Курсовая работа по «Теории принятия решения»

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 04 Ноября 2013 в 20:43, курсовая работа

Краткое описание

Линейное программирование — раздел математического программирования, применяемый при разработке методов отыскания экстремума линейных функций нескольких переменных при линейных дополнительных ограничениях, налагаемых на переменные. По типу решаемых задач методы делятся на универсальные и специальные.
С помощью универсальных методов могут решаться любые задачи линейного программирования (ЗЛП), а специальные методы учитывают особенности модели задачи, ее целевую функцию и систему ограничений.
Особенностью задач линейного программирования (ЗЛП) является то, что экстремума целевая функция достигает на границе области допустимых решений.

Содержание

1. Линейное программирование 4
1.1. Симплекс метод решения ЗЛП 4
1.1.1.Построение опорного(начального плана 4
1.1.2.Признак оптимальности опорного плана. Симплексные таблицы 6
1.1.3.Переход к нехудшему опорному плану 7
1.1.4.Симплексные преобразования 8
1.2. Блок-схема решения задачи 10
1.3. Физическая интерпретация задачи 11
1.4. Аналитическое решение задачи 11
2. Транспортная задача линейного программирования 13
2.1. Определение транспортной задачи 13
2.1.1. Формулировка ТЗЛП 13
2.1.2. Математическая формулировка ТЗЛП 13
2.1.3. Нахождение начального плана транспортировок. Метод северо-западного угла 14
2.1.4. Оптимальный план транспортной задачи. Метод потенциалов. 15
2.1.5. Получение оптимального плана транспортной задачи с использованием метода потенциалов 15
2.2. Блок-схема решения задачи 17
2.3. Физическая интерпретация задачи 18
2.4. Аналитическое решение задачи 18
3. Дискретное программирование 26
3.1. Пример целочисленной задачи линейного программирования. Алгоритм метода Гомори 26
3.1.1. Процесс формирования правильного отсечения 27
3.2. Блок-схема решения задачи 28
3.3. Физическая интерпретация задачи 29
3.4. Аналитическое решение задачи 29
Список используемой литературы 35

Вложенные файлы: 1 файл

Курсовой по ТПР.doc

— 1.33 Мб (Скачать файл)

Признаком отсутствия целочисленного решения служит появление в симплекс-таблице  хотя бы 1 строки с дробным свободным  членом и с остальными целыми коэффициентами, т.к. в этом случае соответствующее  уравнение не имеет решения в целых числах.

 

3.1.1. Процесс  формирования правильного отсечения.

После каждой итерации система ограничений  имеет вид:

Xi=bi - ∑aijxj, xiϵ{Бп} (5),

где Сп – множество свободных  переменных;

Бп – множество базисных переменных.

Если выполняется условие оптимальности задачи, то находим оптимальное решение, а если все компоненты оптимального плана целочисленные, то задача решена. Предположим, что некоторые b0 – не целые. Пусть компонента i0 не целая. Рассмотрим i0 равенство системы 5, для которой выполняется условие оптимальности, т.е. xio=bio∑aioxj (6). Наибольшая целая часть числа а, его не превосходящая, обозначается [а], а дробная положительная {а}.

а=[a]+{a}, 0≤{a}<1 (7)

Перейдем к дальнейшему изучению уравнения 6. Найдем целую и дробную части его коэффициентов bio и aio. Согласно равенству 7 имеем:

bio=[bio]+{bio}

aioj=[aioj]+{aioj}, xjϵ{Сп}   (8)

Так как по предположению bio е целое, то {bio}>0, а {aioj}≥0. Подставив выражение 8 в равенство 6, получим:

хio=([bio]-∑[aioj]xj)+({bio}-∑[aioj]xj) (9)

Так как первое слагаемое равенства 9 есть целое число, то для того, чтобы xio был целой необходимо, чтобы второе слагаемое также было целым, т.е. величина Lio={bio}-∑[aioj]xj должна быть целым числом, т.к. xi0 это координата допустимого целочисленного решения задачи 1-4, то Lio всегда целое число. Покажем, что Lio≤0. В самом деле, величина ∑[aioj]xj не может быть отрицательной. Из условия 7 следует, что 0≤{bio}<1. Так как Lio целое, то из предположения, что Lio>0 должно следовать {bio}>1, что противоречит определению дробной части числа.

Доказано, что любое допустимое решение задачи 1-4 должно удовлетворять  неравенству {bio}-∑[aioj]xj≤0 (10).

 

3.2. Блок-схема решения  задачи.

 
3.3. Физическая интерпретация задачи.

Требуется определить максимальную по стоимости смесь сырья для изготовления пищевых концентратов, которые должны содержать питательные вещества (П). Эти вещества содержаться в сырье (М) в различных сочетаниях. Содержание питательных веществ в сырье и готовом продукте, а также цена на каждый вид сырья показаны в таблице (табл.28).

Табл.28

                      Виды сырья

  

Питательные

 вещества

M1

М2

Max содержание(единиц) питательных веществ

в готовом продукте

П1

2

4

17

П2

10

3

15

Цена за единицу сырья, руб.

1

4

 

 

 

3.4. Аналитическое решение задачи.

max   z = x1 + 4x2

2x1 + 4x2 ≤ 17


10x1 + 3x ≤ 15

x1, x 2 ≥ 0      x1, x 2 – целые

 

Решение:

Сведем задачу к каноническому  виду:

max z = x1 + 4x2+ 0x3+ 0x4

2x1 + 4x2 + x3 = 17


10x1 + 3x2 + x4 = 15

xj ≥ 0 ( )

Решаем задачу симплекс методом  без учета целочисленности (табл.29):

Табл.29

Бп

Сб

А0

х1

х2

х3

х4

1

4

0

0

х3

0

17

2

4

1

0

х4

0

15

10

3

0

1

Zj - Ci

0

-1

-4

0

0


Полученная итерация содержит отрицательные  оценки, поэтому перейдем к новому плану (табл.30).

Табл.30

Бп

Сб

А0

х1

х2

х3

х4

1

4

0

0

х2

4

17/4

1/2

1

1/4

0

х4

0

9/4

17/2

0

-3/4

1

Zj - Ci

17

1

0

1

0


 

b2=15-(17*3)/4=9/4

a21=10-(2*3)/4=17/2

a23=0-(1*3)/4=-3/4

a24=1-(0*3)/4=1

Δ0=0-(17*(-4))/4=17

Δ1=-1-(2*(-4))/4=1

Δ3=0-(1*(-4))/4=1

Δ4=0-(0*(-4)/4=0

 

В результате решения задачи без  учета целочисленности получен  оптимальный план:

Хнц*(1) = (0;17/4;0;9/4)

Zнц*(1) = 17

В полученном плане присутствуют нецелые  компоненты. Сформируем отсечение:

{17/4}-{1/2}x1-{1/4}x3≤0

1/2x1+1/4x3≥1/4   |*4

2x1 + x3 – x5 = 1

Табл.31

Бп

Сб

А0

х1

х2

х3

х4

х5

1

4

0

0

0

х2

4

17/4

1/2

1

1/4

0

0

х4

0

9/4

17/2

0

-3/4

1

0

-

-

1

2

0

1

0

-1

Zj - Ci

17

1

0

1

0

0


Табл.32

Бп

Сб

А0

х1

х2

х3

х4

х5

1

4

0

0

0

х2

4

4

0

1

0

0

1/4

х4

0

3

10

0

0

1

-3/4

x3

0

1

2

0

1

0

-1

Zj - Ci

16

-1

0

0

0

1


 

b1=17/4-(1*1/4)/1=4

b2=9/4-(1*(-3/4)/1=3

a11=1/2-(1/4*2)/1=0

a12=1-(0*1/4)/1=1

a14=0-(1/4*0)/1=0

a15=0-(1/4*(-1)/1=1/4

a21=17/2-(2*(-3/4))/1=10

a22=0-(0*(-3/4))/1=0

a24=1-(0*(-3/4))/1=1

a25=0-((-1)*(-3/4))/1=-3/4

Δ0=17-(1*1)/1=16

Δ1=1-(2*1)/1=-1

Δ2=0-(0*1)/1=0

Δ4=0-(0*1)/1=0

Δ5=0-(1*(-1))/1=1

 

 

Полученная итерация содержит отрицательные  оценки, поэтому перейдем к новому плану (табл.33).

Табл.33

Бп

Сб

А0

х1

х2

х3

х4

х5

1

4

0

0

0

х2

4

4

0

1

0

0

1/4

х1

1

3/10

1

0

0

1/10

-3/40

x3

0

2/5

0

0

1

-1/5

-17/20

Zj - Ci

163/10

0

0

0

1/10

37/40


 

b1=4-(0*3)/10=4

b3=1-(2*3)/10=2/5

a12=1-(0*0)/10=1

a13=0-(0*0)/10=0

a14=0-(1*0)/10=0

a15=1/4-(0*(-3/4))/10=1/4

a32=0-(2*0)/10=0

a33=0-(0*2)/10=0

a34=0-(1*2)/10=-1/5

a35=-1-(2*(-3/4))/10=-17/20

Δ0=16-(3*(-1))/10=163/10

Δ2=0-(0*(-1))/10=0

Δ3=0-(0*(-1))/10=0

Δ4=0-(1*(-1))/10=1/10

Δ5=1-((-1)*(-3/4))/10=37/40

 

В результате решения задачи без  учета целочисленности получен  оптимальный план:

Хнц*(2) = (3/10;4;2/5;0)      Zнц*(2) = 163/10

В полученном плане присутствуют нецелые  компоненты. Сформируем отсечение:

{2/5}-{1-1/5}x4-{1-17/20}x5≤0

4/5x4+3/20x5≥2/5    |*20

16х4+3х5-х6=8

Табл.34

Бп

Сб

А0

х1

х2

х3

х4

х5

х6

1

4

0

0

0

0

х2

4

4

0

1

0

0

1/4

0

х1

1

3/10

1

0

0

1/10

-3/40

0

x3

0

2/5

0

0

1

-1/5

-17/20

0

-

-

8

0

0

0

16

3

-1

Zj - Ci

163/10

0

0

0

1/10

37/40

0


Табл.35

Бп

Сб

А0

х1

х2

х3

х4

х5

х6

1

4

0

0

0

0

х2

4

10/3

0

1

0

-4/3

0

1/12

х1

1

1/2

1

0

0

1/2

0

-1/40

x3

0

8/3

0

0

1

13/3

0

-17/60

х5

0

8/3

0

0

0

16/3

1

-1/3

Zj - Ci

83/6

0

0

0

-29/6

0

37/120


 

b1=4-(1/4*8)/3=10/3

b2=3/10-(8*(-3/40))/3=1/2

b3=2/5-(8*(-17/20))/3=8/3

a11=0-(0*1/4)/3=0

a12=1-(0*1/4)/3=1

a13=0-(0*1/4)/3=0

a14=0-(16*1/4)/3=-4/3

a16=0-((-1)*1/4)/3=1/12

a21=1-(0*(-3/40))/3=1

a22=0-(0*(-3/40))/3=0

a23=0-(0*(-3/40))/3=0

a24=1/10-(16*(-3/40))/3=1/2

a26=0-((-1)*(-3/40))/3=-1/40

a31=0-(0*(-17/20))/3=0

a32=0-(0*(-17/20))/3=0

a33=1-(0*(-17/20))/3=1

a34=-1/5-(16*(-17/20))/3=13/3

a36=0-((-1)*(-17/20))/3=-17/60

Δ0=163/10-(8*37/40)/3=83/6

Δ1=0-(0*37/40)/3=0

Δ2=0-(0*37/40)/3=0

Δ3=0-(0*37/40)/3=0

Δ4=1/10-(16*37/40)/3=-29/6

Δ6=0-((-1)*37/40)/3=37/120

 

Полученная итерация содержит отрицательные  оценки, поэтому перейдем к новому плану (табл.36).

Табл.36

Бп

Сб

А0

х1

х2

х3

х4

х5

х6

1

4

0

0

0

0

х2

4

4

0

1

0

0

1/4

0

х1

1

1/4

1

0

0

0

-3/32

1/160

x3

0

1/2

0

0

1

0

-13/16

-1/80

х4

0

1/2

0

0

0

1

3/16

-1/16

Zj - Ci

195/12

0

0

0

0

29/32

1/160

Информация о работе Курсовая работа по «Теории принятия решения»