Автор работы: Пользователь скрыл имя, 23 Декабря 2010 в 12:57, курсовая работа
В настоящее время линейное программирование является одним из наиболее употребительных аппаратов математической теории оптимального принятия решений, в том числе и в финансовой математике. Для решения задач линейного программирования разработано сложное программное обеспечение, дающее возможность эффективно и надежно решать практические задачи больших объемов.
Введение…………………………………………………………………2
1.Основная теорема линейного программирования……………………4
2.Решение задачи линейного программирования в Excel………………6
Заключение…………………………………………………………………9
Список используемой литературы………………………………………10
Министерство образования и науки Российской Федерации
МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ОБЛАСТНОЙ
УНИВЕРСИТЕТ
Кафедра прикладной математики и информатики
Курсовая работа
По экономико-математическим моделям
Тема: «Решение
задачи линейного программирование в
среде Excel»
Выполнил: студент 2 курса, 24 группы
Амиров Р.М.
Научный руководитель:
кандидат
технических наук, доцент Козлов Г.В.
Москва 2008
Содержание:
Введение…………………………………………………………
1.Основная теорема линейного программирования……………………4
2.Решение задачи линейного программирования в Excel………………6
Заключение……………………………………………………
Список используемой
литературы………………………………………10
Введение
В настоящее время линейное программирование является одним из наиболее употребительных аппаратов математической теории оптимального принятия решений, в том числе и в финансовой математике. Для решения задач линейного программирования разработано сложное программное обеспечение, дающее возможность эффективно и надежно решать практические задачи больших объемов. Эти программы и системы снабжены развитыми системами подготовки исходных данных, средствами их анализа и представления полученных результатов. В развитие и совершенствование этих систем вложен труд и талант многих математиков, аккумулирован опыт решения тысяч задач. Владение аппаратом линейного программирования необходимо каждому специалисту в области прикладной математики.
Линейное программирование представляет собой наиболее часто используемый метод оптимизации. К числу задач линейного программирования можно отнести задачи:
Для
большого количества практически интересных
задач целевая функция
1.Основная теорема линейного программирования
Целевая функция задачи линейного программирования достигает своего экстремума (минимума или максимума) в вершине допустимой области. Если целевая функция достигает экстремального значения более, чем на одной вершине, то она достигает того же значения в любой точке, являющейся выпуклой комбинацией этих вершин.
Доказательство теоремы основано на следующей лемме: Если D - замкнутое, ограниченное, выпуклое множество, имеющее конечное число крайних (угловых) точек, то любая точка может быть представлена в виде выпуклой комбинации крайних точек D.
Предположим, что точка является оптимальной точкой, то есть , . Предположим, что точка не является угловой. Тогда на основании леммы точку можно выразить через угловые точки многогранника , т.е. , , .
Так как функция линейна, то . (*)
Выберем среди точек ту, в которой линейная форма принимает наименьшее значение. Пусть это будет точка . Обозначим минимальное значение функции в угловой точке через z*:
.
Подставим данное значение функции в линейную форму (*) вместо и получим:
.
Так как - оптимальная точка, то получили противоречие: (!). Следовательно, , - угловая точка.
2) Предположим, что линейная форма принимает минимальное значение более чем в одной угловой точке, например, в угловых точках : . Тогда если является выпуклой комбинацией этих точек, то есть , и , то .
То
есть, если минимальное значение достигается
более чем в одной угловой
точке, то того же самого значения линейная
форма достигает в любой точке, являющейся
выпуклой комбинацией этих угловых точек.1
Решение задачи линейного программирования в Excel
Для задач с числом переменных не более двух может быть применён графический метод, очень простой, наглядный лёгкий дл усвоения. Для большего, чем два количества переменных применяется «симплекс-метод», заключающийся в последовательном построении симплекс-таблиц вплоть до получения приемлемого результата. Понять до конца симплекс-метод без специального математического образования невозможно, но как чётко сформулированный рецепт он вполне приемлем. Решение задач линейного программирования превращается в легкую увлекательную прогулку в приложение Excel под названием «Поиск решения» или «Solver». От пользователя требуется лишь грамотно сформулировать свою задачу в предложенном Excel’ом стиле. Решение с отчетом и комментариями появляется за считанные секунды.
Теперь
цель наших усилий ясна. Будем
учиться ставить задачи
Начнём с задачи о питании.
Студент решил, что для поддержания нормальной жизнедеятельности ему необходимо получать не менее 3 ккал энергии и 4 ед.белка. Все это он решил заимствовать, питаясь хлебом с сыром. Ему известно, что 1 кг хлеба стоит 2,5 рубля и содержит 5 ккал и 20 ед.белка. Составить оптимальный рацион ежедневного питания, а именно, определить, какое количество хлеба и сыра необходимо покупать, чтобы при минимальных денежных затратах обеспечить удовлетворение потребности организма в килокалориях и белках. Указать величину этих затрат.
Решение:
Дневные денежные затраты:
Z=2.5X1+16X2
Минимальные потребности организма в белках и килокалориях:
3X1+5X2≥3
3X1+20X2≥4
15X2≥1
X2≥1/15
X2≥0,067
3X1≥3-5X2
X1≥ (3-5X2)/3
X1≥0,889
Отсюда:
Z=2,5*0,89+16*0,067=3,288
После получения результатов ручным способом подготовим следующую справочную информацию:
A | B | C | D | E | |
1 | Цена | ккал | белок | ||
2 | 1кг хлеба Х= | 2,5 | 3 | 3 | |
3 | 1кг сыра Y= | 16 | 5 | 20 | |
4 | |||||
5 | X1 | X2 | Z | ||
6 | 0,067 | 0,889 | 3.288 | 3 | 4 |
В выбранные
ячейки С6 – Е6 записываем соответствующие
функции и включаем приложение «Поиск
решений», который открывается в меню
«Сервис». Далее следуем рекомендациям
приложения. Получаем следующие данные:
2
A | B | C | D | E | |
1 | Цена | ккал | белок | ||
2 | 1кг хлеба Х= | 2,502384 | 3 | 3 | |
3 | 1кг сыра Y= | 16,00018 | 5 | 20 | |
4 | X1 | X2 | Z | ||
5 | 0,109911399 | 0,895705 | 4 | 3 | 4 |
Отчёт по результатам применения функции «Поиск решения»:
Целевая ячейка (Максимум) | ||||||
Ячейка | Имя | Исходное значение | Результат | |||
$C$9 | Z | 3,2945 | 4 | |||
Изменяемые ячейки | ||||||
Ячейка | Имя | Исходное значение | Результат | |||
$A$9 | X1 | 0,067 | 0,110042898 | |||
$B$9 | X2 | 0,889 | 0,895725453 | |||
Ограничения | ||||||
Ячейка | Имя | Значение | Формула | Статус | Разница | |
$C$9 | Z | 4 | $C$9<=$E$9 | связанное | 0 |
Заключение
Методы
и модели линейного программирования
широко применяются при оптимизации
процессов во всех отраслях народного
хозяйства: при разработке производственной
программы предприятия, распределении
ее по исполнителям, при размещении
заказов между исполнителями и по
временным интервалам, при определении
наилучшего ассортимента выпускаемой
продукции, в задачах перспективного,
текущего и оперативного планирования
и управления; при планировании грузопотоков,
определении плана товарооборота и его
распределении; в задачах развития и размещения
производительных сил, баз и складов систем
обращения материальных ресурсов и т.д.
Список
используемой литературы
1.Карасев
А.Н., Кремер Н.Ш. , Савельева Т.Н
«Математические методы в
2.Князев А.С. «Прикладные
задачи современной экономики», М.:2006
Информация о работе Решение задачи линейного программирование в среде Excel