Задачи линейного программирования
Такие задачи описываются системами линейных уравнений и линейными целевыми функциями.
Задача 1. Планирование производства. Положим, цех производит два вида продукции Продукт1 и Продукт2 (П1и П2). Рассчитать оптимальные недельные объемы производства этих продуктов с точки зрения максимизации прибыли. Прибыль (целевая функция – F) первого продукта составляет – 5 единиц, второго – 5,5.
На производстве действуют ограничения по сырью, трудовым ресурсам и транспортным расходам:
. Для Продукта1 требуется 3 единицы сырья, для Продукта2 – 6. Всего цех располагает 18 единицами сырья.
. Для изготовления Продукта1 требуется 6 рабочих, для Продукта2 – 4. В цехе 24 рабочих.
. Транспортные расходы на перевозку Продукта1 составляют 2 единицы, Продукта2 – 1 единицу. Эти затраты не могут быть менее 2 единиц по договору с автокомбинатом.
Очевидно также, что ни одна из переменных (число единиц продукции) не может быть менее нуля.
Отсюда запишем соотношения (объединены фигурной скобкой), из которых можно вычислить оптимальные объемы производства Продукта1 и Продукта2.
Решением такого рода задач занимается раздел математики, называемый линейным программированием, но системы, содержащие не более двух переменных (или сводимые к ним), могут быть решены и графически. На рис. 2-1а сделаны геометрические построения, иллюстрирующие этот процесс.
Область решений ограничена прямыми (пронумерованы), полученными из условий, в которых знаки неравенств заменены на знак “=”. Решение ищется в той полуплоскости, все точки которой удовлетворяют неравенству. Чтобы определить эту полуплоскость, для каждого из неравенств следует приравнять нулю значения П1 и П2. Если получено соотношение вида 0 £ Const для прямой, значит начало координат входит в полуплоскость, иначе – нет. На рисунке штриховка для ограничивающих прямых направлена в сторону допустимых решений. Т.о. может быть определен выпуклый многоугольник, удовлетворяющий всем ограничениям (заштрихован). Все возможные решения находятся внутри него, но оптимальное решение обязательно лежит на границе этой области, обычно в одной из ее вершин.
Направление
перемещения
целевой функции
|
3П1 + 6П2 £18 потребность в сырье
6П1 + 4П2£ 24 трудовые ресурсы
2П1 + 1П2³ 2 транспортные расходы
5П1+5,5П2ÞF=max целевая функция (прибыль)
П1 ³ 0, П2 ³ 0 условие положительности
|
| A
| B
| C
| D
| E
| F
| | C
| D
| E
|
| №
| Вид
ресурса
| П1
| П2
| Вычисл.
значения
| Заданные
огранич.
| | П1
| П2
| Вычисл.
значения
|
|
| Сырье
|
|
|
|
|
|
|
| 18,0
|
|
| Труд
|
|
|
|
|
|
|
| 24,0
|
|
| Транспорт
|
|
|
|
|
|
|
| 7,5
|
|
|
|
| Прибыль:
|
|
|
| Прибыль:
|
| | Целевая
функция
| 5,0
| 5,5
|
|
|
| 5,0
| 5,5
| 23,25
|
| | Результат
| | |
| Рис. 2-1б
|
| 3,0
| 1,5
| Рис. 2-1в
|
Для его поиска воспользуемся целевой функцией F. Строго говоря, она не является функцией, поскольку ее правая часть неизвестна. То есть, это бесконечное множество функций, о которых нам известно только, что они имеют одинаковый наклон. Определим его. Возьмем F=0. Тогда преобразуя выражение 5П1+5,5П2=0, можем записать что П1/П2=–5,5/5. Это тангенс наклона F. Теперь проведем любую прямую с таким наклоном. Ну пусть она и будет проходить через точки П1=5 и П2=5,5 (изображена пунктиром). Однако такое положение целевой функции и области решений нас не устраивает. Необходимо, чтобы эти объекты соприкасались. Для этого будем перемещать F параллельно самой себе до пересечения с областью решений. Очевидно, что минимум и максимум находятся на границе многоугольника в точках входа и выхода из него. Как видим, их две. Одна из них – точка пересечения прямых и . Чтобы найти ее координаты, совместно решим уравнения 1 и 2: 3П1+6П2 = 18; 6П1+4П2 = 24. Тогда получим П1=3 и П2=1,5. При этом прибыль цеха будет равна F=5*3+5,5*1,5=23,25. Еще, однако, не известно максимум ли это. Перемещая далее прямую ЦФ, найдем другое крайнее решение. Это точка, где П1=1 и П2=0 (где F=5*1+5,5*0=5). Поскольку 23,25>5, делаем вывод о том, что первая точка является оптимальным решением, вторая – минимальным. Возникает вопрос – почему минимальное значение прибыли 5, а не ноль (т.е. полное сворачивание производства). Дело в том, что условия нашей задачи предопределяют обязательные транспортные расходы в объеме не менее 2-х единиц, поскольку по договору с фирмой-перевозчиком автомобили арендуются в любом случае. Т.е. какую-то продукцию мы должны выпускать.
А сейчас решим эту задачу в Excel. (рис. 2-1б). Ограничения вносим в верхнюю часть таблицы. Коэффициенты уравнений – в C2:D4, правые части уравнений – в F2:F4. Коэффициенты целевой функции – в C6:D6. В процессе расчетов в области Е2:Е4 отобразятся вычисляемые (фактические) значения правой части неравенств. В E2 вводим E2=C2*С$7+D2*D$7, и копируем ее до E6. Результат (оптимальное количество П1 и П2) формируется в С7:D7. Клетки, в которых вычисляются какие-то значения, выделены жирным шрифтом. На рис. 2-1б показана таблица в исходном состоянии, на рис. 2-1в – готовый результат.
Для оптимизации воспользуется инструментом Поиск решения, вызываемым через вкладку Данные, который предъявляет окно поиска рис. 2-1г (вначале пустое). Здесь задаем ячейку, где будет формироваться оптимизируемое значение (Е6), затем указываем, что это максимум. Можно задать не только максимальное/минимальное значения, но и любую произвольную величину, введя ее в поле (Равной значению:). Ограничения устанавливаются с кнопкой Добавить, которая вызывает окно их ввода (рис. 2-1д).
Установить целевую ячейку:
|
Равной: максимальному значению значению:
минимальному значению
|
$C$7:$D$7 >=0
$E$2 <= $F$2
$E$3 <= $F$3
$E$4 >= $F$4
|
Ссылка на ячейку: Ограничение:
|
Решение найдено. Все ограничения и условия
оптимальности выполнения. Тип отчета
|
Результаты поиска решения
|
Сохранить найденное решение
Восстановить исходные значения
|
Результаты
Устойчивость
Пределы
|
После ввода всех ограничений нажать кнопку Выполнить для решения задачи. Если вычисления оказались успешными, Excel предъявит (рис. 2-1е) окно итогов. Их нужно сохранить. Кроме того, можно получить один из трех видов отчетов (Результаты, Устойчивость, Пределы), позволяющие лучше осознать полученные результаты, в том числе, оценить их достоверность.
| A
| B
| C
| D
| E
| F
|
| П1
| Сырье
| Труд
| Трансп.
| F
| Мax
|
|
|
|
|
| 5,0
| 5,0
|
|
| 2,5
| 4,5
|
| 4,1
|
|
|
|
|
| #Н/Д
| 3,2
|
|
|
| 1,5
| 1,5
| #Н/Д
| 2,3
|
|
|
|
|
| #Н/Д
| 1,4
|
|
|
| 0,5
| #Н/Д
| #Н/Д
| 0,5
|
|
|
|
| #Н/Д
| #Н/Д
| -0,5
|
|
|
|
|
|
| Рис
| .2-1ж
|
Как видим, результаты (П1=3, П2=1,5), вычисленные в таблице, совпали с результатами, найденными вручную с помощью графика. Здесь же попутно мы можем сравнить предельные и фактически затребованные значения ресурсов (Сырье: 18 из 18; Труд: 24 из 24; Транспорт: 7,5). Конечно, нельзя отгрузить покупателю полтора изделия. В примере все единицы измерения условны (1,5 на самом деле может означать и 150 и 1500). Если же все-таки результат должен быть строго целым, при расчете на компьютере следует в окне ограничений указать это обстоятельство.
В отличие от графического способа, Excel позволяет получить оптимальное решение без ограничения размерности системы неравенств.
Указания. Графические построения можно вести и с помощью средств деловой графики Excel для чего построим таблицу (рис. 2-1ж). В первом столбце размещаем аргумент П1 от 1 до 6. В следующих трех столбцах разместим функции-ограничения, разрешенные относительно П2. Так в В2 поместим функцию (18-3*A2)/6. Поскольку П2 и П1 не могут отрицательными, сделаем так, что если это произойдет, клеточная функция выработает значение #Н/Д (нет данных). Такие значения будут игнорироваться при построении графика. Аналогично запишем и другие уравнения
В2=ЕСЛИ(18-3*A2>=0;(18-3*A2)/6;#Н/Д),
С2=ЕСЛИ(24-6*A2>=0;(24-6*A2)/4;#Н/Д),
D2=ЕСЛИ(2-2*A2>=0;2-2*A2;#Н/Д).
В Е2 поместим выражение для целевой функции, также разрешенной относительно П2: E2=-5*A2/5,5+$F$2. Поскольку правая часть целевой функции (т.е. искомый максимум) не задана, здесь можно указать пока любую константу, например 5. Далее можно изменять ее произвольным образом, добиваясь нужного положения целевой функции F на графике.
Приступим к созданию диаграммы, в качестве диапазона построения указав область А1:Е8. Выберем Точечную диаграмму со значениями, соединенными отрезками без маркеров. На мониторе видно, что целевая функция проходит над областью решений. Опустить функцию можно постепенно уменьшая значение в клетке F2 до пересечения с границей многоугольника. Обнаружив точку касания целевой функции и области решений, проведем (уже руками) из нее стрелки до координатных осей. С их помощью установим приблизительные значения П2 и П1, дающие максимум целевой функции (максимум содержимого клетки F2). Аналогично можно найти минимум. Теперь сделаем диаграмму более наглядной. Уже на готовом графике удалим цветовой фон, и установим шаг изменения меток, равным 0,5. Сообразуясь с видом ограничивающих уравнений, обведем область допустимых решений (используя фигуру Полилиния ) и закрасим в какой-нибудь цвет.
Замечание. Если целевая функция параллельна какой-нибудь границе многоугольника решений, оптимальных решений может оказаться бесконечно много и все они лежат на этой границе. Область допустимых решений может оказаться и незамкнутой, тогда решения может и не быть совсем.
Задача 2. Расфасовка товара. Положим, требуется максимально полно выполнить заказ на поставку некоторого однородного жидкого материала (например, машинного масла) в объеме 1400 кг. в имеющуюся у продавца тару (контейнеры емкостью по 270 кг., бочки по 130 кг. и канистры по 90 кг.). Считаем, что отгружать товар можно в любой таре в любой комбинации таким образом, чтобы, по возможности, весь товар был размещен без остатка, т.е. отгружено £ вес_заказа.
Отсюда можно сформировать еще несколько ограничений:
число_контейнеров=целое, число_бочек=целое, число_канистр =целое,
число_контейнеров ³0, число_бочек ³0, число_канистр ³0,
емкость_контейнера*число_контейнеров +емкость_бочки*число_бочек+
Дата добавления: 2015-07-15; просмотров: 64 | Нарушение авторских прав
mybiblioteka.su - 2015-2024 год. (0.017 сек.)