logo search
ДВГАЭУ_Экономико-матем методы

Упражнение 2.12

а) Объясните значение терминов:

вырожденность;

неравенство спроса и предложения;

не единственное оптимальное решение применительно к транспортной задаче.

Объясните, как можно модифицировать алгоритм ее решения, чтобы преодолеть указанные трудности.

б) Компания "Royal Wedgetoun Pottery" получила заказы на три вида выпускаемой ею продукции (бокалы, чашки и вазы), которые необходимо удовлетворить в течение следующей недели. Размеры заказов следующие:

Продукт

Размер заказа, единиц

Бокалы

Чашки

Вазы

4000

2400

1000

В распоряжении компании имеются три станка, на каждом из которых можно производить любой из указанных видов продукции с одинаковой производительностью. Однако единичные затраты по каждому виду продукции варьируют в зависимости от используемого станка. В нижеследующей таблице приведены единичные издержки (ф. ст.) по каждому станку:

Станок

Бокалы

Чашки

Вазы

А

В

С

1,20

1,40

1,10

1,30

1,30

1,00

1,10

1.50

1,30

Кроме того, известно, что производственные мощности станков В и С на следующую неделю составят 3000 единиц, а станка А — 2000 единиц.

Требуется, используя транспортную модель, найти план производства для видов продукции и станков, минимизирующий общую стоимость производства. Определить значение минимальной стоимости.

Если найденное оптимальное решение не единственное, нужно привести другие варианты решений, которым соответствует минимальная стоимость производства. Если бы менеджер по производству захотел, чтобы в производственном плане было как можно меньше изменений в производстве изделий на различных станках, то какое оптимальное решение вы бы порекомендовали?

(АССА, июнь 1989 г.).

Упражнение 2.13.

а) Кратко поясните, как можно модифицировать алгоритм решения транспортной задачи, если цель состоит не в минимизации затрат, а в максимизации прибыли.

б) Компания "Orange Computer" производит только один вид продукции — матричные печатающие устройства, которые в настоящее время являются дефицитом. Четыре основных покупателя — это крупные специализированные компьютерные универмаги, расположенные в Аббатстауне, Бесвиче, Карлике и Денстоуне, уже подали заявки, общий размер которых превышает общие производственные мощности трех заводов компании в Рексфорде, Сидоне и Тристроне. Компания должна принять решение о том, как распределить производственные мощности, чтобы получить максимальную прибыль.

После того, как каждый принтер тщательно упакован в мягкую упаковку, предохраняющую его от каких-либо повреждений, его помещают в отдельную коробку. В нижеследующей таблице приведены значения стоимости транспортировки одной единицы от каждого завода-производителя в каждый специализированный универмаг (ф. ст.):

"Аббатстаун"

"Бесвич"

"Карлик"

"Денстоун"

Рексфорд

Сидон

Тристрон

22

24

26

24

20

20

22

18

26

30

28

24

Поскольку все четыре специализированных универмага расположены в различных частях страны и, следовательно, стоимость транспортировки продукции между заводами-производителями и универмагами различна, а также ввиду некоторых различий и в издержках производства каждого из четырех заводов, существующая структура цен предусматривает возможность установления различных цен для каждого из четырех универмагов. В настоящее время установлены следующие цены за единицу продукции: 230 ф. ст. в Аббатстауне, 235 ф. ст. в Бесвиче, 225 ф. ст. в Карлике и 240 ф. ст. в Денстоуне. Издержки производства на единицу продукции составляют 150 ф. ст. на заводах в Рексфорде и Тристроне, и 155 ф. ст. на заводе в Сидоне.

Требуется сформировать матрицу, состоящую из входящих в прибыль единичных доходов, соответствующих каждой паре перевозок с заводов-производителей в универмаги.

Значения спроса в Аббатстауне, Бесвиче, Карлике и Денстоуне равны 850, 640, 380 и 230 единицам соответственно. Производственные мощности позволяют производить на заводе в Рексфорде 625, в Сидоне — 825, а в Тристроне — 450 принтеров. Используя алгоритм решения транспортной задачи, определить оптимальное распределение перевозок.

Определить соответствующую оптимальному решению прибыль.

(АССА, июнь 1990 г.).

Упражнение 2.14.

а) Задача о назначениях является частным случаем транспортной задачи.

Опишите специфические особенности этой задачи и объясните, почему при решении задачи о назначениях нежелательно использовать алгоритм решения транспортной задачи.

б) Членов Ассоциации ученых Мидленда недавно уведомили, что их ассоциация получит государственные гранты на проведение исследований в соответствии с четырьмя основными исследовательскими проектами. Исполнительный директор ассоциации должен по каждому проекту назначить научного руководителя. В настоящее время эти обязанности можно возложить на одного из пяти исследователей — Адамс, Браун, Карр, Дай и Иванс. Время, требуемое для завершения каждого из исследовательских проектов, зависит от опыта и способностей исследователя, которому будет поручено руководство выполнением проекта. Исполнительному директору были представлены оценки времени выполнения проекта каждым из ученых (в днях).

Ученый-исследователь

Проект

1

2

3

4

Адамс

Браун

Карр

Дэй

Иванс

80

72

96

60

64

120

144

148

108

140

60

48

72

52

60

104

110

120

92

96

Поскольку все четыре проекта обладают равным приоритетом в выполнении, исполнительный директор заинтересован в таком назначении научных руководителей, которое бы позволило свести к минимуму общее время (в днях), требуемое для завершения всех четырех проектов.

Требуется определить оптимальный вариант назначения научных руководителей проектов и, следовательно, общее число дней, необходимое для завершения четырех проектов.

Найти какие-либо другие варианты назначения, которые привели бы к тому же результату. Учитывая, что ученые Браун, Карр и Дэй отдают предпочтение проектам 2 и 3, а ученые Адаме и Иванс - проектам 1 и 4, какой из имеющихся оптимальных вариантов назначения, принятый исполнительным директором, был бы наиболее разумным?

Какие особенности матрицы продолжительности выполнения проектов, сформированной для данной задачи, можно было бы использовать, чтобы упростить поставленную задачу?

(АССА, декабрь 1989 г.).