Быстрый поиск

Реферат: Прикладная математика

3x2 - x3 - x5 + x6 + x7 = 13 (25)

- x2 - x3 + x4 - x5 + x7 = 20

8x2 + 7x3 + 6x5 + 4x7 = 1972 - z

Первые три уравнения системы (25) представляют некоторый предпочитаемый эквивалент системы уравнений (11) и определяют базисное неотрицательное решение системы условий рассматриваемой задачи

x1=27, x2=0, x3=0, x4=20, x5=0, x6=13, x7=0 (26)

т.е. определяют производственную программу

x1=27, x2=0, x3=0, x4=20 (27)

и остатки ресурсов:

первого вида х5=0

второго вида х6=13 (28)

третьего вида х7=0

В последнем уравнении системы (25) среди коэффициентов при неизвестных в левой части уравнения нет ни одного отрицательного. Если из этого уравнения выразить функцию цели z через остальные неотрицательные переменные

z = 1972 - 8х2 - 7х3 - 6х5 - 4х7 (29)

то становится совершенно очевидным (в силу того, что все xj³0), что прибыль будет наибольшей тогда, когда

x2=0, x3=0, x5=0, x7=0 (30)

Это означает, что производственная программа (27) является наилучшей и обеспечивает предприятию наибольшую прибыль

zmax = 1972 (31)

Итак, организовав направленный перебор базисных неотрицательных решений системы условий задачи, мы пришли к оптимальной производственной программе и указали остатки ресурсов, а также максимальную прибыль.

Остается заметить, что процесс решения обычно записывается в виде некоторой таблицы 1.

14

Таблица 1

			36 14 25 50 0 0 0	Пояснения
	Базис	Н	x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7
0	х5	208	4 3 4 5 1 0 0	z0 = H
0	х6	107	2 5 0 2 0 1 0
0	х7	181	3 1 2 5 0 0 1	0
	z0 -z	0 - z	-36 -14 -25 -50 0 0 0
0	х5	27	1 2 2 0 1 0 -1
0	х6	173/5	4/5 23/5 -4/5 0 0 1 -2/5
50	х4	181/5	3/5 1/5 2/5 1 0 0 1/5
	z0 -z	1810-z	-6 -4 -5 0 0 0 10
36	х1	27	1 2 2 0 1 0 -1
0	х6	13	0 3 -12/5 0 -4/5 1 2/5	все Dj ³0
50	х4	20	0 -1/5 -4/5 1 -3/5 0 4/5
	z0 -z	1972-z	0 8 7 0 6 0 4

где представлены расширенные матрицы вспомогательных систем уравнений (22) ® (24) ® (25). Эти таблицы принято называть симплексными.

Следует обратить внимание на экономический смысл элементов последней строки последней симплексной таблицы. Например, коэффициент D3=7 при переменной х3 показывает, что если произвести одну единицу продукции третьего вида (она не входит в оптимальную производственную программу), то прибыль уменьшится на 7 единиц.

В заключение заметим, что в рассматриваемом простейшем примере линейной производственной задачи возможна самопроверка результата.

Воспользуемся тем, что в оптимальной производственной программе х2=0, х3=0. Предположим, что вторую и третью продукции мы не намеревались выпускать с самого начала. Рассмотрим задачу с оставшимися двумя переменными, сохранив их нумерацию. Математическая модель задачи будет выглядеть следующим образом:

15

Студенту не составит труда решить эту задачу графически и убедиться, что результаты совпадают.

Следует при этом обратить внимание на то, что последовательное улучшение производственной программы

(x1=0, x4=0) ® (x1=0, x4=) ® (x1=27, x4=20)

на графике означает движение от одной вершины многогранника допустимых решений к другой вершине по связывающей их стороне многоугольника (в случае трех переменных это будет "езда" по ребрам многогранника допустимых решений от одной вершины к другой до достижения оптимальной вершины).

§5. Двойственная задача

Ранее мы рассмотрели конкретную линейную производственную задачу по выпуску четырех видов продукции с использованием трех видов ресурсов по заданным технологиям.

Теперь представим себе, что возникла новая ситуация. Знакомый предприниматель П (Петров), занимающийся производством каких-то других видов продукции, но с использованием трех таких же видов ресурсов, какие имеются у нас, предлагает нам "уступить" по определенным ценам все имеющиеся у нас ресурсы и обещает платить у1 рублей за каждую единицу первого ресурса, у2 руб – второго, у3 руб – третьего. Возникает вопрос: при каких ценах у1, у2, у3 мы можем согласиться с предложением П.

Величины у1, у2, у3 принято называть расчетными, или двойственными, оценками ресурсов. Они прямо зависят от условий, в которых действует наше предприятие.

Напомним, что в нашей задаче технологическая матрица А, вектор объемов ресурсов В и вектор удельной прибыли С имели вид

Для производства единицы продукции первого вида мы должны затратить, как видно из матрицы А, 4 единицы ресурса первого вида, 2 единицы ресурса второго вида и 3 единицы третьего (элементы первого столбца матрицы). В ценах у1, у2, у3 наши затраты составят 4у1 + 2у2 + 3у3, т.е. столько заплатит предприниматель П за все ресурсы, идущие на производство единицы первой продукции. На рынке за единицу первой продукции мы получили бы прибыль 36 руб. Следовательно, мы можем согласиться с предложением П только в том случае, если он заплатит не меньше

4у1 + 2у2 + 3у3 ³ 36.

Аналогично, во втором столбце матрицы А указаны затраты различных ресурсов на производство единицы продукции второго вида. В ценах П эти затраты составят 3у1 + 5у2 + у3, а на рынке за единицу продукции второго вида мы получили бы прибыль 14 рублей. Поэтому перед предпринимателем П мы ставим условие

3у1 + 5у2 + у3 ³ 14

и т.д. по всем видам продукции.

Учтем, что за все имеющиеся у нас ресурсы нам должны заплатить 208у1 + 107у2 + 181у3 рублей. При поставленных нами условиях предприниматель П будет искать такие значения величин у1, у2, у3, чтобы эта сумма была как можно меньше. Подчеркнем, что здесь речь идет не о ценах, по которым мы когда-то приобретали эти ресурсы, а об этих ценах, которые существенно зависят от применяемых нами технологий, объемов ресурсов и от ситуации на рынке.

16

Таким образом, проблема определения расчетных оценок ресурсов приводит к задаче линейного программирования: найти вектор двойственных оценок

у(у1, y2, y3)

минимизирующий общую оценку всех ресурсов

f = 208y1 + 107y2 +181y3 (1)

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

(2)

4y1 + 2y2 + 3y3 ³ 36

3y1 + 5y2 + y3 ³ 14

4y1 + 2y3 ³ 25

5y1 + 2y2 + 5y3 ³ 50

причем оценки ресурсов не могут быть отрицательными

y10, y20, y30. (3)

Решение полученной задачи легко найти с помощью второй основной теоремы двойственности, согласно которой для оптимальных решений (х1, х2, х3, х4) и (y1, y2, y3) пары двойственных задач необходимо и достаточно выполнение условий

x 1 (4y1 + 2y2 + 3y3 - 36) = 0 y1 (4x1 +3x2 + 4x3 + 5x4 - 208) = 0

x 2 (3y1 + 5y2 + y3 - 14) = 0 y2 (2x1 +5x2 + 2x4 - 107) = 0

x 3 (4y1 + 2y3 - 25) = 0 y3 (3x1 + x2 + 2x3 + 5x4 - 181) = 0 .

x 4(5y1 + 2y2 + 5y3 - 50) = 0

Ранее было найдено, что в решении исходной задачи х1>0, x4>0. Поэтому

4y1 + 2y2 + 3y3 - 36 = 0

5y1 + 2y2 + 5y3 - 50 = 0

Если же учесть, что второй ресурс был избыточным и, согласно той же теореме двойственности, ее двойственная оценка равна нулю

у2=0,

то приходим к системе уравнений

4y1 + 3y3 - 36 = 0

5y1 + 5y3 - 50 = 0

откуда следует

у1=6, у3=4.

Таким образом, получили двойственные оценки ресурсов

у1=6; у2=0; у3=4, (4)

причем общая оценка всех ресурсов равна 1972.

17

Заметим, что решение (4) содержалось в последней строке последней симплексной таблицы исходной задачи. Важен экономический смысл двойственных оценок. Например, двойственная оценка третьего ресурса у3=4 показывает, что добавление одной единицы третьего ресурса обеспечит прирост прибыли в 4 единицы.

§6. Задача о "расшивке узких мест производства"

При выполнении оптимальной производственной программы первый и третий ресурсы используются полностью, т.е. образуют ²узкие места производства². Будем их заказывать дополнительно. Пусть T(t1,t2,t3)- вектор дополнительных объемов ресурсов. Так как мы будем использовать найденные двойственные оценки ресурсов, то должно выполняться условие

H + Q-1T 0.