РУБРИКИ

Курсовая: Динамическое и линейное программирование

 РЕКОМЕНДУЕМ

Главная

Правоохранительные органы

Предпринимательство

Психология

Радиоэлектроника

Режущий инструмент

Коммуникации и связь

Косметология

Криминалистика

Криминология

Криптология

Информатика

Искусство и культура

Масс-медиа и реклама

Математика

Медицина

Религия и мифология

ПОДПИСКА НА ОБНОВЛЕНИЕ

Рассылка рефератов

ПОИСК

Курсовая: Динамическое и линейное программирование

Курсовая: Динамическое и линейное программирование

Государственный университет управления Институт заочного обучения Специальность – менеджмент Кафедра прикладной математики КУРСОВОЙ ПРОЕКТ по дисциплине: «Прикладная математика»
5 (отл)
Выполнил студент 1-го курса Группа № УП4-1-98/2 Студенческий билет № Москва, 1999 г. Содержание 1. Линейная производственная задача____________________________________________3 2. Двойственная задача_________________________________________________________7 3. Задача о «Расшивке узких мест производства»_________________________________9 4. Транспортная задача________________________________________________________12 5. Распределение капитальных вложений_________________________________________17 6. Динамическая задача управления запасами____________________________________21 7. Анализ доходности и риска финансовых операций______________________________26 8. Оптимальный портфель ценных бумаг__________________________________________28

1. Линейная производственная задача

Линейная производственная задача – это задача о рациональном использовании имеющихся ресурсов, для решения которой применяют методы линейного программирования. В общем виде задача может быть сформулирована следующим образом: Предположим, предприятие или цех может выпускать Курсовая: Динамическое и линейное программирование видов продукции, используя Курсовая: Динамическое и линейное программирование видов ресурсов. При этом известно количество каждого вида ресурса, расход каждого вида ресурса на выпуск каждого вида продукции, прибыль, получаемая с единицы выпущенной продукции. Требуется составить такой план производства продукции, при котором прибыль, получаемая предприятием, была бы наибольшей. Примем следующие обозначения:

Курсовая: Динамическое и линейное программирование

Номер ресурса (i=1,2,.,m)

Курсовая: Динамическое и линейное программирование

Номер продукции (j=1,2,.,n)

Курсовая: Динамическое и линейное программирование

Расход i-го ресурса на единицу j-ой продукции

Курсовая: Динамическое и линейное программирование

Имеющееся количество i-го ресурса

Курсовая: Динамическое и линейное программирование

Прибыль на единицу j-ой продукции

Курсовая: Динамическое и линейное программирование

Планируемое количество единиц j-ой продукции

Курсовая: Динамическое и линейное программирование

Искомый план производства
Таким образом, математическая модель задачи состоит в том, чтобы найти производственную программу Курсовая: Динамическое и линейное программирование максимизирующую прибыль: Курсовая: Динамическое и линейное программирование При этом, какова бы ни была производственная программа Курсовая: Динамическое и линейное программирование , ее компоненты должны удовлетворять условию, что суммарное использование данного вида ресурса, при производстве всех видов продукции не должно превышать имеющееся количество данного вида ресурса, т.е. Курсовая: Динамическое и линейное программирование , где Курсовая: Динамическое и линейное программирование А так как компоненты программы – количество изделий, то они не могут быть выражены отрицательными числами, следовательно добавляется еще одно условие: Курсовая: Динамическое и линейное программирование , где Курсовая: Динамическое и линейное программирование Предположим, что предприятие может выпускать четыре вида продукции (Курсовая: Динамическое и линейное программирование ), используя для этого три вида ресурсов (Курсовая: Динамическое и линейное программирование ). Известна технологическая матрица Курсовая: Динамическое и линейное программирование затрат любого ресурса на единицу каждой продукции, вектор Курсовая: Динамическое и линейное программирование объемов ресурсов и вектор Курсовая: Динамическое и линейное программирование удельной прибыли: Курсовая: Динамическое и линейное программирование Курсовая: Динамическое и линейное программирование Курсовая: Динамическое и линейное программирование Тогда математическая модель задачи будет иметь вид: Найти производственную программу Курсовая: Динамическое и линейное программирование максимизирующую прибыль:

Курсовая: Динамическое и линейное программирование

(1.1)

при ограничениях по ресурсам:

Курсовая: Динамическое и линейное программирование

(1.2)

где по смыслу задачи: Курсовая: Динамическое и линейное программирование , Курсовая: Динамическое и линейное программирование , Курсовая: Динамическое и линейное программирование , Курсовая: Динамическое и линейное программирование Таким образом, получили задачу на нахождение условного экстремума. Для ее решения введем дополнительные неотрицательные неизвестные:

Курсовая: Динамическое и линейное программирование , Курсовая: Динамическое и линейное программирование , Курсовая: Динамическое и линейное программирование

остаток ресурса определенного вида (неиспользуемое количество каждого ресурса)
Тогда вместо системы неравенств (1.2), получим систему линейных алгебраических уравнений:

Курсовая: Динамическое и линейное программирование

(1.3)

где среди всех решений, удовлетворяющих условию неотрицательности: Курсовая: Динамическое и линейное программирование , Курсовая: Динамическое и линейное программирование , Курсовая: Динамическое и линейное программирование , Курсовая: Динамическое и линейное программирование , Курсовая: Динамическое и линейное программирование , Курсовая: Динамическое и линейное программирование , Курсовая: Динамическое и линейное программирование надо найти решение, при котором функция (1.1) примет наибольшее значение. Эту задачу будем решать методом последовательного улучшения плана – симплексным методом. Воспользуемся тем, что правые части всех уравнений системы (1.3) неотрицательны, а сама система имеет предпочитаемый вид – дополнительные переменные являются базисными. Приравняв к нулю свободные переменные x1, x2, x3, x4, получаем базисное неотрицательное решение: Курсовая: Динамическое и линейное программирование , Курсовая: Динамическое и линейное программирование , Курсовая: Динамическое и линейное программирование , Курсовая: Динамическое и линейное программирование , Курсовая: Динамическое и линейное программирование , Курсовая: Динамическое и линейное программирование , Курсовая: Динамическое и линейное программирование первые четыре компоненты которого представляют производственную программу Курсовая: Динамическое и линейное программирование , по которой пока ничего не производится. Из выражения (1.1) видно, что наиболее выгодно начинать производить продукцию третьего вида, т.к. прибыль на единицу выпущенной продукции здесь наибольшая, поэтому в системе (1.3) принимаем переменную x3 за разрешающую и преобразуем эту систему к другому предпочитаемому виду. Для чего составляем отношения правых частей уравнений к соответствующим положительным коэффициентам при выбранной неизвестной и находим наибольшее значение x3, которое она может принять при нулевых значениях других свободных неизвестных, сохранив правые части уравнений неотрицательными, т.е. Курсовая: Динамическое и линейное программирование Оно соответствует первому уравнению в системе (1.3), и показывает какое количество изделий третьего вида предприятие может изготовить с учетом объемов сырья первого вида. Следовательно, в базис вводим неизвестную x3, а исключаем от туда неизвестную x5. Тогда принимаем первое уравнение в системе (1.3) за разрешающее, а разрешающим элементом будет a13=6. Применив формулы исключения, переходим к новому предпочитаемому виду системы с соответствующим базисным допустимым решением. Полный процесс решения приведен в таблице 1, где в последней строке третьей таблицы нет ни одного отрицательного относительного оценочного коэффициента Курсовая: Динамическое и линейное программирование , где Курсовая: Динамическое и линейное программирование , где Курсовая: Динамическое и линейное программирование , т.е. выполняется критерий оптимальности для максимизируемой функции (1.1).

Таблица 1

C

Базис

H3011456000Пояснения

Курсовая: Динамическое и линейное программирование

Курсовая: Динамическое и линейное программирование

Курсовая: Динамическое и линейное программирование

Курсовая: Динамическое и линейное программирование

Курсовая: Динамическое и линейное программирование

Курсовая: Динамическое и линейное программирование

0

Курсовая: Динамическое и линейное программирование

1503260100

Курсовая: Динамическое и линейное программирование

x3 – разрешающая переменная

x3 ® в базис.

Курсовая: Динамическое и линейное программирование

первая строка – разрешающая

x5 ® из базиса.

разрешающий элемент = 6

0

Курсовая: Динамическое и линейное программирование

1304235010

0

Курсовая: Динамическое и линейное программирование

1244324001

0-30-11-45-6000

45

Курсовая: Динамическое и линейное программирование

25

Курсовая: Динамическое и линейное программирование

Курсовая: Динамическое и линейное программирование

10

Курсовая: Динамическое и линейное программирование

00

Курсовая: Динамическое и линейное программирование

x1 – разрешающая переменная

Курсовая: Динамическое и линейное программирование

вторая строка – разрешающая

разрешающий элемент = Курсовая: Динамическое и линейное программирование

0

Курсовая: Динамическое и линейное программирование

55

Курсовая: Динамическое и линейное программирование

105

Курсовая: Динамическое и линейное программирование

10

0

Курсовая: Динамическое и линейное программирование

743

Курсовая: Динамическое и линейное программирование

04

Курсовая: Динамическое и линейное программирование

01

1125

Курсовая: Динамическое и линейное программирование

40-6

Курсовая: Динамическое и линейное программирование

00

Курсовая: Динамическое и линейное программирование 45

Курсовая: Динамическое и линейное программирование

140

Курсовая: Динамическое и линейное программирование

1-1

Курсовая: Динамическое и линейное программирование

Курсовая: Динамическое и линейное программирование

0

Все Курсовая: Динамическое и линейное программирование

30

Курсовая: Динамическое и линейное программирование

221

Курсовая: Динамическое и линейное программирование

02

Курсовая: Динамическое и линейное программирование

Курсовая: Динамическое и линейное программирование

0

0

Курсовая: Динамическое и линейное программирование

80

Курсовая: Динамическое и линейное программирование

0-2

Курсовая: Динамическое и линейное программирование

Курсовая: Динамическое и линейное программирование

1

12900709630
При этом каждый элемент симплексной таблицы имеет определенный экономический смысл. Например, во второй симплексной таблице:

В столбце Курсовая: Динамическое и линейное программирование :

Курсовая: Динамическое и линейное программирование

Показывает, на сколько следует уменьшить изготовление изделия третьего вида, если запланирован выпуск одного изделия первого вида.

Курсовая: Динамическое и линейное программирование ; 3

Показывают, сколько потребуется сырья второго и третьего вида, при включении в план одного изделия первого вида.
Т.е. при включении в план одного изделия первого вида, потребуется уменьшение выпуска продукции третьего вида на 0.5 единиц, а также потребуются дополнительные затраты 2.5 единиц сырья второго вида и 3 единицы сырья третьего вида, что приведет к увеличению прибыли предприятия на 7.5 денежных единиц.

В столбце Курсовая: Динамическое и линейное программирование :

Курсовая: Динамическое и линейное программирование ;Курсовая: Динамическое и линейное программирование ;Курсовая: Динамическое и линейное программирование

Показывают, что увеличение объема сырья первого вида на единицу позволило бы увеличить выпуск продукции третьего вида наКурсовая: Динамическое и линейное программирование .

Курсовая: Динамическое и линейное программирование

что одновременно потребовало бы Курсовая: Динамическое и линейное программирование единицы сырья второго вида и Курсовая: Динамическое и линейное программирование единицы сырья третьего вида.

Т.к. в последней строке третьей таблицы 1 нет ни одного отрицательного относительного оценочного коэффициента, то производственная программа, при которой получаемая предприятием прибыль имеет наибольшее значение, найдена, т.к., например, коэффициент Курсовая: Динамическое и линейное программирование при переменной Курсовая: Динамическое и линейное программирование показывает, что если произвести одну единицу продукции второго вида, то прибыль уменьшится на 7 денежных единиц. Таким образом, получили производственную программу: Курсовая: Динамическое и линейное программирование , Курсовая: Динамическое и линейное программирование , Курсовая: Динамическое и линейное программирование , Курсовая: Динамическое и линейное программирование которая является оптимальной и обеспечивает предприятию наибольшую возможную прибыль: Курсовая: Динамическое и линейное программирование При этом первый и второй ресурсы будут использованы полностью, т.е. первый и второй ресурсы образуют «узкие места производства»: Курсовая: Динамическое и линейное программирование , Курсовая: Динамическое и линейное программирование а третий ресурс будет иметь остаток: Курсовая: Динамическое и линейное программирование Помимо этого в третьей симплексной таблице получен обращенный базис, отвечающий оптимальной производственной программе: Курсовая: Динамическое и линейное программирование тогда можно проверить выполнение соотношения Курсовая: Динамическое и линейное программирование : Курсовая: Динамическое и линейное программирование а т.к. из третьей симплексной таблицы: Курсовая: Динамическое и линейное программирование , следовательно, соотношение Курсовая: Динамическое и линейное программирование выполняется.

2. Двойственная задача

Задача, двойственная линейной производственной задаче, например, может заключаться в оценке выгоды от продажи сырья, используемого в производстве, на сторону. Например, в предыдущем п.1. рассмотрена линейная производственная задача по выпуску четырех видов продукции с использованием трех видов ресурсов по заданным технологиям. Предположим, некий предприниматель, занимающийся производством других видов продукции с использованием трех таких же видов ресурсов, предлагает «уступить» ему все имеющиеся ресурсы и обещает платить y 1 денежных единиц за каждую единицу первого ресурса, y2 денежных единиц за каждую единицу второго ресурса и y3 денежных единиц за каждую единицу третьего ресурса. Возникает вопрос: при каких значениях y1, y2, y3 можно согласиться с предложением этого предпринимателя. Т.к. в предыдущей задаче технологическая матрица Курсовая: Динамическое и линейное программирование затрат любого ресурса на единицу каждой продукции, вектор Курсовая: Динамическое и линейное программирование объемов ресурсов и вектор Курсовая: Динамическое и линейное программирование удельной прибыли имели вид: Курсовая: Динамическое и линейное программирование Курсовая: Динамическое и линейное программирование Курсовая: Динамическое и линейное программирование значит, для производства, например, первого вида продукции, предприятие должно затратить 3 единицы ресурса первого вида, 4 единицы ресурса второго вида и 4 единицы ресурса третьего вида, за что оно получит прибыль 30 денежных единиц. Следовательно, согласиться с предложением предпринимателя можно, если он заплатит не меньше, т.е. в ценах y1, y2, y3 это условие будет иметь вид: Курсовая: Динамическое и линейное программирование Аналогично и с продукцией второго, третьего и четвертого вида, при этом, за все имеющиеся ресурсы, предприниматель должен заплатить не меньше: Курсовая: Динамическое и линейное программирование денежных единиц. Следовательно, предприниматель будет искать такие значения y1, y 2, y3, при которых эта сумма была бы как можно меньше. При этом речь идет о ценах, которые зависят не от цен по которым эти ресурсы были когда-то приобретены, а о ценах зависящих от применяемых в производстве технологий, объемов ресурсов и прибыли, которую возможно получить за произведенную продукцию. Таким образом, задача определения расчетных оценок ресурсов приводит к задаче линейного программирования: найти вектор двойственных оценок Курсовая: Динамическое и линейное программирование минимизирующий общую оценку всех ресурсов Курсовая: Динамическое и линейное программирование при условии, что по каждому виду продукции суммарная оценка всех ресурсов, затрачиваемых на производство единицы продукции, не меньше прибыли, получаемой от реализации единицы этой продукции, т.е.: Курсовая: Динамическое и линейное программирование причем оценки ресурсов не могут быть отрицательными, т.е.: Курсовая: Динамическое и линейное программирование , Курсовая: Динамическое и линейное программирование , Курсовая: Динамическое и линейное программирование Решение полученной задачи можно найти с помощью второй теоремы двойственности: дефицитный (избыточный) ресурс, полностью (неполностью) используемый по оптимальному плану производства, имеет положительную (нулевую) оценку, и технология, применяемая с ненулевой (нулевой) интенсивностью, имеет нулевую (положительную) оценку. Т.е. для оптимальных решений Курсовая: Динамическое и линейное программирование и Курсовая: Динамическое и линейное программирование пары двойственных задач необходимо и достаточно выполнение условий: Курсовая: Динамическое и линейное программирование Курсовая: Динамическое и линейное программирование Ранее в п.1. было найдено, что Курсовая: Динамическое и линейное программирование , Курсовая: Динамическое и линейное программирование , а Курсовая: Динамическое и линейное программирование и Курсовая: Динамическое и линейное программирование , тогда: Курсовая: Динамическое и линейное программирование Но т.к. третий ресурс был избыточным (см. п.1.), то по второй теореме двойственности, его двойственная оценка равна нулю, т.е. Курсовая: Динамическое и линейное программирование . Тогда переходим к новой системе уравнений: Курсовая: Динамическое и линейное программирование от куда получаем: Курсовая: Динамическое и линейное программирование , Курсовая: Динамическое и линейное программирование Таким образом, получили двойственные оценки ресурсов: Курсовая: Динамическое и линейное программирование , Курсовая: Динамическое и линейное программирование , Курсовая: Динамическое и линейное программирование тогда общая оценка всех ресурсов равна: Курсовая: Динамическое и линейное программирование То же самое решение значений двойственных оценок содержится в последней строке симплексной таблицы 1 и имеет определенный экономический смысл:

Курсовая: Динамическое и линейное программирование

Показывает, что добавление одной единицы первого ресурса обеспечит прирост прибыли в 6 денежных единиц.

Курсовая: Динамическое и линейное программирование

Показывает, что добавление одной единицы второго ресурса обеспечит прирост прибыли в 3 денежные единицы.
Одновременно технологические оценки из той же строки симплексной таблицы:

Курсовая: Динамическое и линейное программирование

Показывает, что если произвести одну единицу продукции второго вида (не входящую в оптимальную производственную программу), то это уменьшит прибыль на 7 денежных единиц

Курсовая: Динамическое и линейное программирование

Показывает, что если увеличить выпуск продукции четвертого вида на одну единицу, то это уменьшит прибыль на 9 денежных единиц

3. Задача о «Расшивке узких мест производства»

Задача о «расшивке узких мест производства» заключается в том, что, например, когда в процессе производства происходит изменение объема какого-либо ресурса, используемого в производстве, то, соответственно изменяется план производства и прибыль предприятия, получаемая от реализации готовой продукции. Это может происходить по различным причинам, например: сломался станок, поставщик предлагает сырье в большем количестве и т.п. Поэтому, когда какой-либо ресурс используется полностью, то уменьшение объема этого ресурса, может повлиять на всю структуру плана производства и прибыль предприятия. Следовательно, такой ресурс, образующий «узкие места производства», желательно иметь с некоторым запасом, т.е. заказывать дополнительно, чтобы сохранить структуру плана производства и получить возможность увеличить прибыль предприятия. Для примера возьмем данные и результаты вычислений из п.1. и п.2., где определено, что первый и второй ресурс используются полностью, и, соответственно, именно их нужно заказывать дополнительно. Но в таких объемах, чтобы сохранить структуру ранее найденной программы производства, и с условием, что от поставщика можно получить дополнительно не более одной трети первоначально выделенного объема ресурса любого вида. Следовательно, задача сводиться к нахождению объемов приобретения дополнительных ресурсов, удовлетворяющих указанным условиям, и вычислению дополнительной возможной прибыли. Тогда, пусть Курсовая: Динамическое и линейное программирование – вектор дополнительных объемов ресурсов: Курсовая: Динамическое и линейное программирование при этом, для сохранения структуры производственной программы, должно выполняться условие устойчивости двойственных оценок: Курсовая: Динамическое и линейное программирование Т.к. Курсовая: Динамическое и линейное программирование , то задача состоит в том, чтобы найти вектор: Курсовая: Динамическое и линейное программирование максимизирующий суммарный прирост прибыли:

Курсовая: Динамическое и линейное программирование

(3.1)

Страницы: 1, 2, 3, 4


© 2010
Частичное или полное использование материалов
запрещено.