Постановка і вирішення транспортної параметричної завдання

[ виправити ] текст може містити помилки, будь ласка перевіряйте перш ніж використовувати.

скачати

МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ

Димитровградське ІНСТИТУТ ТЕХНОЛОГІЇ,

УПРАВЛІННЯ ТА ДИЗАЙНУ

УЛЬЯНІВСЬК ДЕРЖАВНОГО ТЕХНІЧНОГО УНІВЕРСИТЕТУ

Кафедра математики та інформаційних технологій

Курсова робота

ТЕМА: Постановка і вирішення транспортної параметричної завдання

Виконав:

задача № 25.7 (3)

Перевірив: Бронз Г.А.

Димитровград 2005

Зміст

Введення

1. Математична постановка задачі про оптимальні перевезеннях

2. Аналітичний метод рішення параметричної транспортної задачі

2.1 Методика знаходження вихідного опорного рішення задачі про оптимальні перевезеннях методом Фогеля

2.2 Перевірка отриманого опорного плану на оптимальність

2.3 Методика рішення параметричної транспортної задачі

3. Метод рішення задачі про оптимальні перевезеннях засобами Ms Excel

4. Рішення параметричної транспортної задачі

4.1 Постановка параметричної транспортної задачі

4.2 Математична модель задачі

4.3 Рішення задачі аналітичним методом

4.4 Рішення завдання засобами Ms Excel

Висновок

Бібліографічний список

Введення

Перші завдання геометричного змісту, пов'язані з віднайденням найменших і найбільших величин, з'явилися ще в давні часи. Розвиток промисловості в 17-18 століттях призвело до необхідності дослідження більш складних завдань на екстремум і до появи варіаційного числення. Проте лише в 20 столітті при величезному розмаху виробництва та усвідомлення обмеженості ресурсів Землі на весь зріст постало завдання оптимального використання енергії, матеріалів, робочого часу, велику актуальність набули питання найкращого в тому чи іншому сенсі управління різними процесами фізики, техніки, економіки та ін Сюди відносяться, наприклад, завдання організації виробництва з метою отримання максимального прибутку при заданих витратах ресурсів, завдання управління системою гідростанцій і водосховищ з метою отримання максимальної кількості електроенергії, завдання щодо якнайшвидшого нагріванні чи охолодженні металу до заданого температурного режиму, завдання про найкращий гасінні вібрацій і багато інших завдання.

Завдання оптимізації може бути успішно вирішена за допомогою ЕОМ, навіть при невеликій обчислювальної потужності. При цьому якість розрахунку та швидкість обчислень залежить від використовуваного програмного забезпечення.

Існує кілька основних алгоритмів оптимізації: методом перебору, симплекс-методом, (рішенням екстремальних рівнянь або нерівностей).

Найбільший інтерес представляє симплекс-метод, при відносно нескладному алгоритмі дозволяє прораховувати і знаходити рішення для сотень і тисяч рівнянь (нерівностей).

Багато задач оптимізації зводяться до відшукання найменшого або найбільшого значення деякої функції, яку прийнято називати цільової функцією або критерієм якості. Постановка завдання і методи дослідження істотно залежать від властивостей цільової функції і тієї інформації про неї, яка може вважатися доступною в процесі виконання завдання, а також яка відома до рішення задачі.

Лінійним програмуванням називаються завдання оптимізації, в яких цільова функція є лінійною функцією своїх аргументів, а умови, що визначають їх допустимі значення, мають вигляд лінійних рівнянь і нерівностей. Лінійне програмування почало розвиватися в першу чергу у зв'язку з завданнями економіки, з пошуком способів оптимального розподілу і використання ресурсів. Воно послужило основою широкого використання математичних методів в економіці. Слід підкреслити, що в рамках реальних економічних завдань число незалежних змінних зазвичай буває дуже великим (близько 10000 елементів).

Транспортна задача є класичною задачею дослідження операцій. Безліч завдань розподілу ресурсів зводиться саме до цього завдання. Розподільні завдання пов'язані з розподілом ресурсів по роботах, які необхідно виконати. Завдання цього класу виникають тоді, коли є в наявності ресурсів не вистачає для виконання кожної роботи найбільш ефективним чином. Тому метою вирішення задачі, є відшукання такого розподілу ресурсів по роботах, при якому або мінімізуються загальні витрати, пов'язані з виконанням робіт, або максимізується отримується в результаті загальний дохід.

1. Математична постановка задачі про оптимальні перевезеннях

У загальному вигляді завдання можна представити таким чином: у m пунктах виробництва A 1, A 2, ..., A m є однорідний вантаж у кількості відповідно a 1, a 2, ..., a m. Цей вантаж необхідно доставити в n пунктів призначення B 1, B 2, ..., B n у кількості відповідно b 1, b 2, ..., b n. Вартість перевезення одиниці вантажу (тариф) з пункту A i в пункт B j дорівнює c ij.

Потрібно скласти план перевезень, що дозволяє вивести всі вантажі і має мінімальну вартість.

Позначимо через x ij кількість вантажу, що перевозиться з пункту Ai, в пункт B j. Запишемо умови задачі у розподільну таблицю, яку будемо використовувати для знаходження рішення (табл. 1.1).

Таблиця 1.1. Модель розподільчої таблиці.

B i

A i

B 1

B 2

...

B j

...

B n


b 1

b 2

...

b i

...

b n

A 1 a 1

c 11

x 11

c 12

x 12

...

з 1 j

x 1j

...

c 1n

x 1n

A 2 a 2

c 21

x 21

c 22

x 22

...

c 2 j

x 2j

...

c 2n

x 2n

...

...

...

...

...

...

...

A i a i

c i1

x i1

c i2

x i2

...

c ij

x ij

...

c in

x in

...

...

...

...

...

...

...

A m a m

c m1

x m1

c m2

x m2

...

c mj

x mj

...

c mn

x mn

Математична модель транспортної задачі має вигляд

при обмеженнях:

Оптимальним вирішенням завдання є матриця

задовольняє системі обмежень і доставляє мінімум цільової функції [1].

2. Аналітичний метод рішення параметричної транспортної задачі

2.1 Методика знаходження вихідного опорного рішення задачі про оптимальні перевезеннях методом Фогеля

Алгоритм виконання методу.

1. У кожному рядку і кожному стовпці розподільчої таблиці обчислити різниці між усіма парами елементів (C ij) і вибрати мінімальну.

2. Серед всіх обраних мінімальних різниць C ij вибрати максимальне значення і виділити відповідний стовпець (рядок).

3. У вибраному стовпці (рядку) знайти мінімальне значення C ij і призначити необхідну перевезення, орієнтуючись на наявність запасів (a i) даного постачальника (A ij) та потреб (b j) даного споживача (B ij).

4. Викресливши відповідний рядок (стовпчик), тобто видаливши з подальших розрахунків постачальника (споживача), запаси якого (потреби) вичерпано, повторити заново алгоритм (1-4) до повного складання плану перевезень.

Процес розподілу продовжують до тих пір, поки всі вантажі від постачальників не будуть вивезені, а споживачі не будуть задоволені. При розподілі вантажів може виявитися, що кількість зайнятих клітин менше, ніж m + n -1. У цьому випадку завдання вважається виродженої. У цьому випадку відсутнє число зайнятих клітин заповнюється нульовими поставками, які називаються умовно зайнятими.

2.2 Перевірка отриманого опорного плану на оптимальність

Знайдене вихідне опорне рішення перевіряється на оптимальність методом потенціалів за наступним критерієм: якщо опорне рішення транспортної задачі є оптимальним, то йому відповідає система m + n дійсних чисел u i і v j, які відповідають умовам u i + v j = c ij для зайнятих клітин і u i + v j - c ij ≤ 0 для вільних клітин.

Числа u i і v j називають потенціалами. У розподільну таблицю додають рядок v j і стовпець u i.

Потенціали u i і v j знаходять з рівності u i + v j = c ij, справедливого для зайнятих клітин. Одному з потенціалів дається довільне значення, наприклад u 1 = 0, тоді інші потенціали визначаються однозначно. Так, якщо відомий потенціал u i, то v j = c ij - u i; якщо відомий потенціал v j, то u i = cij - vj.

Позначимо Δ ij = u i + v j - c ij. Цю оцінку називають оцінкою вільних клітин. Якщо Δ ij ≤ 0, то опорне рішення є оптимальним. Якщо хоча б одна з оцінок Δ ij> 0, то опорне рішення не є оптимальним і його можна поліпшити, перейшовши від одного опорного рішення до іншого [1].

2.3 Методика рішення параметричної транспортної задачі

Завдання формулюється так: для всіх значень параметра δ ≤ k ≤ φ де δ і φ - довільні дійсні числа, знайти такі значення які звертають в мінімум функцію


де X ij - обсяг поставок вантажу,

при обмеженнях:

Xij ≥ 0,

Користуючись методом потенціалів, (Фогеля) вирішуємо завдання при k = δ до отримання оптимального рішення. Ознакою оптимальності є умова:

для незайнятих клітин

і для зайнятих клітин,

де - Потенціали рядків, стовпців розподільчої таблиці.

Умова сумісності транспортної задачі запишеться у вигляді

Значення aij і Bij визначаються з умови

де визначаються з систем рівнянь

Значення k знаходяться в межах k 1 ≤ k ≤ k 2:


якщо існує хоча б одне B ij> 0;


якщо все B ij ≥ 0

якщо існує хоча б одне B ij> 0;

якщо все B ij ≤ 0.

Алгоритм рішення.

  1. Задачу вирішуємо при конкретному значенні параметра k = δ до отримання оптимального рішення.

  2. Визначаємо a ij і B ij.

  3. Обчислюємо значення параметра k.

  4. Якщо k> δ, виробляємо перерозподіл поставок і отримуємо нове оптимальне рішення. Якщо k = δ, то процес вирішення закінчено [1].

3 Метод рішення задачі про оптимальні перевезеннях засобами Ms Excel

Знаходження оптимального плану перевезень із застосуванням комп'ютерної програми Ms Excel здійснюється за допомогою функції "Пошук рішення".

Схема виконання:

1. Для зручності розрахунків необхідно окремо створити матрицю, що відображає вартість перевезень (C ij) (рис 3.1.), А також матрицю, яка повинна буде відображати шуканий план перевезень (рис. 3.2.).

Рис. 3.1. Фрагмент вікна програми Ms Excel: Модель таблиці «Вартість перевезень».

2. У таблиці «Вартість перевезень» в осередках запасів постачальників і потреб споживачів записати кількість запасів постачальників і потреб споживачів відповідно, вказане в умові завдання.

3. Таблицю "План перевезень" створити з порожніми полями (заповненими одиницями), заздалегідь заданого числового формату. В осередках запасів (потреб) кожного постачальника (споживача) ввести формулу, яка виконує підсумовування всіх можливих поставок цього постачальника (споживача).

Рис. 3.2. Фрагмент вікна програми Ms Excel: Модель таблиці «План перевезень».

4. У клітинці цільової функції ввести формулу, вираховується сума творів елементів матриці "Вартість перевезень" та відповідних елементів матриці "План перевезень".

5. У діалоговому вікні функції "Пошук рішення" встановити необхідні обмеження, в цільовій комірці вказати адресу комірки з формулою цільової функції і встановити її рівною мінімальному значенню, в якості змінюваних клітинок вибрати діапазон всіх елементів матриці "План перевезень". Обмеження в "Пошуку рішень" полягають у необхідності рівності запасів (потреб), в матриці "План перевезень" відповідним запасах і потребам, зазначеним у матриці "Вартість перевезень". Також всі елементи матриці "План перевезень" повинні бути невід'ємними і цілочисельними.

6. У діалоговому вікні "Параметри пошуку рішення" встановити параметр "Лінійна модель" і число ітерацій, що дорівнює 100.

7. Виконати функцію "Пошук рішення" натисканням на кнопку "Виконати". В якості звіту за результатами вибрати необхідний пункт в списку "Тип звіту" діалогового вікна «Результати пошуку рішення».

Після виконання вищевказаних дій за умови, що завдання має рішення, в матриці «План перевезень» запишеться оптимальне рішення задачі, тобто оптимальний план перевезень із зазначенням обсягів поставок у кожному осередку. У клітинці з цільовою функцією запишуться сукупні витрати поставок.

4. Рішення параметричної транспортної задачі

4.1 Постановка параметричної транспортної задачі

Є чотири постачальника однорідного вантажу з обсягами поставок 100, 70, 70, 20 т. і три споживачі з обсягами споживання 120, 80, 60 т. Вартість транспортних витрат задана матрицею

причому вартість перевезення вантажу від четвертого постачальника до третього споживача змінюється в діапазоні 0 ≤ k ≤ 9.

Визначити оптимальний план перевезень, що забезпечує мінімальні транспортні витрати.

Зобразимо матричну запис завдання (табл. 4.1.1)

Табл. 4.1.1. Матрична запис завдання

B j


A i

B 1

B 2

B 3


120

80

60

A 1

100

2

4

2



X 11

X 12

X 13

A 2

70

5

5

6



X 21

X 22

X 23

A 3

70

4

7

3



X 31

X 32

X 33

A 4

20

6

8

1 + k



X 41

X 42

X 43

4.2 Математична модель задачі

Цільова функція

.

де X ij - обсяг поставок вантажу,

при обмеженнях:

X ij ≥ 0,

Детальні обмеження за потребами й запасам кожного споживача і постачальника відповідно відображені в Таблиці 4.2.1.

Табл. 4.2.1. Обмеження за потребами і запасами

За потребам

За запасами

B 1

X 11 + X 21 + X 31 + X 4 1 = 12 0

A 1

X 11 + X 12 + X 13 = 100

B 2

X 12 + X 22 + X 32 + X 42 = 8 0

A 2

X 21 + X 22 + X 23 = 1970

B 3

X 13 + X 23 + X 33 + X 43 = 6 0

A 3

X 31 + X 32 + X 33 = 1970



A 4

X 4 1 + X 4 2 + X 4 3 = 70

4.3 Рішення задачі аналітичним методом

Вважаючи k = 0, за відомим алгоритмом складемо опорне рішення методом Фогеля. Отриманий опорний план перевезень і алгоритм виконання з перебуванням мінімальних різниць вартостей перевезень (C ij) у кожному стовпці і рядку зображений на малюнку 4.3.1.

Рис. 4.3.1. Складання першого опорного рішення задачі за методом Фогеля

Процес виконання отримання опорного рішення з послідовним призначенням перевезень в осередки: А 4 В 3 - А 3 В 3 - А 3 В 1 - А 1 В 1 - А 1 В 2 - A 2 B 2.

Перевірка плану на вирожденність: m + n-1 = 6. План невироджених.

Перевіримо опорне рішення на оптимальність за методом потенціалів. Розрахунок потенціалів рядків і стовпців для зайнятих з умови v i + u j = c ij для зайнятих клітин і перевірка умови v i + u j ≤ c ij для незайнятих наведені в таблиці 4.3.1.

Рішення, отримане при k = 0, є оптимальним для всіх значень параметра k, що задовольняють умові .

З умови для вільних клітин знайдемо:

Δ 13 = v 3 + u 1 - c '13 = -1 + 2 - 2 = -1

Δ 21 = v 1 + u 2 - c '21 = 0 + 3 - 5 = -2

Δ 23 = v 3 + u 2 - c '23 = -1 + 3 - 6 = -4

Δ 32 = v 2 + u 3 - c '32 = 2 + 4 - 7 = -1

Δ 41 = v 1 + u 4 - c '41 = 0 + 2 + k - 6 = -4 + k

Δ 42 = v 2 + u 4 - c '42 = 2 + 2 + k - 8 = -4 + k

Табл. 4.3.1. Перевірка першого опорного рішення на оптимальність методом потенціалів

заповнені

незаповнені

v i + u j = c ij

значення

v i + u j ≤ c ij

умова

А 1 В 1

v 1 + u 1 = 2

v 1 = 0, u 1 = 2

А 1 В 3

v 3 + u 1 <= 2

дотримується

А 1 В 2

v 2 + u 1 = 4

v 2 = 2

А 2 В 1

v 1 + u 2 <= 5

дотримується

A 2 B 2

v 2 + u 2 = 5

u 2 = 3

А 2 В 3

v 3 + u 2 <= 6

дотримується

A 3 B 1

v 1 + u 3 = 4

u 3 = 4

А 3 В 2

v 2 + u 3 <= 7

дотримується

A 3 B 3

v 3 + u 3 = 3

v 3 = -1

A 4 B 1

v 1 + u 4 <= 6

дотримується

A 4 B 3

v 3 + u 4 = 1 + k

u 4 = 2 + k

A 4 B 2

v 2 + u 4 <= 8

дотримується

Визначення значень k 1 і k 2:

k 1 = max (- a ij / B ij) = тому що всі B ij ≥ 0

k 2 = min (-a ij / B ij) = (-a 41 / B 41;-a 42 / B 42) = min (4; 4) = 4. Всі B ij> 0.

Оскільки за умовою задачі k ≥ 0, то оптимальне рішення зберігається при 0 ≥ k ≥ 4.

При цьому мінімальна вартість транспортних витрат становить:

F (X 1) min = 20 * (1 + k) + 40 * 3 + 30 * 4 + 90 * 2 + 10 * 4 + 70 * 5 = 830 + 20 k

Таким чином, при , F (X 1) min = 830 + 20 k і

.

Щоб отримати оптимальне рішення при k ≥ 4 перерозподілимо поставки товарів у клітку (4,1), де k 2 = 4. Знову отримане розподіл з урахуванням зміни вартості перевезення в осередку A 4 B 3 (k = 4) представлено на малюнку 4.3.2.

Рис. 4.3.2. Складання другого опорного рішення задачі за методом Фогеля

Процес виконання отримання опорного рішення з послідовним призначенням перевезень в осередки: А 4 В 1 - А 3 В 3 - А 3 В 1 - А 1 В 1 - А 1 В 2 - A 2 B 2.

Перевірка плану на вирожденність: m + n-1 = 6. План невироджених.

Перевіримо опорне рішення на оптимальність за методом потенціалів. Розрахунок потенціалів рядків і стовпців для зайнятих з умови v i + u j = c ij для зайнятих клітин і перевірка умови v i + u j ≤ c ij для незайнятих наведені в таблиці 4.3.2.

Табл. 4.3.2 Перевірка другого опорного рішення на оптимальність методом потенціалів

заповнені

незаповнені

v i + u j = c ij

значення

v i + u j ≤ c ij

умова

А 1 В 1

v 1 + u 1 = 2

v 1 = 0, u 1 = 2

А 1 В 3

v 3 + u 1 <= 2

дотримується

А 1 В 2

v 2 + u 1 = 4

v 2 = 2

А 2 В 1

v 1 + u 2 <= 5

дотримується

A 2 B 2

v 2 + u 2 = 5

u 2 = 3

А 2 В 3

v 3 + u 2 <= 6

дотримується

A 3 B 1

v 1 + u 3 = 4

u 3 = 4

А 3 В 2

v 2 + u 3 <= 7

дотримується

A 3 B 3

v 3 + u 3 = 3

v 3 = -1

A 4 B 2

v 2 + u 4 <= 8

дотримується

A 4 B 1

v 1 + u 4 = 6

u 4 = 6

A 4 B 3

v 3 + u 4 <= 1 + k

дотримується

Рішення, отримане при k = 4, є оптимальним для всіх значень параметра k, що задовольняють умові .

З умови для вільних клітин знайдемо:

Δ 13 = a 3 + b 1 - C '13 = -1 + 2 - 2 = -1

Δ 21 = a 1 + b 2 - C '21 = 0 + 3 - 5 = -2

Δ 23 = a 3 + b 2 - C '23 = -1 + 3 - 6 = -4

Δ 32 = a 2 + b 3 - C '32 = 2 + 4 - 7 = -1

Δ 42 = a 2 + b 4 - C '42 = 2 + 6 - 8 = 0

Δ 43 = a 3 + b 4 - (C '43 + З''43) = -1 + 6 - (1 + k) = 4-k

Визначення значень k 1 і k 2

k 1 = max (- a ij / B ij) = - a 43 / B 43 = 4. Всі B ij <0

k 2 = min (- a ij / B ij) = тому що всі B ij ≤ 0

Оскільки за умовою задачі k ≤ 9, то оптимальне рішення зберігається при 4 ≥ k ≥ 9.

При цьому мінімальна вартість транспортних витрат складе:

F (X 2) min = 20 * 6 + 60 * 3 + 10 * 4 + 90 * 2 + 10 * 4 + 70 * 5 = 910

Таким чином, при F (X 2) min = 910 і

.

4.4 Рішення завдання засобами Ms Excel

Створимо у вікні програми Ms Excel дві матриці «План перевезень» і «Вартість перевезень», згідно з вищевикладеним правилам (рис 4.4.1). Також потрібно вказати клітинку містить змінний параметр k. При цьому в клітці A 4 B 3 матриці «Вартість перевезень» встановлюємо формулу, яка буде показувати залежність даного тарифу від параметра k: L 7 = 1 + L 9.

Рис. 4.4.1. Фрагмент вікна програми Ms Excel: Матриці «План перевезень» і «Вартість перевезень» із змінним тарифом C 43.

У комірки, які повинні відображати запаси постачальників і потреби споживачів в матриці «План перевезень» вводимо формули підсумовуючі значення всіх можливих постачань даних постачальників і споживачів, наприклад: B 4 = СУММ (C 4: E 4), C 3 = СУММ (С4: С7).

У осередок цільової функції (N 7) введемо = СУММПРОІЗВ (C4: E7; J4: L7).

Метод рішення параметричної транспортної завдання засобами Ms   Excel полягає в знаходженні оптимального рішення при кожному значенні параметра k, зі збереженням сценарію для кожної процедури «Пошук рішення». Після цього необхідно з усього діапазону зміни параметра k виділити окремі проміжки, на яких зберігається оптимальне рішення задачі і мінімальна вартість витрат.

У діалоговому вікні «Пошук рішення», згідно вищевказаних правил встановимо всі необхідні обмеження і посилання на необхідні комірки (рис. 4.4.2). Також необхідно в обмеженнях вказати межі зміни параметра k, тобто 0 ≤ k ≤ 9.

Рис. 4.4.2. Діалогове вікно «Пошук рішення»

У діалоговому вікні «Параметри пошуку рішення» встановити необхідні параметри (мал. 4.4.3).

Рис. 4.4.3. Діалогове вікно «Параметри пошуку рішення»

Після натискання на кнопку «Виконати» в діалоговому вікні «Результати пошуку вирішення» (рис. 4.4.5) натиснути «Зберегти сценарій ...» і в діалоговому вікні «Збереження сценарію» задати ім'я даним сценарієм і натиснути «ОК» (рис. 4.4 .4.).

Рис. 4.4.4. Діалогове вікно «Збереження сценарію»

Після збереження сценарію в діалоговому вікні «Результати пошуку рішення» виділити необхідні типи звітів і натиснути «OK» (рис. 4.4.5.).

Рис. 4.4.5. Діалогове вікно «Результати пошуку рішень

Після виконання всіх операцій в матриці «План перевезень» отримаємо оптимальний план перевезень при k = 0 (рис. 4.4.6.).

Рис. 4.4.6. Фрагмент вікна програми Ms Excel: Результат пошуку рішення при k = 0.

Отримане значення цільової функції F (x 1) min = 830.

Тепер аналогічним способом знайдемо оптимальний план перевезень при k = 1. Провівши повторний розрахунок, отримаємо новий план перевезень і значення цільової функції (рис 4.4.7.).

Рис. 4.4.7. Фрагмент вікна програми Ms Excel: Результат пошуку рішення при k = 1

Отримане значення цільової функції F (x 2) min = 850.

Як видно з малюнків 4.4.5. і 4.4.6 плани перевезень в обох випадках (k = 0, k = 1) однакові. Після подальших розрахунків при всіх інших значеннях параметра k виявимо, що при план перевезень залишається незмінним, змінюється лише значення цільової функції. При значенні параметра «Пошук рішення» видає інший план перевезень, і значення цільової функції на даному проміжку залишається незмінним F (x) min = 910. Отриманий план перевезень при значенні k = 4 зображено на малюнку 4.4.8.

Рис. 4.4.8. Фрагмент вікна програми Ms Excel: Результат пошуку рішення при k = 4

Значення цільової функції, відповідні параметру k в кожній ітерації представлені в таблиці 4.4.1.

З представлених в таблиці 4.4.1 даних можна вивести певну закономірність зміни значення цільової функції на проміжку :

F (x 1) min = 830, (k = 0);

F (x 2) min = F (x 1) min +20 = 830 +20, (k = 1);

F (x 3) min = F (x 2) min +20 = 830 + 20 * 2 = 870, (k = 2).

Слідуючи за тією ж ланцюжку, знайдемо:

F (x 4) min = 830 + 20 * 3, (k = 3).

F (x 5) min = 830 + 20 * 4, (k = 4).

Виходячи з подібної логіки можна представити F (x 1) min = 830 + 20 * 0.

Звідси можна вивести формулу, яка буде показувати закономірність зміни значення цільової функції при :

.

Для значень значення функції постійно F (x) = 910.

Таблиця 4.4.1. Значення цільової функції в кожній ітерації

номер ітерації i

значення параметра k i

значення функції F (x i) min

1

0

830

2

1

850

3

2

870

4

3

890

5

4

910

6

5

910

7

6

910

8

7

910

9

8

910

10

9

910

Команда «Сервіс → Сценарії» відкриває діалогове вікно «Диспетчер сценаріїв», яке відображає збережені сценарії кожної ітерації знаходження оптимального плану перевезень (рис 4.4.9.).

Рис. 4.4.9. Діалогове вікно «Диспетчер сценаріїв»

За допомогою «Диспетчера сценаріїв» можна переглянути план перевезень і значення цільової функції, одержувані при кожному значенні параметра k. Також можна переглянути звіт, що відображає значення змінюваних клітинок у кожній з ітерацій.

Висновок

Відповідь.

, , F (X 1) min = 830 + 20k.

, , F (X 2) min = 910.

Представлена ​​в даній курсовій роботі параметрична транспортна задача вирішена двома способами: аналітичним методом Фогеля і засобами комп'ютерної програми Ms Excel. Обидва запропоновані методи дають однакове рішення і визначають оптимальний план перевезень товару і мінімальну вартість усіх перевезень для кожного із проміжків діапазону зміни параметра, що визначає тариф однієї з перевезень.

Описана в роботі завдання про оптимальні перевезеннях і методи її рішення - тільки окремий приклад величезного безлічі завдань лінійного програмування. Мета транспортної задачі - розробка найбільш раціональних шляхів і способів транспортування товарів, усунення надмірно далеких, зустрічних, повторних перевезень. Все це скорочує час просування товарів, зменшує витрати підприємств, фірм, пов'язані із здійсненням процесів постачання сировиною, матеріалами, паливом, обладнанням і т.д.

Бібліографічний список

  1. Красс М.С., Чуприна Б.П. Основи математики і її застосування в економічному аналізі: Підручник. - 3-е вид., Ісп. - М.: Справа, 2002. - 688 с.

  2. І.Л. Акуліч. Математичне програмування в прикладах і завданнях: навчальний посібник для ВУЗів. - М.: Вища школа, 1986 р, 319 с.

  3. Т.М. Павлова, О.А. Ракова. Лінійне програмування. Навчальний посібник. - Димитровград, 2002 р.

  4. Т.М. Павлова, О.А. Ракова. Рішення задач лінійного програмування засобами Excel. Навчальний посібник. - Димитровград, 2002 р.

  5. В.І. Єрмаков. Збірник задач з вищої математики для економістів. - М.: Видавництво Инфра, 2001 р, 574 с.

Додати в блог або на сайт

Цей текст може містити помилки.

Програмування, комп'ютери, інформатика і кібернетика | Курсова
104.8кб. | скачати


Схожі роботи:
Оцінка параметричної надійності РЕЗ з використанням моделювання на ЕОМ поступових відмов Оцінений параметричної
Постановка і вирішення проблеми людини в світі абсурду у Гоголя і Каф
Сутність і завдання транспортної логістики
Завдання і приклади їх вирішення з теорії ймовірності
Виконання ветеринарних заходів спрямованих на вирішення основного завдання ветеринарії
Оцінка параметричної надійності РЕЗ з використанням моделювання на ЕОМ поступових відмов
Постановка задачі оптимального керування
Постановка задачі оптимального стохастичного керування
Постановка на податковий облік платників податків
© Усі права захищені
написати до нас