Задача оптимального использования ресурсов
Фабрика имеет в своем распоряжении определенное количество ресурсов: рабочую силу, деньги, сырье, оборудование, производственные и т.п. Допустим, например, ресурсы трех видов: рабочая сила, сырье и оборудование - имеются в количестве соответственно 80 (чел/дней), 480 (кг) и 130 (станко/ч). Фабрика может выпускать ковры четырех видов. Информация о количестве единиц каждого ресурса, необходимых для производства одного ковра каждого вида, и доходах, получаемых предприятием от единицы каждого вида товаров, приведена в таблице.
Таблица 1. 2
Ресурсы | Нормы расхода ресурсов на единицу изделия | Наличие ресурсов | ||||
ковер «Лужайка» | ковер «Силуэт» | ковер «Детский» | ковер «Дымка» |
| ||
Труд Сырье Оборудование | 7 5 2 | 2 8 4 | 2 4 1 | 6 3 8 | 80 480 130 | |
Цена (т. руб.) | 3 | 4 | 3 | 1 |
|
Требуется найти такой план выпуска продукции, при котором будет максимальной общая стоимость продукции.
Обозначим через Х1 , Х2 , Х3 , Х4 количество ковров каждого типа.
Математическая модель задачи.
Целевая функция - это выражение, которое необходимо максимизировать:
f(X)= 3X1 + 4Х2 + 3Хз + Х4.
Ограничения по ресурсам
7Х1 + 2X2 + 2X3 + 6X4 ≤ 80,
5Х1 + 8X2 + 4X3 + 3X4 ≤ 480,
2Х1 + 4X2 + X3 + 8X4 ≤ 130,
Х1 , Х2 , Х3 , Х4 ≥ 0.
Для задачи оптимального использования ресурсов подготовим форму для ввода условий (Рис.1. 5).
В нашей задаче оптимальные значения вектора X = (X1,X2,X3,X4) будут помещены в ячейках ВЗ:ЕЗ, оптимальное значение целевой функции - в ячейке F4.
Введем исходные данные в созданную форму. Получим результат, показанный на Рис.1. 6.
Рис.1. 5. Введена форма для ввода данных.
Весь текст на Рис.1. 5 является комментарием и на решение задачи не влияет.
Рис.1. 6. Данные введены.
4. Введем зависимость для целевой функции1.
Курсор в F4.
Перейти на вкладку Формулы.
Выбрать пункт «Вставить функцию».
Рис.1. 7.
М1. На экране диалоговое окно Мастер функций шаг 1 из 2.
Рис.1. 8.
Курсор в окно Категория на категорию Математические.
Ml.
Курсор в окно Функции на СУММПРОИЗВ.
Ml.
В массив 1 ввести2В$3:Е$3.
В массив 2 ввести В4:Е4.
Рис.1. 9. Задание функции – значения целевой функции.
На экране: в F4 введена функция, как показано на Рис.1. 10.
Рис.1. 10. Ввод целевой функции.
5. Введем зависимость для левых частей ограничений:
Курсор в F4.
Копировать в буфер.
Курсор в F7.
Вставить из буфера.
Курсор в F8.
Вставить из буфера.
Курсор в F9.
Вставить из буфера.
На этом ввод зависимостей окончен.
Рис.1. 11. Ввод выражений для вычисления левых частей ограничений.
- Лабораторная работа №1. Аналитическое моделирование.
- I.Статичные аналитические модели оптимизации. Построение в среде ms Excel.
- Задача линейного программирования (злп).
- I этап: Анализ словесного описания задачи
- II этап: Построение математической модели
- III этап: Формирование задачи выбора наилучшей стратегии
- Решение задач линейного программирования с помощью надстройки «поиск решений» в среде excel
- Задача оптимального использования ресурсов
- Запуск «Поиска решения»
- Создание отчета по результатам поиска решения
- Индивидуальные варианты заданий.
- II. Статичные аналитические модели, описываемые уравнениями. Построение в среде MathCad.
- Решение уравнений средствами Mathcad
- Построение графиков в MathCad
- Рекомендации по использованию функции root.
- Нахождение корней полинома
- Символьное решение уравнений
- Индивидуальные варианты заданий.
- III. Динамические аналитические модели. Построение в среде MatLab.
- Решение обыкновенных дифференциальных уравнений в matlab.
- Решение систем обыкновенных дифференциальных уравнений с заданными начальными условиями.
- Решение дифференциальных уравнений второго порядка.
- Интегрирование систем линейных дифференциальных уравнений в матричном виде.
- Варианты заданий. Общие задания.
- Индивидуальные задания.
- Лабораторная работа №2. Построение аналитической модели по результатам эксперимента.
- I. Построение модели в среде Excel.
- II. Построение модели в среде Statistica. Общие сведения о программе Statistica.
- III. Построение модели в среде Origin Pro.
- Индивидуальные варианты заданий.
- Лабораторная работа №3. Модели массового обслуживания.
- I. Построение модели в среде AnyLogic.
- Пользовательский интерфейс
- Общая информация о создании моделей в Enterprise Library
- Моделирование одноканальной смо с очередью.
- Моделирование многоканальной смо с очередью.
- Сбор статистики о времени обслуживания клиента.
- Индивидуальные варианты заданий.
- Лабораторная работа №4. Моделирование интеллектуальных систем. Нейросеть обратного распространения ошибки.
- I. Обзор использования пакета Excel Neural Package.
- II. Обзор использования пакета Deductor.
- III. Обзор использования пакета statistica Neural Networks.
- Индивидуальные варианты заданий.
- Лабораторная работа №5. Моделирование интеллектуальных систем. Нейронная сеть для кластеризации.
- I. Теоретические сведения.
- II. Проектирование карты Кохонена в пакете Excel Neural Package.
- III. Проектирование карты Кохонена в пакете Deductor.
- IV. Проектирование карты Кохонена в пакете Statistica.
- Индивидуальные варианты заданий.
- Лабораторная работа №6. Моделирование интеллектуальных систем. Система нечеткого вывода.
- I. Постановка задачи.
- II. Процесс разработки системы
- Индивидуальные варианты заданий.