WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 3 | 4 || 6 | 7 |   ...   | 8 |

Если на ресурс наложено ограничение типа, то в графе "Разница" дается количество ресурса, которое не используется при реализации оптимального решения. Так, анализ строки 13 (см. рис. 3.6) отчета по результатам для задачи о мебельном комбинате показывает, что время столярных работ составило 4440 ч. Неизрасходованным остается 2640 ч из общего фонда времени, отведенного на столярные работы. Из этого следует, что запас недефицитного ресурса “Фонд времени по столярным работам” можно уменьшить на 2640 ч и это никак не повлияет на оптимальное решение (2.20). Отсюда следует, что количество столяров можно уменьшить на 15 человек 2640 ч мес.

=15 чел.

8ч (чел. см.)1см. дн. 22дн. мес.

или перевести их на выпуск другой продукции.

Анализ строки 23 показывает, что общее количество выпускаемых полок составляет 1220 шт., что меньше предполагаемой емкости рынка на 4080 шт.

То есть запас недефицитного ресурса “Емкость рынка” может быть уменьшен до 1220 полок и это никак не повлияет на оптимальное решение (2.20). Другими словами, уменьшение спроса до 1220 полок в месяц никак не скажется на оптимальных объемах выпуска полок.

На основании проведенного анализа можно сделать вывод о том, что существуют причины (ограничения), не позволяющие мебельному комбинату выпускать большее количество полок и получать большую прибыль.

Проанализировать эти причины позволяет отчет по устойчивости.

3.3.3.2. Отчет по устойчивости Отчет по устойчивости состоит из двух таблиц (рис. 3.7).

Таблица 1 содержит информацию, относящуюся к переменным.

1. Результат решения задачи.

2. Нормированная стоимость, которая показывает, на сколько изменится значение ЦФ в случае принудительного включения единицы этой продукции в оптимальное решение. Например, в отчете по устойчивости для рассматриваемой задачи (см. рис. 3.7) нормированная стоимость для полок Вравна –20 руб./шт. (строка 5). Это означает, что если мы, несмотря на оптимальное решение (2.20), потребуем включить в план выпуска 1 полку В1, то новый план выпуска ( xA =1100 ; xB1 =1; xB2 =119 ) принесет нам прибыль 106 180 руб./мес., что на 20 руб. меньше, чем в прежнем оптимальном решении.

3. Коэффициенты ЦФ.

4. Предельные значения приращения целевых коэффициентов cj, при которых сохраняется первоначальное оптимальное решение. Например, допустимое увеличение цены на полки В1 равно 20 руб./шт., а допустимое уменьшение – практически не ограничено (строка 5 на рис. 3.7). Это означает, что если цена на полки В1 возрастет более чем на 20 руб./шт., например станет равной 61 руб./шт., то оптимальное решение изменится: станет целесообразным выпуск В1 в количестве 70 шт. А если их цена будет снижаться вплоть до нуля, то оптимальное решение (2.20) останется прежним.

Рис. 3.7. Отчет по устойчивости для задачи о мебельном комбинате Примечание 3.1. При выходе за указанные в отчете по устойчивости пределы измения цен оптимальное решение может меняться как по номенклатуре выпускаемой продукции, так и по объемам выпуска (без изменения номенклатуры).

Таблица 2 (см. рис. 3.7) содержит информацию, относящуюся к ограничениям.

1. Величина использованных ресурсов "Результ. значение" в колонке.

2. Предельные значения приращения ресурсов bi. В графе "Допустимое Уменьшение" показывают, на сколько можно уменьшить (устранить излишек) или увеличить (повысить минимально необходимое требование) ресурс, сохранив при этом оптимальное решение. Рассмотрим анализ дефицитных ресурсов, так как анализ недефицитных ресурсов был дан в подразд. 3.3.3.1. Анализируя отчет по результатам, мы установили, что существуют причины (ограничения), не позволяющие мебельному комбинату выпускать большее, чем в оптимальном решении, количество полок и получать более высокую прибыль. В рассматриваемой задаче (вариант 0) такими ограничениями являются дефицитные ресурсы “Емкость сушилки” и “Емкость склада готовой продукции”. Поскольку знак ограничений этих запасов имеет вид, то возникает вопрос, на сколько максимально должна возрасти емкость этих помещений, чтобы обеспечить увеличение выпуска продукции. Ответ на этот вопрос показан в графе "Допустимое Увеличение". Емкость сушилки имеет смысл увеличить самое большее на 70 полок, а емкость склада готовой продукции – на 80 полок. Это приведет к новым оптимальным решениям, увеличивающим прибыль по сравнению с (2.20). Дальнейшее увеличение емкостей сушилки и склада сверх указанных пределов не будет больше улучшать решение, т.к. уже другие ресурсы станут связывающими.

3. Ценность дополнительной единицы i-го ресурса (теневая цена) рассчитывается только для дефицитных ресурсов. После того как мы установили, что увеличение емкостей сушилки и склада приведет к новым планам выпуска, обеспечивающим более высокую прибыль, возникает следующий вопрос. Что выгоднее в первую очередь расширять: сушилку или "Теневая цена" склад Ответ на этот вопрос дает графа. Для емкости сушилки она равна 30 руб./шт., а для склада – 60 руб./шт. (см. рис.3.7), то есть каждая полка, которую дополнительно можно будет поместить в сушилку, увеличит прибыль на 30 руб., а каждая полка, которую дополнительно можно будет поместить на склад, увеличит прибыль на 60 руб. Отсюда вывод: в первую очередь выгодно увеличивать емкость склада готовой продукции.

3.4. ПРИМЕРНЫЕ ВОПРОСЫ НА ЗАЩИТЕ РАБОТЫ 1. Что такое связывающие, несвязывающие, избыточные ограничения;

дефицитные и недефицитные ресурсы 2. Каковы предпосылки и основные задачи анализа оптимального решения на чувствительность 3. Как графически проводится анализ изменения запаса дефицитных ресурсов 4*. Каким образом, опираясь на результаты графического анализа, можно численно рассчитать новый (улучшенный) запас дефицитного ресурса 5. Как графически проводится анализ изменения запаса недефицитных ресурсов 6*. Каким образом, опираясь на результаты графического анализа, можно численно рассчитать новый запас недефицитного ресурса 7. Что такое ценность дополнительной единицы i-го ресурса 8. Как проводится графический анализ изменения коэффициентов ЦФ 9*. Как численно определить диапазон изменения коэффициентов ЦФ, не изменяющий оптимального решения 10. Какую информацию о чувствительности оптимального решения задачи ЛП можно получить из отчета по результатам и отчета по устойчивости 11. Проанализируйте на чувствительность задачу о производстве полок (согласно своему варианту) 4. ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА № 3 “ДВУХИНДЕКСНЫЕ ЗАДАЧИ ЛИНЕЙНОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ. СТАНДАРТНАЯ ТРАНСПОРТНАЯ ЗАДАЧА” 4.1. ЦЕЛЬ РАБОТЫ Приобретение навыков построения математических моделей стандартных транспортных задач ЛП и решения их в Microsoft Excel.

4.2. ПОРЯДОК ВЫПОЛНЕНИЯ РАБОТЫ 1. Согласно номеру своего варианта выберите условие задачи.

2. Постройте модель задачи, включая транспортную таблицу.

3. Найдите оптимальное решение задачи в Excel и продемонстрируйте его преподавателю.

4. Оформите отчет по лабораторной работе, который должен содержать:

• титульный лист (см. рис. 2.1);

• транспортную таблицу и модель задачи с указанием всех единиц измерения;

• результаты решения задачи с указанием единиц измерения.

4.3. ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ [1, 2, 3, 4, 6, 7] 4.3.1. Стандартная модель транспортной задачи (ТЗ) Задача о размещении (транспортная задача) – это РЗ, в которой работы и ресурсы измеряются в одних и тех же единицах. В таких задачах ресурсы могут быть разделены между работами, и отдельные работы могут быть выполнены с помощью различных комбинаций ресурсов. Примером типичной транспортной задачи является распределение (транспортировка) продукции, находящейся на складах, по предприятиям-потребителям.

Стандартная ТЗ определяется как задача разработки наиболее экономичного плана перевозки продукции одного вида из нескольких пунктов отправления в пункты назначения. При этом величина транспортных расходов прямо пропорциональна объему перевозимой продукции и задается с помощью тарифов на перевозку единицы продукции.

Исходные параметры модели ТЗ a) n – количество пунктов отправления, m – количество пунктов назначения.

b) ai – запас продукции в пункте отправления Ai (i =1,n ) [ед. тов.].

c) b – спрос на продукцию в пункте назначения Bj ( j =1,m ) [ед. тов.].

j d) cij – тариф (стоимость) перевозки единицы продукции из пункта отправления Ai в пункт назначения Bj [руб./ед. тов.].

Искомые параметры модели ТЗ 1. xij – количество продукции, перевозимой из пункта отправления Ai в пункт назначения Bj [ед. тов.].

2. L(X) – транспортные расходы на перевозку всей продукции [руб.].

Этапы построения модели I. Определение переменных.

II. Проверка сбалансированности задачи.

III. Построение сбалансированной транспортной матрицы.

IV. Задание ЦФ.

V. Задание ограничений.

Транспортная модель n m L(X)= c xij min ;

ij i=1j=n x = ai, i =1, n, ij j=(4.1) n x = bj, j =1,m, ij i=x 0 (i =1, n; j =1, m).

ij Целевая функция представляет собой транспортные расходы на осуществление всех перевозок в целом. Первая группа ограничений указывает, что запас продукции в любом пункте отправления должен быть равен суммарному объему перевозок продукции из этого пункта. Вторая группа ограничений указывает, что суммарные перевозки продукции в некоторый пункт потребления должны полностью удовлетворить спрос на продукцию в этом пункте. Наглядной формой представления модели ТЗ является транспортная матрица (табл. 4.1).

Таблица 4.Общий вид транспортной матрицы Пункты потребления, Bj Запасы, Пункты [ед. прод.] отправления, Ai В1 В2 … Bm А1 c11 c12 c1m a… А2 c21 c22 c2m a… … ………… … An cn1 cn2 cnm an … n m Потребность b1 b2 bm … a = b i j [ед. прод.] i=1 j=Из модели (4.1) следует, что сумма запасов продукции во всех пунктах отправления должна равняться суммарной потребности во всех пунктах потребления, то есть n m a = b. (4.2) i j i=1 j=Если (4.2) выполняется, то ТЗ называется сбалансированной, в противном случае – несбалансированной. Поскольку ограничения модели (4.1) могут быть выполнены только при сбалансированной ТЗ, то при построении транспортной модели необходимо проверять условие баланса (4.2).

В случае, когда суммарные запасы превышают суммарные потребности, необходим дополнительный фиктивный пункт потребления, который будет формально потреблять существующий излишек запасов, то есть n m bф = -.

a b (4.3) i j i=1 j=Если суммарные потребности превышают суммарные запасы, то необходим дополнительный фиктивный пункт отправления, формально восполняющий существующий недостаток продукции в пунктах отправления:

m n aф = -.

b a (4.4) j i j=1 i=Введение фиктивного потребителя или отправителя повлечет необходимость формального задания фиктивных тарифов cф (реально не ij существующих) для фиктивных перевозок. Поскольку нас интересует определение наиболее выгодных реальных перевозок, то необходимо предусмотреть, чтобы при решении задачи (при нахождении опорных планов) фиктивные перевозки не рассматривались до тех пор, пока не будут определены все реальные перевозки. Для этого надо фиктивные перевозки сделать невыгодными, то есть дорогими, чтобы при поиске решения задачи их рассматривали в самую последнюю очередь. Таким образом, величина фиктивных тарифов должна превышать максимальный из реальных тарифов, используемых в модели, то есть cф > maxcij (i =1,n; j =1,m).

ij На практике возможны ситуации, когда в определенных направлениях перевозки продукции невозможны, например, по причине ремонта транспортных магистралей. Такие ситуации моделируются с помощью з введения так называемых запрещающих тарифов cij. Запрещающие тарифы должны сделать невозможными, то есть совершенно невыгодными, перевозки в соответствующих направлениях. Для этого величина запрещающих тарифов должна превышать максимальный из реальных тарифов, используемых в модели:

з cij > maxcij (i =1,n; j =1,m).

4.3.2. Пример построения модели ТЗ Пусть необходимо организовать оптимальные по транспортным расходам перевозки муки с двух складов в три хлебопекарни. Ежемесячные запасы муки на складах равны 79,515 и 101,925 т, а ежемесячные потребности хлебопекарен составляют 68,5, 29,5 и 117,4 т соответственно. Мука на складах хранится и транспортируется в мешках по 45 кг. Транспортные расходы (руб./т) по доставке муки представлены в табл.4.2. Между первым складом и второй хлебопекарней заключен договор о гарантированной поставке 4,5 т муки ежемесячно. В связи с ремонтными работами временно невозможна перевозка из второго склада в третью хлебопекарню.

Таблица 4.Транспортные расходы по доставке муки (руб./т) Хлебопекарни Склады Х1 Х2 ХС1 350 190 С2400100 ТЗ представляет собой задачу ЛП, которую можно решать симплексметодом, что и происходит при решении таких задач в Excel. В то же время метод потенциалов существует более эффективный вычислительный метод –, в случае применения которого используется специфическая структура условий.

ТЗ (4.1) и, по существу, воспроизводятся шаги симплекс-алгоритма Исходя из этого, в лабораторной работе необходимо построить модель задачи вида (4.1), пригодную для ее решения методом потенциалов.

Определение переменных Обозначим через xij [меш.] количество мешков с мукой, которые будут перевезены с i-го склада в j-ю хлебопекарню.

Проверка сбалансированности задачи Прежде чем проверять сбалансированность задачи, надо исключить объем гарантированной поставки из дальнейшего рассмотрения. Для этого вычтем 4,5 т из следующих величин:

• из запаса первого склада a1 = 79,515 - 4,5 = 75,015 т мес.;

• из потребности в муке второй хлебопекарни b2 = 29,5 - 4,500 = 25,000 т мес.

Согласно условию задачи мука хранится и перевозится в мешках по 45 кг, то есть единицами измерения переменных xij являются мешки муки. Но запасы муки на складах и потребности в ней магазинов заданы в тоннах.

Поэтому для проверки баланса и дальнейшего решения задачи приведем эти величины к одной единице измерения – мешкам. Например, запас муки на 75,015т мес.

первом складе равен 75,015 т/мес., или = 1667 меш. мес., а 0,045т меш.

потребность первой хлебопекарни составляет 68 т/мес., или 68,000т мес.

= 1511, 1 1512 меш. мес. Округление при расчете потребностей 0,045т меш.

надо проводить в большую сторону, иначе потребность в муке не будет удовлетворена полностью.

Для данной ТЗ имеет место соотношение хлебопекарни склады 1667 + 2265 <1512 + 556 + 2609.

3932 меш. мес. 4677 меш. мес.

Ежемесячный суммарный запас муки на складах меньше суммарной потребности хлебопекарен на 4677-3932=745 мешков муки, откуда следует вывод: ТЗ не сбалансирована.

Построение сбалансированной транспортной матрицы Сбалансированная транспортная матрица представлена в таблице 4.3.

Pages:     | 1 |   ...   | 3 | 4 || 6 | 7 |   ...   | 8 |



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.