Задачи линейного программирования
Краткая теория
Линейное программирование — область математики, разрабатывающая теорию и численные методы решения задач нахождения экстремума (максимума или минимума) линейной функции многих переменных при наличии линейных ограничений, т. е. равенств или неравенств, связывающих эти переменные.
Методы линейного программирования применяют к практическим задачам, в которых:
- необходимо выбрать наилучшее решение (оптимальный план) из множества возможных;
- решение можно выразить как набор значений некоторых переменных величин;
- ограничения, накладываемые на допустимые решения специфическими условиями задачи, формулируются в виде линейных уравнений или неравенств;
- цель выражается в форме линейной функции основных переменных. Значения целевой функции, позволяя сопоставлять различные решения, служат критерием качества решения.
Для практического решения экономической задачи математическими методами ее прежде всего следует записать с помощью математических выражений: уравнений, неравенств и тому подобное, то есть составить экономико-математическую модель. Исходя из отмеченных выше особенностей задач линейного программирования, можно наметить следующую общую схему формирования модели:
- выбор некоторого числа переменных величин, заданием числовых значений которых однозначно определяется одно из возможных состояний исследуемого явления;
- выражение взаимосвязей, присущих исследуемому явлению, в виде математических соотношений (уравнений, неравенств); эти соотношения образуют систему ограничений задачи;
- количественное выражение выбранного критерия оптимальности в форме целевой функции;
- математическая формулировка задачи как задачи отыскания экстремума целевой функции при условии выполнения ограничений, накладываемых на переменные.
Модель задачи линейного программирования может быть записана в одной из приведенных ниже форм:
Общая или произвольная форма записи задачи линейного программирования
при ограничениях:
– произвольные
Симметричная или стандартная форма записи задачи линейного программирования
|
|
Каноническая или основная форма записи задачи линейного программирования
Указанные выше три формы записи ЗЛП эквивалентны в том смысле, что каждая из них с помощью несложных преобразований может быть сведена к другой форме, то есть если имеется способ нахождения оптимального решения задачи в одной из указанных форм, то тем самым может быть определен оптимальный план задачи в любой другой форме (говорят о стратегической эквивалентности задачи в любой из форм).
Так, при необходимости задачу минимизации можно заменить задачей максимизации, и наоборот.
Неравенство типа
путем умножения левых и правых частей на -1
можно превратить в неравенство типа
и наоборот. Ограничения-неравенства
преобразуются в ограничения-равенства путем прибавления (вычитания)
к левым частям дополнительных (балансовых) неотрицательных переменных
:
В случае необходимости ограничение-равенство
можно записать в виде системы неравенств:
Если в задаче линейного программирования какая-то переменная
не подчинена условию неотрицательности, ее
заменяют разностью двух других неотрицательных переменных
и
:
Смежные темы решебника:
Примеры решения задач
Пример 1
Скачать пример 1 в формате pdf
Имеются корма двух видов и силос. Их можно использовать для кормления скота в количестве не более 50 и 80 кг соответственно. Стоимость 1 кг сена -12 ден.ед., а силоса -8 ден.ед. Составить кормовой рацион минимальной стоимости. Данные приведены в таблице:
Питательные вещества | Корма | Минимальное содержание питательных веществ | |
Сено | Силос | ||
Кормовые ед., кг | 0,5 | 0,3 | 30 |
Протеин, г | 40 | 10 | 1000 |
Кальций, г | 1,25 | 2,5 | 100 |
Фосфор, г | 2 | 1 | 80 |
Решение
Через
и
обозначим количество сена и силоса
соответственно. Тогда целевая функция, выражающая стоимость рациона:
Ограничения:
Кроме
того, по смыслу задачи:
Получаем следующую задачу линейного программирования:
Пример 2
Скачать пример 2 в формате pdf
Построить экономико-математическую модель задачи и найти оптимальный план раскроя с точки зрения минимизации отходов.
Куски искусственной кожи по 60 дм разрезать на части по 20 дм, 25 дм и 30 дм так, чтобы частей по 20 дм было не менее 6 штук, частей по 25 дм было не менее 10 штук и частей по 30 дм было не менее 4 штук.
На сайте можно заказать решение задач, контрольных, самостоятельных, домашних работ (возможно срочное решение), а также онлайн-помощь на экзамене или зачете. Для этого вам нужно только связаться со мной:
Телеграм @helptask
ВКонтакте (vk.com/task100)
WhatsApp +7 (968) 849-45-98
Мгновенная связь в любое время и на любом этапе заказа. Общение без посредников. Удобная и быстрая оплата переводом на карту.
Подробное решение получите точно в срок или раньше.
Решение
Способы раскроя | Количество заготовок 1-го вида (20 дм) | Количество заготовок 2-го вида (25 дм) | Количество заготовок 3-го вида (30 дм) | Количество отходов |
I | 3 | ----- | ---- |
|
II | ---- | 2 | ---- |
|
III | --- | ---- | 2 |
|
IV | --- | 1 | 1 |
|
V | 1 | ---- | 1 |
|
VI | 1 | 1 | ---- |
|
План | 6 | 10 | 4 |
Обозначим через
искомые величины количества заготовок из
кожи, раскраиваемых соответствующим
образом.
Тогда целевая функция экономико-математической модели:
Экономико-математическая модель имеет следующие ограничения:
Кроме того, по смыслу задачи:
Пример 3
Скачать пример 3 в формате pdf
Составить экономико-математическую модель задачи линейного программирования.
Найти оптимальное сочетание посевов трех культур: пшеницы, гречихи и картофеля. Эффективность возделывания названных культур (в расчете на 1 га) характеризуется показателями, значения которых приведены в таблице. Производственные ресурсы: 6000 га пашни, 5000 чел.-дней труда механизаторов, 9000 чел.-дней ручного труда. Критерий оптимальности – максимум прибыли.
Показатель | Пшеница | Гречиха | Картофель |
Урожайность, ц | 20 | 10 | 100 |
Затраты механизаторов, чел.-дней | 0.5 | 1 | 5 |
Затраты ручного труда, чел.дней | 0.5 | 0.5 | 20 |
Прибыль от реализации 1 ц продукции, ден.ед. | 4 | 10 | 3 |
Решение
Через
и
обозначим количество собираемой пшеницы,
гречихи и картофеля соответственно.
Тогда ограничение на количество пашни:
Ограничение на затраты труда механизаторов:
Ограничения на затраты ручного труда:
Кроме
того, по смыслу задачи:
Целевая функция, выражающая получаемую от реализации прибыль:
Получаем следующую экономико-математическую модель: