|
Задача №1
Дано:
На предприятии выпускающем неоднородную продукцию четырех видов, при производстве изделий используются ресурсы: трудовые, материальные, мощности. Затраты ресурсов на обработку каждого изделия указаны в таблице №1. В ней же указаны потенциальные возможности предприятия по каждому из видов ресурсов, а также доход от реализации единицы изделия каждого вида.
| Затраты ресурсов и производственные
|
показатели
|
| Вид ресурсов
|
Затраты ресурсов на производство 1 изделия
|
Производственные возможности предприятия по каждому
|
| |
Вид 1
|
Вид 2
|
ВидЗ
|
Вид 4
|
виду ресурсов
|
| Трудовые (чел/нед) Материальные (кг) Мощности (час)
|
1
7
3
|
1
5
5
|
1
3
10
|
1
2
15
|
15
120
100
|
| Доход от продажи единицы продукции
|
4
|
5
|
9
|
11
|
Максимизировать
|
| Прибыль от продажи единицы продукции
|
2
|
10
|
6
|
20
|
Максимизировать
|
| Объем выпускаемой продукции
|
x1
|
x2
|
x3
|
x4
|
Определить
|
Требуется составить:
производственный план предприятия, который включает показатели по номенклатуре (по видам изделий) и по объему, т.е. сколько изделий соответствующего вида изделия следует изготовить предприятию, чтобы доход и прибыль при их реализации были максимальными. Составить математическую модель задачи и решить ее.
Решение
:
В качестве неизвестного примем x1
- количество единиц изделий первого вида, изготовленного на предприятии, аналогично x2
, x3
, x4
- количество единиц второго, третьего и четвертого вида. Тогда для производства такого количества изделий потребуется затратить 1х1
+1х2
+1х3
+1х4
- человеко/недель трудовых ресурсов. Так как общий фонд рабочего времени не может превышать 15 человеко/недель, то должно выполняться неравенство:
1x1
+lx2
+lx3
+lx4
 15
Аналогичные рассуждения относительно возможного использования материальных
ресурсов и мощностей приведут к следующим неравенствам:
7х1
+5х2
+Зх3
+2х4
120
3х1
+5x2
+10х3
+15х4
100
1х1
+1х2
+1х3
+1х4
15
7х1
+5x2
+3x3
+2x4
120
3х1
+5х2
+10х3
+15х4
100
При этом, так как количество изготовляемых изделий не может быть отрицательным, то
x1
 0, х2
0, х3
0, х4
0.
Если будет изготовлено x
1
…
...
x
4
единиц изделий соответствующего вида, то доход от их реализации может быть представлен в виде следующей функции
Fl(x)=4x1
+5x2
+9x3
+11x4
 max
x={x1
,x2
,x3
,x4
}
x={xj, j=1-4}
Цель производителя получить доход от продажи изделий, как можно выше. Эта
целенаправленность может быть выражена в виде задачи линейного программирования:
F1(х)=mах(4х1
+5х2
+9х3
+11x4
),
При ограничениях
1x1
+lx2
+lx3
+lx4
15,
7х1
+5х2
+Зх3
+2х4
120,
3х1
+5x2
+10х3
+15х4
100,
x1
0, х2
0, х3
0, х4
0.
Аналогично можно сформулировать задачу для определения максимальной прибыли:
F2(x)=max(2x1
+10x2
+6x3
+20x4
),
При ограничениях
1x1
+lx2
+lx3
+lx4
15,
7х1
+5х2
+Зх3
+2х4
120,
3х1
+5x2
+10х3
+15х4
100,
x1
0, х2
0, х3
0, х4
0.
Как правило, руководитель фирмы принимает решение с учетом обоих критериев дохода и прибыли, то есть Fl(x) и F2(x):
Opt F(x)={maxF1(x)=( 4х1
+5х2
+9х3
+11x4
),
maxF2(x)=( 2x1
+10x2
+6x3
+20x4
)},
при ограничениях:
1x1
+lx2
+lx3
+lx4
15,
7х1
+5х2
+Зх3
+2х4
120,
3х1
+5x2
+10х3
+15х4
100,
x1
0, х2
0, х3
0, х4
0.
В этой задаче формулируется следующее: требуется найти неотрицательное решение x
1
…
...
x
4
, в системе неравенств (А) такое, при котором функции F1, F2 принимают максимальные значения.
Линейная функция F, максимум которой требуется определить, вместе с системой неравенств (А) и условием не отрицательности переменных образует математическую модель исходной задачи.
Так как функции F1, F2 линейные, а система (А) содержит только линейные неравенства, то получившаяся задача является задачей линейного программирования. Для ее решения используем метод, основанный на нормализации критериев и принципе гарантированности результатов.
Решение задачи линейного программирования в системе
MATLAB
cvec=[-4. -5. -9. -11.;
-2. -10. -6. -20.]
a=[1. 1. 1. 1.;
7. 5. 3. 2.;
3. 5. 10. 15.]
b=[15. 120. 100.]
Aeq=[]; beq=[];
x0=[0. 0. 0. 0.];
[x1, f1]=linprog(cvec(1,:),a, b, Aeq, beq, x0)
[x2, f2]=linprog(cvec(2,:),a, b, Aeq, beq, x0)
Fx=[cvec(1,:)*x1 cvec(2,:)*x1;
cvec(1,:)*x2 cvec(2,:)*x2]
Lx=[Fx(1,1)/f1, Fx(1,2)/f2
Fx(2,1)/f1 Fx(2,2)/f2]
krl=[-1. 0. 0. 0. 0]
f1=-f1; f2=-f2;
a0=[1. -4/f1 -5/f1 -9/f1 -11/f1;
1. -2/f2 -10/f2 -6/f2 -20/f2;
0. 1. 1. 1. 1.;
0. 7. 5. 3. 2.;
0. 3. 5. 10. 15.]
b0=[0. 0. 15. 120. 100.]
Aeq=[]; beq=[]
x0=[0. 0. 0. 0. 0.]
[x0,l0]=linprog(krl,a0,b0,Aeq,beq,x0)
cvec0=[0. -4. -5. -9. -11.;
0. -2. -10. -6. -20.]
Fx0=[cvec0(1,:)*x0 cvec0(2,:)*x0]
Lx0=[Fx0(1)/f1 Fx0(2)/f2]
Результаты решения в системе
MATLAB
:
cvec =
-4 -5 -9 -11
-2 -10 -6 -20
a =
1 1 1 1
7 5 3 2
3 5 10 15
b =
15 120 100
Optimization terminated successfully.
x1 =
7.1429
0.0000
7.8571
0.0000
f1 =
-99.2857
Optimization terminated successfully.
x2 =
0.0000
12.5000
0.0000
2.5000
f2 =
-175.0000
Fx =
-99.2857 -61.4286
-90.0000 -175.0000
Lx =
1.0000 0.3510
0.9065 1.0000
krl =
-1 0 0 0 0
a0 =
1.0000 -0.0403 -0.0504 -0.0906 -0.1108
1.0000 -0.0114 -0.0571 -0.0343 -0.1143
0 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000
0 7.0000 5.0000 3.0000 2.0000
0 3.0000 5.0000 10.0000 15.0000
b0 =
0 0 15 120 100
beq =
[]
x0 =
0 0 0 0 0
Optimization terminated successfully.
x0 =
0.9218
0.0000
11.7396
1.5207
1.7396
l0 =
-0.9218
cvec0 =
0 -4 -5 -9 -11
0 -2 -10 -6 -20
Fx0 =
-91.5207 -161.3135
Lx0 =
-0.9218 -0.9218
|
