направленному перебору вершин многогранника, образованного ограничениями при котором монотонно увеличивается (уменьшается) значение целевой функции.

В настоящее время решение задач ЛП с помощью симплекс – метода реализуется с помощью ЭВМ.

Решение задачи методом линейного программирования. Симплекс – метод

Определить плановое задание добывающим предприятиям, если в работе находится N=12 составов. Цена готовой продукции 50 у.е. за тонну. Руда поступающая на обогатительную фабрику должна иметь содержание Ме (полезного компонента) в пределах 29,9 – 29,9 %