1.5. Графическое решение линейной производственной задачи с двумя переменными
Составим математическую модель задачи оптимизации производственной программы с двумя оставшимися переменными (х1 , х3) и решим ее графически.
Воспользуемся тем, что в оптимальной производственной программе х2* = 0, х4* = 0, т.е. продукция второго и четвертого вида не производится. Предположим, что второй и четвертый виды продукции мы не намеревались выпускать с самого начала.
Рассмотрим задачу с оставшимися двумя переменными, сохранив их нумерацию.
Исходные данные примут вид:
Вектор удельной прибыли
Нормы затрат различных ресурсов на производство единицы каждого вида продукции | 38 | 28 |
|
Вектор объемов ресурсов
|
3 | 3 | 186 | ||
2 | 1 | 102 | ||
4 | 2 | 196 |
Математическая модель задачи будет выглядеть следующим образом:
Найти производственную программу Х (х1, х3),
максимизирующую прибыль Z = 38x1 + 28x3 → max,
при условии ограниченности
имеющихся ресурсов 3х1 + 3х3 ≤ 186
2х1 + х3 ≤ 102
4х1 + 2х3 ≤ 196
где по смыслу задачи х1 ≥ 0, х3 ≥ 0
Полученную линейную производственную задачу с двумя переменными можно решить графически.
Построим систему координат, где на горизонтальной оси будем откладывать значения х1, а на вертикальной – значения х3, причем нас интересует только правая верхняя полуплоскость данной системы, поскольку по условию задачи х1 ≥ 0, х3 ≥ 0.
Каждое линейное неравенство системы, выражающей условие ограниченности имеющихся ресурсов, на графике определяет полуплоскость допустимых значений переменных этого неравенства вместе с ограничивающей данную полуплоскость прямой, множество точек которой является решением соответствующего неравенству линейного уравнения:
3х1 + 3х3 = 186 - ограничивающая прямая I
2х1 + х3 = 102 - ограничивающая прямая II
4х1 + 2х3 = 196 - ограничивающая прямая III
Вся система линейных неравенств определяет общую часть таких полуплоскостей, представляющую собой выпуклый четырехугольник множества допустимых решений данной системы неравенств OQRS (закрашен серым).
Построим вектор-градиент grad Z = (0, 0); (38, 28), указывающий направление наискорейшего возрастания функции Z.
Линии уровня функции Z перпендикулярны вектору-градиенту grad Z и образуют семейство параллельных прямых.
Перемещаем линию уровня функции Z в направлении вектора-градиента grad Z, не выходя при этом за пределы допустимого множества (четырехугольника OQRS), до крайней точки допустимого множества.
Определяем, что максимального значения в области допустимого множества функция Z достигнет в точке R, которая является пересечением I и III прямых. Следовательно, координаты этой точки определяют оптимальный план производства, и мы можем их найти, решив систему уравнений:
3х1 + 3х3 = 186
4х1 + 2х3 = 196
1). Выразим переменную х3 через второе уравнение системы:
х3 = 196 – 4х1 = 98 – 2х1
2
2). Подставим полученное выражение 3). Найдем 4). Найдем максимальную
в 1-е уравнение и найдем значение х1: значение х3: прибыль:
3х1 + 3 (98 – 2х1) = 186 108 + 3х3 = 186
3х1 + 294 – 6х1 = 186 3х3 = 78 Z = 38х1 + 28х3
- 3х1 = - 108
х1* = 36 х3* = 26 Z(max) = 38*36 + 28*26 = 2096
- 1. Линейная производственная задача…………………………….3
- 1.2. Математическая модель линейной производственной задачи
- 1.3. Решение линейной производственной задачи симплексным методом.
- Выводы.
- 1.4. Проверка полученного решения
- 1.5. Графическое решение линейной производственной задачи с двумя переменными
- Двойственная задача линейного программирования,
- 2.1. Двойственная задача линейного программирования
- 2.2. Задача о «расшивке узких мест производства»
- Транспортная задача линейного программирования
- 3.1. Математическая модель транспортной задачи.
- 3.2. Решение транспортной задачи методом потенциалов.
- Динамическое программирование задача распределения капитальных вложений
- 4.1. Формулировка задачи распределения капитальных вложений
- 4.2. Решение задачи распределения капитальных вложений методом динамического программирования
- Анализ доходности и риска финансовых операций