Автор работы: Пользователь скрыл имя, 28 Марта 2011 в 17:24, контрольная работа
Изучение рынка сбыта показало, что суточный спрос на краску I никогда не превышает спроса на краску T более чем на 1 т. Кроме того, установлено, что спрос на краску I никогда не превышает 2 т в сутки. Оптовые цены одной тонны красок равны 3000 ден. ед. для краски T и 2000 ден. ед. для краски I. Какое количество краски каждого вида должны производить фабрика, чтобы доход от реализации продукции был максимальным?
Построить экономико-математическую модель задачи, дать необходимые комментарии к ее элементам и получить решение графическим методом. Что произойдет, если решать задачу на минимум, и почему?
Задача
1.5
Продукция
двух видов (краска для внутренних (I)
и наружных (E) работ) поступает в продажу.
Для производства красок используются
два исходных продукта – A и B. Максимально
возможные суточные запасы этих продуктов
составляют 6 и 8 тонн соответственно. Расходы
продуктов A и B на1 1 т соответствующих
красок приведены в таблице.
Исходный продукт | Расход исходных продуктов на тонну краски, т | Максимально возможный запас, т | |
Краска T | Краска I | ||
A | 1 | 2 | 6 |
B | 2 | 1 | 8 |
Изучение рынка сбыта показало, что суточный спрос на краску I никогда не превышает спроса на краску T более чем на 1 т. Кроме того, установлено, что спрос на краску I никогда не превышает 2 т в сутки. Оптовые цены одной тонны красок равны 3000 ден. ед. для краски T и 2000 ден. ед. для краски I. Какое количество краски каждого вида должны производить фабрика, чтобы доход от реализации продукции был максимальным?
Построить
экономико-математическую модель задачи,
дать необходимые комментарии к
ее элементам и получить решение графическим
методом. Что произойдет, если решать задачу
на минимум, и почему?
Решение:
Сформулируем экономическо-математическую модель задачи. Обозначим через x1 количество краски для наружных работ (в тоннах), x2 – количество краски для внутренних работ (в тоннах). Необходимо максимизировать доход от реализации краски:
max f(x) = 3000x1 + 2000x2,
при ограничениях
x1 + 2x2 ≤ 6
2x1 + x2 ≤ 8
x2 – x1 ≤ 1
x2 ≤ 2
x1,
x2 ≥ 0
Полученная
задача – задача линейно программирования.
Построим ОДР задачи.
Прямые ограничения означают, что область решений будет лежать в первой четверти Декартовой системы координат.
Функциональные
ограничения (неравенства) определяют
область, являющуюся пересечением полуплоскостей
с граничными прямыми:
Пересечение указанных полуплоскостей в первой четверти представляет собой полуплоскость - заштрихованная общая область для всех ограничений задачи ОДР.
1. Для определения направления движения к оптимуму построим вектор-градиент, соединив его вершину Ñ(3, 2) с началом координат O (0, 0).
2. Построим некоторую линию уровня 3000x1 + 2000x2 = a. Пусть, например, a = 12666,67. На рисунке такой линии уровня отвечает прямая OX, перпендикулярная вектор - градиенту.
3. При
максимизации ЦФ необходимо
Максимум
функции будет находиться в точке
пересечения прямых x1 + 2x2
= 6 и 2x1 + x2 = 8. Таким образом,
максимума функции (12666,67) достигается
при x1 = 10/3, x2 = 4/3. Если решать
задачу на минимум, то минимум функции
будет равен 0, так как функция ограничена
снизу осями Ox1 и Ox2.
Задача
2.5
На
основании информации, приведенной
в таблице, решается задача оптимального
использования ресурсов на максимум выручки
от реализации готовой продукции.
Вид ресурсов | Нормы расхода ресурсов на ед. продукции | Запасы ресурсов | ||
I вид | II вид | III вид | ||
I | 1 | 4 | 3 | 200 |
II | 1 | 1 | 2 | 80 |
III | 1 | 1 | 2 | 140 |
Цена изделия | 40 | 60 | 80 |
Требуется:
Решение:
1. Обозначим через x1, x2, x3, x4 – количество четырех видов продукции соответственно и запишем математическую модель задачи критерию «максимум стоимости»:
max (40x1 + 60x2 + 80x3)
x1 + 4x2 + 3x3 ≤ 200
x1 + x2 + 2x3 ≤ 80
x1 + x2 + 2x3 ≤ 140
xj
≥ 0, j = 1, 2, 3.
Приведем задачу к каноническому виду
max (40x1 + 60x2 + 80x3)
x1 + 4x2 + 3x3 + x4 = 200
x1 + x2 + 2x3 + x5 = 80
x1 + x2 + 2x3 + x6 = 140
xj
≥ 0, j = 1-6.
Решим
каноническую задачу симплекс-методом.
Базис | Z | x1 | x2 | x3 | x4 | x5 | x6 | Реш | b/aij | Комм |
z | 1 | -40 | -60 | -80 | 0 | 0 | 0 | 0 | не опт | |
x4 | 0 | 1 | 4 | 3 | 1 | 0 | 0 | 200 | 66,67 | |
x5 | 0 | 1 | 1 | 2 | 0 | 1 | 0 | 80 | 40 | x3 в Baz |
x6 | 0 | 1 | 1 | 2 | 0 | 0 | 1 | 140 | 70 | |
z | 1 | 0 | -20 | 0 | 0 | 40 | 0 | 3200 | не опт | |
x4 | 0 | -0,5 | 2,5 | 0 | 1 | -1,5 | 0 | 80 | 32 | x2 в Baz |
x3 | 0 | 0,5 | 0,5 | 1 | 0 | 0,5 | 0 | 40 | 80 | |
x6 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | -1 | 1 | 60 | ||
z | 1 | -4 | 0 | 0 | 8 | 28 | 0 | 3840 | не опт | |
x2 | 0 | -0,2 | 1 | 0 | 0,4 | -0,6 | 0 | 32 | ||
x3 | 0 | 0,6 | 0 | 1 | -0,2 | 0,8 | 0 | 24 | 40 | x1 в Baz |
x6 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | -1 | 1 | 60 | ||
z | 1 | 0 | 0 | 6,67 | 6,67 | 33,33 | 0 | 4000 | опт | |
x2 | 0 | 0 | 1 | 0,33 | 0,33 | -0,33 | 0 | 40 | ||
x1 | 0 | 1 | 0 | 1,67 | -0,33 | 1,33 | 0 | 40 | ||
x6 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | -1 | 1 | 60 |
Задача
решена, получена оптимальная симплекс-таблица.
z = 4000 –
максимальное значение целевой функции.
Решение x1 = 40, x2 = 40, x3
= 0.
В этой модели функциональные ограничения отражают условия ограниченности запасов ресурсов используемых в производстве продукции.
Проверим,
как удовлетворяется система функциональных
ограничений планом X* = (x1 = 40, x2
= 40, x3 = 0):
40 + 40 ∙ 4 + 0 ∙ 3 = 200
40 + 40 + 2 ∙ 0 = 80 (*)
40
+ 40 + 2 ∙ 0 = 80 ≤ 140
Значение
целевой функции на этом плане
равно
f(X)
= 40 ∙ 40 + 60 ∙ 40 + 80 ∙ 0 = 4000
2. Двойственная
задача имеет вид:
min (200y1 + 80y2 + 140y3)
y1 + y2 + y3 ≥ 40
4y1 + y2 + y3 ≥ 60
3y1 + 2y2 + 2y3 ≥ 80
yj
≥ 0.
Для нахождения оценок y1, y2, y3 используем вторую теорему двойственности. Поскольку первое и второе ограничение в (*) выполняется как строгое неравенство, то y3 = 0. Так как x1 > 0 и x2 > 0 , то
y1 + y2 + y3 = 40
4y1
+ y2 + y3 = 60.
Итак, для получения двойственных оценок имеем систему линейных уравнений:
y3* = 0
y1 + y2 + y3 = 40
4y1 + y2 + y3 = 60,
т.е. y1* = 20/3, y2* = 100/3, y3* = 0.
Вычислим
значение целевой функции двойственной
задачи:
φ(Y)
= 200 ∙ 20/3 + 80 ∙ 100/3 + 140 ∙ 0 = 4000, т.е. f(X) = φ(Y)
= 4000.
3. Значение
переменной x3 в оптимизационном
плане равно нулю. Это говорит о том, что
изделие третьего вида невыгодно изготавливать.
4. По первой теореме двойственности мы можем утверждать, что действительно найдены оптимальные значения двойственных переменных.
В рассматриваемом примере увеличение запасов сырья I типа привело бы к увеличению общей стоимости на 20/3 у.е. (y1 = 20/3), увеличение запасов сырья II типа привело бы к увеличению общей стоимости на 100/3 у.е. (y2 = 100/3), а увеличение запасов сырья III типа не повлияет на оптимальный план выпуска продукции и на общую стоимость.
В нашем примере недефицитным ресурсом является сырье III поскольку y3 = 0.
Острее ощущается дефицитность сырья II (y2 = 100/3) – он более дефицитен, чем сырье I (y1 = 20/3).
Предполагая,
что эти изменения проходят в
пределах устойчивости двойственных оценок,
имеем:
x1 + 4x2 + 3 ∙ 0 = 200
x1
+ x2 + 2 ∙ 0 = 98
Отсюда
определяется план выпуска в новых
производственных условиях – X = (x1
= 64, x2 = 34, x3 = 0) соответственно
прибыль составит 4600 у.е., т.е. увеличится
на 600 у.е.
20/3 ∙
2 + 100/3 ∙ 2 + 0 ∙ 2 – 70 = 10 > 0 – невыгодно.
Задача
3.5