Курсовая работа: Улучшение системы выпуска товаров
Содержание
1. Постановка задачи
· Формирование схемы движения. Транспортная задача
· Оптимизация плана выпуска промышленной продукции. Симплекс-метод
2. Транспортная задача
3. Симплекс-метод
1. Постановка задачи
Формирование схемы движения (Транспортная задача)
Задача, решаемая в курсовой работе, относиться к классу оптимизационных, функционал которой имеет экстремум. Поиск экстремума заключается в выборе оптимального варианта из множества вариантов прикрепления пунктов отправления и назначения грузов. Предполагается, что на всех направлениях осуществляются перевозки однородного груза и в этой части проблема сводиться к решению однопродуктовой транспортной задачи.
Необходимо решить задачу связи пунктов отправления и назначения, обеспечив вывоз всех грузов из пункта отправления, ввоз во все пункты назначения требуемых объемов грузов и достижения минимального суммарного грузооборота.
Оптимизация плана выпуска промышленной продукции
В этом разделе разрабатывается оптимальный план выпуска промышленной продукции. Задача формируется следующим образом: для выпуска четырех видов продукции требуются затраты сырья, рабочего времени и оборудования. Сформулировать экономико-математическую модель задачи на максимум прибыли и найти оптимальный план выпуска продукции.
Необходимо определить искомые переменные, расписать математическую постановку задачи и решить ее симплекс-методом.
В заключительном разделе курсовой работы необходимо расшифровать полученные результаты, обосновать оптимальность и допустимость полученного решения и сделать выводы.
Задание №22
Транспортная задача.
Исходные данные:
Пункты отправления | Объем ввоза, тыс. тонн |
А | 50 |
Г | 100 |
Е | 350 |
Пункты назначения | Объем ввоза, тыс. тонн |
К | 70 |
Л | 130 |
М | 50 |
Н | 150 |
П | 100 |
Расстояния между пунктами, км:
А-К | 350 | Г-К | 220 | Е-К | 200 |
А-Л | 400 | Г-Л | 290 | Е-Л | 240 |
А-М | 340 | Г-М | 160 | Е-М | 235 |
А-Н | 230 | Г-Н | 260 | Е-Н | 150 |
А-П | 180 | Г-П | 255 | Е-П | 225 |
Используя метод северо-западного угла, составляем первоначальный план перевозок и проверяем на оптимальность:
Bj |
К=70 |
Л=130 |
М=50 |
Н=150 |
П=100 |
Ui |
|||||
Ai |
|||||||||||
А=50 |
50 |
350 |
- |
400 |
- |
340 |
- |
230 |
- |
180 |
405 |
|
|
|
|
|
|||||||
Г=100 |
20 |
220 |
80 |
290 |
- |
160 |
- |
260 |
- |
255 |
275 |
|
|
|
|
|
|||||||
Е=350 |
- |
200 |
50 |
240 |
50 |
235 |
150 |
150 |
100 |
225 |
225 |
|
|
|
|
|
|||||||
Vj |
-55 |
15 |
10 |
-75 |
0 |
|
Определяются потенциальные оценки свободных клеток:
12= | 20 | 23= | 125 | |
13= | 75 | 24= | -60 | |
14= | 100 | 25= | 55 | |
15= | 225 | 31= | -30 |
План перевозок не оптимален, поскольку имеются положительные потенциальные оценки, а значение целевой функции:
Z=50*350+20*220+80*290+50*240+50*235+150*150+100*225=113850
Может быть улучшено.
Выбираем цикл с включением в качестве вершины клетки с потенциальной оценкой +125, что позволяет перераспределить перевозки:
80 |
80 |
- |
30 |
80 |
50 |
||
130 | 50 | 130 | 50 | ||||
50 |
100 |
50 |
100 |
100 |
- |
и получить новый план перевозок в виде очередной таблице:
Bj |
К=70 |
Л=130 |
М=50 |
Н=150 |
П=100 |
Ui |
|||||
Ai |
|||||||||||
А=50 |
50 |
350 |
- |
400 |
- |
340 |
- |
230 |
- |
180 |
405 |
|
|
|
|
|
|||||||
Г=100 |
20 |
220 |
30 |
290 |
50 |
160 |
- |
260 |
- |
255 |
275 |
|
|
|
|
|
|||||||
Е=350 |
- |
200 |
100 |
240 |
- |
235 |
150 |
150 |
100 |
225 |
225 |
|
|
|
|
|
|||||||
Vj |
-55 |
15 |
-115 |
-75 |
0 |
|
Полученный план так же не оптимален, так как среди потенциальных оценок свободных клеток есть положительные:
12= | 20 | 24= | -60 | |
13= | -50 | 25= | 55 | |
14= | 100 | 31= | -30 | |
15= | 225 | 33= | -125 |
При этом значение целевой функции:
Z=50*350+20*220+30*290+100*240+50*160+150*150+100*225=107600
Улучшилось.
Снова выбираем цикл с включением в качестве вершины клетки с потенциальной оценкой +20, что позволяет перераспределить перевозки:
50 |
50 |
- |
20 |
50 |
30 |
||
70 | 30 | 70 | 30 | ||||
20 |
50 |
30 |
50 |
50 |
- |
||
и получить новый план перевозок в виде очередной таблице:
Bj |
К=70 |
Л=130 |
М=50 |
Н=150 |
П=100 |
Ui |
|||||
Ai |
|||||||||||
А=50 |
20 |
350 |
30 |
400 |
- |
340 |
- |
230 |
- |
180 |
385 |
|
|
|
|
|
|||||||
Г=100 |
50 |
220 |
- |
290 |
50 |
160 |
- |
260 |
- |
255 |
255 |
|
|
|
|
|
|||||||
Е=350 |
- |
200 |
100 |
240 |
- |
235 |
150 |
150 |
100 |
225 |
225 |
|
|
|
|
|
|||||||
Vj |
-35 |
15 |
-95 |
-75 |
0 |
|
Полученный план так же не оптимален, так как среди потенциальных оценок свободных клеток есть положительные:
13= | -50 | 24= | -60 | |
14= | 80 | 25= | 55 | |
15= | 205 | 31= | -30 | |
22= | -20 | 33= | -125 |
При этом значение целевой функции:
Z=20*350+50*220+30*400+100*240+50*160+150*150+100*225=107000
Улучшилось.
Снова выбираем цикл с включением в качестве вершины клетки с потенциальной оценкой +80, что позволяет перераспределить перевозки:
30 |
30 |
- |
- |
30 |
30 |
||
130 | 150 | 130 | 150 | ||||
100 |
250 |
150 |
130 |
250 |
120 |
||
и получить новый план перевозок в виде очередной таблице:
Bj |
К=70 |
Л=130 |
М=50 |
Н=150 |
П=100 |
Ui |
|||||
Ai |
|||||||||||
А=50 |
20 |
350 |
- |
400 |
- |
340 |
30 |
230 |
- |
180 |
305 |
|
|
|
|
|
|||||||
Г=100 |
50 |
220 |
- |
290 |
50 |
160 |
- |
260 |
- |
255 |
175 |
|
|
|
|
|
|||||||
Е=350 |
- |
200 |
130 |
240 |
- |
235 |
120 |
150 |
100 |
225 |
225 |
|
|
|
|
|
|||||||
Vj |
45 |
15 |
-15 |
-75 |
0 |
|
Полученный план так же не оптимален, так как среди потенциальных оценок свободных клеток есть положительные:
12= | -80 | 24= | -160 | |
13= | -50 | 25= | -80 | |
15= | 125 | 31= | 70 | |
22= | -100 | 33= | -25 |
При этом значение целевой функции:
Z=20*350+50*220+130*240+50*160+30*230+120*150+100*225=104600
Улучшилось.
Снова выбираем цикл с включением в качестве вершины клетки с потенциальной оценкой +125, что позволяет перераспределить перевозки:
30 |
30 |
- |
- |
30 |
30 |
||
150 | 100 | 150 | 100 | ||||
120 |
220 |
100 |
150 |
220 |
70 |
||
и получить новый план перевозок в виде очередной таблице:
Bj |
К=70 |
Л=130 |
М=50 |
Н=150 |
П=100 |
Ui |
|||||
Ai |
|||||||||||
А=50 |
20 |
350 |
- |
400 |
- |
340 |
- |
230 |
30 |
180 |
180 |
|
|
|
|
|
|||||||
Г=100 |
50 |
220 |
- |
290 |
50 |
160 |
- |
260 |
- |
255 |
50 |
|
|
|
|
|
|||||||
Е=350 |
- |
200 |
130 |
240 |
- |
235 |
150 |
150 |
70 |
225 |
225 |
|
|
|
|
|
|||||||
Vj |
170 |
15 |
110 |
-75 |
0 |
|
Полученный план так же не оптимален, так как среди потенциальных оценок свободных клеток есть положительные:
12= | -205 | 24= | -285 | |
13= | -50 | 25= | -205 | |
14= | -125 | 31= | 195 | |
22= | -225 | 33= | 100 |
При этом значение целевой функции:
Z=20*350+50*220+130*240+50*160+150*150+30*180+70*225=100850
Улучшилось.
Снова выбираем цикл с включением в качестве вершины клетки с потенциальной оценкой +195, что позволяет перераспределить перевозки:
20 |
50 |
30 |
- |
50 |
50 |
||
20 | 100 | 20 | 100 | ||||
- |
70 |
70 |
20 |
70 |
50 |
||
и получить новый план перевозок в виде очередной таблице:
Bj |
К=70 |
Л=130 |
М=50 |
Н=150 |
П=100 |
Ui |
|||||
Ai |
|||||||||||
А=50 |
- |
350 |
- |
400 |
- |
340 |
- |
230 |
50 |
180 |
180 |
|
|
|
|
|
|||||||
Г=100 |
50 |
220 |
- |
290 |
50 |
160 |
- |
260 |
- |
255 |
245 |
|
|
|
|
|
|||||||
Е=350 |
20 |
200 |
130 |
240 |
- |
235 |
150 |
150 |
50 |
225 |
225 |
|
|
|
|
|
|||||||
Vj |
-25 |
15 |
-85 |
-75 |
0 |
|
11= | -195 | 22= | -30 | |
12= | -205 | 24= | -90 | |
13= | -245 | 25= | -10 | |
14= | -125 | 33= | -95 |
Z=50*220+20*200+130*240+50*160+150*150+50*180+50*225=96950
Таким образом, получен оптимальный план перевозок.
Симплекс-метод
Исходные данные:
Тип ресурса |
Нормы затрат ресурсов на единицу продукции |
Запасы ресурсов |
|||
1 |
2 |
3 |
4 |
||
Сырье | 6 | 4 | 3 | 5 | 70 |
Рабочее время | 23 | 15 | 19 | 31 | 450 |
Оборудование | 11 | 15 | 8 | 17 | 140 |
Прибыль на единицу продукции | 31 | 26 | 9 | 17 |
На основе исходных данных составляется математическая модель задачи:
Для решения задачи симплекс-методом необходимы очевидные промежуточные преобразования:
Если выбрать в качестве базисных переменных введенные дополнительные переменные , , то последняя модель переписывается в виде:
В итоге формируется симплекс-таблица следующего вида:
П БП |
1 | ||||
6 | 4 | 3 | 5 | 70 | |
23 | 15 | 19 | 31 | 450 | |
11 | 15 | 8 | 17 | 140 | |
-31 | -26 | -9 | -17 | 0 |
Решение не оптимально. В строке Z присутствуют отрицательные коэффициенты. Выбираем разрешающий столбец с максимальным отрицательным значением . Для выбора разрешающе строки свободные коэффициенты (70, 450, 140) делят на элементы разрешающего столбца. По минимальному положительному отношению выбирается разрешающая строка . Пересечение разрешающего столбца и строка дает разрешающий инструмент (=6)
БП/П |
(-Х1) |
(-Х2) |
(-Х3) |
(-Х4) |
1 |
|
Х5= |
6 | 4 | 3 | 5 | 70 | 11,6 |
Х6= |
23 | 15 | 19 | 31 | 450 | 19,56 |
Х7= |
11 | 15 | 8 | 17 | 140 | 12,72 |
Z= |
-31 | -26 | -9 | -17 | 0 | |
|
При выборе разрешающими столбца и строки Х5 получаем новую симплекс-таблицу:
БП/П |
(-Х5) |
(-Х2) |
(-Х3) |
(-Х4) |
1 |
|
Х1= |
0,16 | 0,66 | 0,5 | 0,83 | 11,66 | 17,66 |
Х6= |
-3,83 | -0,33 | 7,5 | 11,83 | 181,66 | -550,48 |
Х7= |
-1,83 | 7,66 | 2,5 | 7,83 | 11,66 | 1,52 |
Z= |
5,16 | -5,33 | 6,5 | 8,83 | 361,66 |
БП/П |
(-Х5) |
(-Х7) |
(-Х3) |
(-Х4) |
1 |
Х1= |
0,32 | -0,08 | 0,28 | 0,152 | 10,65 |
Х6= |
-3,91 | 0,04 | 7,6 | 12,17 | 182,17 |
Х2= |
-0,23 | 0,13 | 0,32 | 1,02 | 1,52 |
Z= |
3,89 | 0,69 | 8,23 | 14,28 | 369,78 |
Согласно полученным данным оптимальным является распределение заказа между 10,65 станками первого типа и 182,17 станками шестого типа. При минимальных издержках в 369,78 ден. единиц.