Метод выполнения

Альтернативное планирование. Цель пункта 1 задания состоит в том, чтобы студент понял, к какому результату при разных целевых функциях приводит выбор одного из двух альтернативных варианта плана:

Вариант 1. Выпускается только продукция вида Т1.

Вариант 2. Выпускается только продукция вида Т2.

Надо определить, какую продукцию – Т1 или Т2, и в каком количестве выгодно выпускать.

Производными от выбранного плана выпуска продукции явятся требуемые для этого объемы ресурсов по каждому виду продукции. При этом надо учесть, что они не должны превысить заданный возможный объем их поставки. Иначе говоря, необходимо, чтобы планы выпуска были, по терминологии теории выбора решений, допустимыми. При поиске решения необходимо рассчитать для формируемого варианта плана выпуска продукции требуемые объемы ресурсов и проверить, выполняется ли ограничение по возможности обеспечения их поставки.

Из допустимых вариантов плана надо выбрать вариант по критерию оптимальности целевой функции, выражающей интересы предприятия и определяющей условие оптимальности плана. Выбранный вариант плана может называться оптимальным, если имеется математическое обоснование того, что он является наилучшим по заданному критерию оптимальности.
Для выполнения данного пункта задания используется эвристический метод. Глядя на таблицу, видно, что для реализации варианта 1 плана хватит заданного возможного объема ресурса 1 только на x₁ =110/10 = 11 изделий вида Т1, а ресурса 2 – только на x₁ = 80/4 = 20 изделий.

Очевидно, что допустимым планом производства продукции Т1, т.е. планом, удовлетворяющим ограничению по двум видам ресурса, является минимальная из двух величина. x₁ = 11, так как для большей величины (x₁ = 20) не хватит ресурса 1: его требуется 20×10 = 200, а имеется только 110.

Если же выпускать только продукцию Т2 (вариант 2), то ресурса 1 может хватить для производства только x₂ = 110/5 = 22 изделий вида Т2, а ресурса 2 – только для x₂ = 80/8 = 10 изделий. Здесь результатом выбора плана по минимальной величине будет x₂ =10, так как для большей величины (x₂=22) не хватит ресурса 2: его требуется 22×8=176, а имеется только 80.

Таким образом, по п. 1 задания имеем ситуацию: или выпускать продукцию Т1 в количестве 11единиц, или продукцию Т2 в количестве 10 единиц. Оптимальным по критерию MАХ x = x₁ + x₂ будет план x₁ = 11.

При этом потребность в ресурсе 2 будет 11×4 = 44. При возможной поставке в объеме 80 единиц неиспользованными окажутся 36 единиц ресурса 2.

Для выбора плана по другим критериям (прибыли от продажи продукции, стоимости произведенной продукции и затратам на ее производство) надо выполнить расчеты целевых функций табл. 3.2.

Обобщив рассмотренный способ выполнения п.1 задания, получим следующий метод альтернативного планирования:

1. Найти при x₂ = 0 максимально возможное значение x₁₁^* = V₁ /a₁₁ при заданном объеме V₁ поставки ресурса 1, а затем - максимально возможное значение x₁₂^* = V₂ /a₁₂ при заданном объеме V₂ поставки ресурса 2.

2. Выбрать из найденных значений x₁₁^*, x₁₂^* минимальное значение:
x₁ = min {x₁₁^* , x₁₂^*} =min { V₁ /a₁₁ , V₂ /a₁₂} =min { V_j /a_1j: jÎ{1,2}}, (3.1)

где j – вид ресурса, V_J – возможный объемы поставок ресурсов 1,2, a_1j – удельные расходы ресурса на единицу продукции Т1.

3. Найти при x₁ = 0 максимально возможное значение x₂₁^* = V₁ /a₂₁ при заданном объеме поставки ресурса 1, а затем - максимально возможное значение x₂₂^* = V₂ /a₂₂ при заданном объеме поставки ресурса 2.

4. Выбрать из найденных значений x₂₁^*, x₂₂^* минимальное значение:
x₂ = min {x₂₁^* , x₂₂^*}=min { V₁ /a₂₁ , V₂ /a₂₂} =min { V_j /a_2j: jÎ{1,2}}. (3.2)

Предыдущие действия можно записать кратко так:

Найти значения x_i = min { V_j /a_ij : i, jÎ{1,2}}, (3.3)

где i – вид продукции.

Далее из значений x_i надо выбрать значение, удовлетворяющее заданному критерию оптимальности. Для критерия max x = x₁ + x₂ правило выбора для данного случая можно записать так:
x = max{ x₁, x₂}= max{ x_i}= max{ min { V_j /a_ij : i, jÎ{1,2}}}. (3.4)

После этого надо определить планы по остальным критериям. Студент должен убедиться, что разные целевые функции могут приводить к выбору отличающихся друг от друга решений. Из этого следует сделать соответствующие выводы в отчете. Кроме этого, студент должен осознать, что в результате реализации такого решения остается излишек одного из видов ресурса.

Комбинированное планирование. При выполнении 2-го пункта задания тоже используется эвристический метод. Студент должен найти два более рациональных варианта плана, при которых обеспечивается больший суммарный объем производства, чем в п.1, за счет производства двух видов продукции. Иными словами, надо уйти от альтернативных вариантов и определить комбинации объемов выпуска по видам продукции.

Таким вариантом может быть, например: x₁ = 10, x₂ =2. В этом случае целевая функция max x = x₁ + x₂ будет иметь значение x = x₁ + x₂ = 10+2=12. Проверим, допустимый ли этот план. Потребность в ресурсе 1 здесь для продукции Т1: 10×10=100, для продукции Т2: 5×2=10. Итого 100+10=110, что приемлемо. Потребность в ресурсе 2: 10×4+ 2×8 =56. Остается неиспользованный объем 80-56=24ед. С точки зрения критерия оптимальности max x = x₁ + x₂ этот вариант лучше предыдущего.

При варианте x₁ = 9 получим потребность для него в ресурсе 1: 9×10=90. Остаток ресурса 1: 110-90=20. Его хватит для производства 20/5=4 продукции Т2. Потребность в ресурсе 2: 9×4+4×8=68 ед. Остается излишек 16 ед. Целевая функция x = x₁ + x₂ имеет значение 9+4=13.

Теперь для этих вариантов надо рассчитать значения других целевых функций и выбрать итоговое решение по плану для вариантов 1-4. При этом возникают вопросы: - Нет ли лучших вариантов? - Как формировать варианты? - Как из них выбирать наилучший?

Рассмотрим решение этих вопросов с помощью оптимальных математических методов.

Оптимальное планирование. Для оптимизации плана необходимо:

- сформулировать математическую постановку задачи с использованием исходных данных табл. 3.1, составив неравенства для ограничений и целевую функцию;

- найти особые допустимые варианты плана;

- рассчитать значенияцелевых функций для особых допустимых вариантов плана;
- определить планы производства, удовлетворяющие приведенным целевым функциям.

Математическая постановка задачи включает в себя ограничения и целевую функцию. Как видно из табл. 3.1, в данной задаче ограничена возможная поставка ресурсов для производства продукции, что может быть записано следующим образом:

1) 10 x₁ + 5x₂ ≤ 110,
2) 4x₁ + 8 x₂ ≤ 80. (3.5)
Обобщенная математическая запись ограничений для двух видов продукции и двух видов ресурсов будет иметь следующий вид:

a₁₁ x₁ + a₂₁ x₂ ≤ V₁ (1-е ограничение),

a₁₂ x₁ + a₂₂ x₂ ≤ V₂ (2-е ограничение). (3.6)

Кроме этого, для математической полноты надо записать такое очевидное требование к плану:

x₁ , x₂≥ 0 (3-е ограничение). (3.7)

В теории и методах решения задач линейного программирования [17,18] (слово программирование, принятое в зарубежной литературе, означает здесь просто планирование) выделяются особые допустимые варианты плана, и доказывается, что один из них является оптимальным соответственно заданной целевой функции. Использование этой теории сужает область поиска решения, так как не надо сравнивать все варианты с ограничениями, чтобы определить их допустимость и значение целевой функции. Находятся только особые допустимые варианты в результате решения уравнений, входящих в представленные выше неравенства. Это значительно ускоряет поиск решения и гарантирует получение требуемого результата.

Модель и решение задачи хорошо иллюстрирует их графическая интерпретация, представленная на рис. 3.2. Здесь область всех допустимых вариантов решений ограничена четырехугольником АВС0. Особыми допустимыми вариантами плана являются приведенные на рисунке координаты точек А, В, С. Эти варианты нужно записать в 1-ю графу табл.3.3.

Находящееся среди них оптимальное решение можно найти, определив для каждого варианта значение целевой функции и выбрав в качестве плана то значение, которое удовлетворяет критерию оптимальности. Для критерия max x = x₁ + x₂ оптимальным вариантом плана будет x₁=8, x₂=6 (точка В на графике), так как он обеспечивает наибольший выпуск продукции по сравнению с вариантами, соответствующими точкам А, С.

Рис. 3.2. Геометрическая интерпретация модели задачи

Следуетзнать, что возможности геометрической интерпретации очень ограничены. Еще можно представить модель задачи в трехмерном пространстве – там область допустимых решений ограничена многогранником, а особые допустимые решения представляются его вершинами. А при большем числе переменных и неравенств в линейном программировании используется понятие многомерного пространства, не воспринимаемого человеком графически.

Реальные задачи планирования на уровнях предприятий и отраслей оперируют десятками, сотнями и тысячами переменных. Именно для решения таких задач применение линейного программирования дало наибольший эффект. Признанием этого факта явилось присуждение в 1975 г. Нобелевской премии Л. В. Канторовичу, разработавшему в СССР в 1939 г. теорию решения подобных задач для планирования работ на картонажной фабрике, и зарубежному ученому Дж. Данцигу, который сформулировал в 1947 г. симплекс-метод линейного программирования.

Частнымвариантом задач линейного программирования является так называемая транспортная задача, которая во многих случаях, однако, не имеет ничего общего с фактическими перевозками.

Она формулируется так [18]. Имеется m предприятий, производящих некоторый продукт, который доставляется на n складов. Объем производства предприятия в единицу времени равен v_i (i = 1,…,m), a объем потребности на складе равен w_j (j = 1,…,n). Стоимость перевозки единицы продукта с предприятия i на склад j равна с_ij и не зависит от объема перевозки.

Обычно предполагается, что весь продукт вывозится, и все требования удовлетворяются.

Надо найти количество продукта x_ij, которое надо перевозить с предприятия i на склад j, при котором обеспечивается

Min ΣΣ с_ij x_ij (3.8)

при условиях 1) Σx_ij = v_i, 2) Σx_ij = w_j, 3) x_ij ≥ 0. (3.9)

Особенности этой задачи: ограничения являются равенствами, а ненулевые коэффициенты в них равны 1.

Транспортной задаче математически эквивалентны такие задачи, как задача о назначениях, задача о поставщиках, и задача о танкерах. Примером задачи о назначениях является поиск распределения людей по работам, обеспечивающего максимальный суммарный эффект от их выполнения. Задача о поставщике состоит в определении оптимального объема хранения продукта на складе. В задаче о танкерах минимизируется число судов.

Дата добавления: 2015-07-25