Для откорма животных употребляется два вида корма

Для откорма животных употребляется два вида корма thumbnail

Вариант № 2.

Задача № 1. Решить графическим методом типовую задачу оптимизации.

Совхоз для кормления животных использует два вида корма. В дневном рационе животного должно содержаться не менее 6 единиц питательного вещества и не менее 12 единиц питательного вещества . Какое количество корма надо расходовать ежедневно на одного животного, чтобы затраты были минимальными? Использовать данные таблицы:

Для откорма животных употребляется два вида корма

Построить экономико-математическую модель задачи, дать необходимые комментарии к ее элементам и получить решение графическим методом. Что произойдет, если решать задачу на максимум и почему?

Решение:

1.  Введем переменные:

– количество корма 1;

– количество корма 2.

2.  Зададим целевую функцию. Задача на минимизацию затрат. Запишем уравнение, описывающее затраты

3.  Ограничения:

Найдем решение сформированной задачи, используя ее геометрическую интерпретацию. Сначала определим область допустимых решений. Для этого в неравенствах системы ограничений знаки неравенств заменим на знаки точных равенств, и найдем соответствующие прямые:

Выразим через

Для построения прямой достаточно двух точек, найдем их координаты:

Эти прямые изображены на рисунке 1. Условие неотрицательности показывает, что искомая область располагается в первой четверти.

Каждая из построенных прямых делит плоскость на две полуплоскости. Координаты точек одной полуплоскости удовлетворяют исходному неравенству, а другой – нет. Чтобы определить искомую полуплоскость, нужно взять какую-нибудь точку, принадлежащую одной из полуплоскостей, и проверить, удовлетворяют ли ее координаты данному неравенству. Если координаты взятой точки удовлетворяют данному неравенству, то искомой является та полуплоскость, которой принадлежит эта точка, в противном случае – другая полуплоскость.

Для откорма животных употребляется два вида корма

Рисунок 1. Графический метод решения

На рисунке 1, область допустимых решений не ограничена и отмечена штрихом. Координаты любой точки, принадлежащей этой области, удовлетворяют данной системе неравенств и условию неотрицательности переменных. Поэтому сформулированная задача будет решена, если мы сможем найти точку, принадлежащую области допустимых решений, в которой целевая функция принимает минимальное значение. Чтобы найти указанную точку, построим вектор и линию уровня, которая перпендикулярна этому вектору.

Так как задача на минимум, то линию уровня будем двигать по направлению вектора. Первая точка касания и будет оптимальным решением. Координаты этой точки и определяют оптимальные количества кормов и , при которых ежедневные затраты на кормление одного животного являются минимальными.

В данном примере это точка пересечения прямых I и Следовательно, ее координаты удовлетворяют уравнениям этих прямых

Следовательно, если совхоз для кормления животных будет использовать 2 кг корма 1 и 2 кг корма 2, то минимальные затраты составят

Если данную задачу решать на максимум, то линия уровня будет сдвигаться вправо до бесконечности (так область решений не ограничена). Таким образом, конечного решения не будет.

Задача № 2. Предложить оптимальное управленческое решение в следующих типовых хозяйственных ситуациях.

В обработку поступили две партии досок для изготовления комплектов из трех деталей (треугольные каркасы настилов на стройплощадку), причем первая партия содержит 52 доски длиной по 6,5 м каждая, вторая содержит 200 досок длиной по 4 м каждая. Каждый комплект состоит из двух деталей по 2 м каждая и одной детали в 1,25 м.

Ставится задача поиска рационального варианта раскроя поступившего в обработку материала.

Решение:

Критерием оптимальности в данной задаче будет максимум выпуска комплектной продукции. Построим возможные способы раскроя исходного материала:

Для откорма животных употребляется два вида корма

Введем необходимые обозначения: – число досок из партии , которое следует раскроить способом. Рассмотрим соотношения:

Обозначим через – минимальное из этих соотношений (это и будет количество комплектной продукции). Следовательно, экономико-математическая модель примет вид:

Целые неотрицательные. Для удобства записи заменим двухиндексные переменные на одноиндексные переменные так как это показано в таблице раскроя Тогда ЭММ задачи примет вид:

При ограничениях:

Реализуя приведенную модель в любом пакете прикладных программ, получим решение:

Оптимальные значения остальных переменных равны нулю. Следовательно, в данной хозяйственной ситуации максимальное количество наборов, равное 215 шт. можно изготовить и реализовать, если:

– раскроить каждую из 15 досок длиной 6,5 м на 2 детали по 2 м и 2 детали по 1,25 м;

– раскроить каждую из 37 досок длиной 6,5 м на 5 деталей по 1,25 м;

– раскроить каждую из 200 досок длиной 4 м на 2 детали по 2 м. В этом случае будет получена максимальная выручка.

Задача № 3. Провести моделирование и решить специальную задачу линейного программирования.

Компания, занимающаяся ремонтом автомобильных дорог, в следующем месяце будет проводить ремонтные работы на пяти участках автодорог. Песок на участки ремонтных работ может доставляться из трех карьеров, месячные объемы предложений по карьерам известны. Из планов производства ремонтных работ известны месячные объемы потребностей по участкам работ. Имеются экономические оценки транспортных затрат (в у. е.) на перевозку 1тонны песка с карьеров на ремонтные участки.

Читайте также:  Какой сухой корм выбрать для щенка алабая

Числовые данные для решения содержатся ниже в Матрице планирования. Требуется:

1) Предложить план перевозок песка на участки ремонта автодорог, который обеспечивает минимальные совокупные транспортные издержки.

2) Что произойдет с оптимальным планом, если изменятся условия перевозок: а) появится запрет на перевозки от первого карьера до второго участка работ?; б) по этой коммуникации будет ограничен объем перевозок 3 тоннами?

Матрица планирования:

Для откорма животных употребляется два вида корма

Решение:

Суммарные объемы предложений по карьерам равны суммарным объемам потребностей по участкам работ, т. е. выполняется условие общего баланса Следовательно, данная задача закрытого типа.

Построим начальный базисный план Методом минимальной стоимости. Назначение перевозок начинаем с клетки (1,5), имеющей минимальную стоимость перевозки (1). В клетку (1,5) записываем наименьшее из значений и и исключаем из дальнейшего рассмотрения пятый участок. Корректируем предложение первого карьера на величину

Следующая поставка осуществляется от второго карьера третьему участку. В клетку (2,3) назначаем перевозку исключаем из дальнейшего рассмотрения третий участок. Корректируем предложение второго карьера С оставшейся матрицей поступаем аналогично предыдущему:

План перевозок, построенный методом минимальной стоимости:

Для откорма животных употребляется два вида корма

Построенный начальный план перевозок является вырожденным, так как число назначенных перевозок меньше В одну из свободных клеток поставим ноль. Определим полную стоимость перевозок по найденному опорному плану:

Определим оптимальность полученного плана. С помощью Метода потенциалов вычислим потенциалы строк и столбцов по стоимости перевозок в загруженных клетках. Если известен , то если известен , то Положим, например, Тогда будут вычислены и остальные потенциалы строк и столбцов.

Для откорма животных употребляется два вида корма

Для незагруженных клеток вычислим величины превышения стоимости

Полученный план не оптимален. Среди оценок имеется отрицательное значение. Потенциальной является клетка . От клетки строим замкнутый контур: Начиная с клетки разметим вершины контура попеременно знаками плюс «+», минус «-», обходя замкнутый контур в любом направлении. Из клеток, помеченных знаком «-», выбираем наименьшее значение объема перевозки Сформируем новый улучшенный план: на 100 увеличим перевозки в клетках, помеченных знаком «+», и уменьшим в клетках, помеченных знаком «-».

Для откорма животных употребляется два вида корма

Определим полную стоимость перевозок по новому плану

Вычислим потенциалы и величины превышения стоимости для незагруженных клеток:

Полученный план не оптимален. Среди оценок имеется отрицательное значение. Потенциальной является клетка . От клетки строим замкнутый контур: Выбираем наименьшее значение объема перевозки Сформируем новый улучшенный план: на 0 увеличим перевозки в клетках, помеченных знаком «+», и уменьшим в клетках, помеченных знаком «-».

Для откорма животных употребляется два вида корма

Определим полную стоимость перевозок по новому плану

Вычислим потенциалы и величины превышения стоимости для незагруженных клеток:

Характеристики свободных клеток не отрицательны, следовательно, текущий план оптимален.

Выясним, что произойдет с оптимальным планом, если появится запрет на перевозки от первого карьера до второго участка работ. В этом случае, будем считать, что транспортные затраты на перевозку от первого карьера до второго участка работ бесконечно большая . Составим начальный план методом минимальной стоимости в столбце.

Для откорма животных употребляется два вида корма

Построенный начальный план перевозок является невырожденным, так как число назначенных перевозок равно Определим полную стоимость перевозок по найденному опорному плану:

Определим оптимальность полученного плана с помощью Метода потенциалов.

Для откорма животных употребляется два вида корма

Для незагруженных клеток вычислим величины превышения стоимости

Характеристики свободных клеток не отрицательны, следовательно, текущий план оптимален. Таким образом, при запрете на перевозку с первого карьера на второй участок, транспортные расходы вырастут на

Выясним, что произойдет с оптимальным планом, если перевозка от первого карьера до второго участка работ будет ограничена объемом 3 тонны. Составим начальный план произвольным образом, учитывая данное ограничение.

Для откорма животных употребляется два вида корма

Построенный начальный план перевозок является невырожденным, так как число базисных клеток (без ограничений на перевозку) равно Определим полную стоимость перевозок по найденному опорному плану:

Определим оптимальность полученного плана с помощью Метода потенциалов.

Для откорма животных употребляется два вида корма

Для незагруженных клеток вычислим величины превышения стоимости

Полученный план не оптимален. Среди оценок имеются отрицательные значения. Потенциальной является клетка . От клетки строим замкнутый контур: Выбираем наименьшее значение объема перевозки Сформируем новый улучшенный план.

Для откорма животных употребляется два вида корма

Определим полную стоимость перевозок по найденному опорному плану:

Для незагруженных клеток вычислим величины превышения стоимости

Полученный план не оптимален. Среди оценок имеются отрицательные значения. Потенциальной является клетка . От клетки строим замкнутый контур: Выбираем наименьшее значение объема перевозки Сформируем новый улучшенный план.

Для откорма животных употребляется два вида корма

Определим полную стоимость перевозок по найденному опорному плану:

Для незагруженных клеток вычислим величины превышения стоимости

Характеристики свободных клеток не отрицательны (кроме клетки с ограничением), следовательно, текущий план оптимален. Таким образом, при ограничении на перевозку с первого карьера на второй участок тремя тоннами, транспортные расходы вырастут на

Читайте также:  Каким кормом лучше всего кормить шиншиллу

Задача № 4. Рассчитать характеристики системы массового обслуживания. Поток требований является простейшим (пуассоновским), а продолжительность обслуживания распределена по экспоненциальному закону.

На строительном участке в инструментальной мастерской работают 3 мастера. Если рабочий заходит в мастерскую, когда все мастера заняты обслуживанием ранее обратившихся работников, то он не уходит из мастерской и ожидает обслуживания. Статистика показала, что среднее число рабочих, обращающихся в мастерскую в течение часа, равно 4, среднее время, которое затрачивает мастер на заточку или ремонт инструмента, равно 10 мин. Рассчитайте основные характеристики работы данной мастерской как СМО с ожиданием.

Решение:

Имеем

Тогда интенсивность обслуживания равна

Интенсивность нагрузки равна

Поскольку

Очередь не растет безгранично и имеет смысл говорить о предельном стационарном режиме работы СМО. Находим вероятности состояний:

Для откорма животных употребляется два вида корма

Число занятых каналов найдем, разделив абсолютную пропускную способность СМО на интенсивность обслуживания

Вероятность отсутствия очереди будет:

Среднее число рабочих в очереди:

Среднее число рабочих в мастерской:

Среднее время ожидания в очереди:

Среднее время пребывания рабочего в мастерской:

Источник

Известны также технологические 
коэффициенты aij, которые показывают, сколько
единиц i-го ресурса требуется для производства
единицы изделия j-го вида (
 
).

Прибыль, получаемая предприятием
при реализации изделия j-го вида, равна
cj.

В планируемом периоде 
значения величин aij, bi и cj остаются постоянными.

Требуется составить такой план выпуска продукции,
при реализации которого прибыль предприятия
была бы наибольшей.

Остается рассмотреть простой пример задачи такого класса.

Задача: Компания специализируется на выпуске
хоккейных клюшек и наборов шахмат. Каждая
клюшка приносит компании прибыль в размере
2 д.е., а каждый шахматный набор – в размере
4 д.е. На изготовление одной клюшки требуется
четыре часа работы на участке A и два часа
работы на участке B. Шахматный набор изготавливается
с затратами шести часов на участке A, шести
часов на участке B и одного часа на участке
C. Доступная производственная мощность
участка A составляет 120 часов в день, участка
В – 72 часа и участка С – 10 часов. Сколько
клюшек и шахматных наборов должна выпускать
компания ежедневно, чтобы получать максимальную
прибыль?

Условия задач указанного
класса часто представляют в табличной 
форме (см. таблицу 1.1).

Таблица 1.1 – Исходные данные
задачи об использовании
производственных ресурсов

Производственные 
участки

Затраты времени на единицу
продукции, час

Доступный
фонд 
времени, час

клюшки

наборы шахмат

А

4

6

120

В

2

6

72

С

1

10

Прибыль на единицу 
продукции, д.е.

2

4

 

По данному условию 
сформулируем задачу линейного программирования.

Обозначим: x1 – количество выпускаемых ежедневно
хоккейных клюшек, x2 – количество
выпускаемых ежедневно шахматных наборов.

Формулировка ЗЛП:

= 2×1 + 4×2 → max;

 

4×1 + 6×2 ≤ 120, 
2×1 + 6×2 ≤ 72, 
x2 ≤ 10;

 

x1 ≥ 0,   x2 ≥ 0.

 

Подчеркнем, что каждое
неравенство в системе функциональных
ограничений соответствует в 
данном случае тому или иному производственному 
участку, а именно: первое – участку А, второе –
участку В, третье – участку С.

Повторимся, методы решения 
ЗЛП мы будем рассматривать чуть
позднее, а сейчас – пример задачи другого 
типа.

2. Задача о смесях
(планирование состава продукции).

К группе задач о смесях относят задачи по отысканию наиболее
дешевого набора из определенных исходных
материалов, обеспечивающих получение
смеси с заданными свойствами. Иными словами,
получаемые смеси должны иметь в своем
составе m различных компонентов в определенных
количествах, а сами компоненты являются
составными частями n исходных материалов.

Задача: На птицеферме употребляются два вида
кормов – I и II. В единице массы корма I содержатся
единица вещества A, единица вещества В
и единица вещества С. В единице массы
корма II содержатся четыре единицы вещества
А, две единицы вещества В и не содержится
вещество C. В дневной рацион каждой птицы
надо включить не менее единицы вещества
А, не менее четырех единиц вещества В
и не менее единицы вещества С. Цена единицы
массы корма I составляет 3 рубля, корма
II – 2 рубля.

Составьте ежедневный рацион
кормления птицы так, чтобы обеспечить
наиболее дешевый рацион.

Представим условие 
задачи в таблице 1.2.

Таблица 1.2 –
Исходные данные задачи
о смесях

Питательные 
вещества

Содержание веществ в единице
массы корма, ед.

Требуемое количество 
в смеси, ед.

корм I

корм II

А

1

4

1

В

1

2

4

С

1

1

Цена единицы 
массы корма, р

2

4

 

Сформулируем задачу
линейного программирования.

Обозначим: x1 – количество корма I в дневном
рационе птицы, x2 – количество корма
II в дневном рационе птицы.

Формулировка ЗЛП:

= 3×1 + 2×2 → min;

 

x1 + 4×2 ≥ 1, 
x1 + 2×2 ≥ 4, 
x1 ≥ 1;

 

x1 ≥ 0,   x2 ≥ 0.

 

3. Транспортная
задача.

Под транспортной задачей понимают
целый ряд задач, имеющих определенную
специфическую структуру. Наиболее
простыми транспортными задачами являются
задачи о перевозках некоторого продукта
из пунктов отправления в пункты назначения
при минимальных затратах на перевозку.

Задача: Три поставщика одного и того же продукта
располагают в планируемый период следующими
его запасами: первый – 120 условных единиц,
второй – 100 условных единиц, третий –
80 условных единиц. Этот продукт должен
быть перевезен к трем потребителям, потребности
которых равны 90, 90 и 120 условных единиц,
соответственно.

Обычно начальные условия транспортной
задачи записывают в так называемую транспортную таблицу
(см. таблицу 1.3). В ячейках таблицы в левом
верхнем углу записывают показатели затрат
(расходы по доставке единицы продукта
между соответствующими пунктами), под
диагональю каждой ячейки размещается
величина поставки xij (т.е. xij
– количество единиц груза, которое будет
перевезено от i-го поставщика j-му потребителю).

Таблица 1.3 –
Исходные данные транспортной
задачи

Необходимо определить
наиболее дешевый вариант перевозок, при
этом каждый поставщик должен отправить
столько груза, сколько имеется у него
в запасе, а каждый потребитель должен
получить нужное ему количество продукции.

Сформулируем ЗЛП:

= 7×11 + 6×12 + 4×13 + 3×21
+ 8×22 + 5×23 + 2×31 + 3×32
+ 7×33 → min;

 

x11 + x12 + x13 = 120, 
x21 + x22 + x23 = 100, 
x31 + x32 + x33 = 80, 
x11 + x21 + x31 = 90, 
x12 + x22 + x32 = 90, 
x13 + x23 + x33 = 120;

 

xij ≥ 0,   (

,

).

 

3. Геометрический (графический)
метод решения задач ЛП

Если система ограничений 
задачи линейного программирования
представлена в виде системы линейных
неравенств с двумя переменными,
то такая задача может быть решена геометрически.
Таким образом, данный метод решения ЗЛП
имеет очень узкие рамки применения.

Однако метод представляет большой 
интерес с точки зрения выработки 
наглядных представлений о сущности
задач линейного программирования.

Геометрический (или графический) метод
предполагает последовательное выполнение
ряда шагов. Ниже представлен порядок
решения задачи линейного программирования
на основе ее геометрической интерпретации.

1. Сформулировать ЗЛП.

2. Построить на плоскости {х1, х2}
прямые, уравнения которых получаются
в результате замены в ограничениях знаков
неравенств на знаки точных равенств.

3. Найти полуплоскости, определяемые
каждым из ограничений задачи.

4. Найти многоугольник решений.

5.  Построить прямую c1x1
+ c2x2 = h, где h – любое положительное
число, желательно такое, чтобы проведенная
прямая проходила через многоугольник
решений.

6. Перемещать найденную 
прямую параллельно самой себе 
в направлении увеличения (при 
поиске максимума) или уменьшения
(при поиске минимума) целевой функции. В результате,
либо отыщется точка, в которой целевая
функция принимает максимальное (минимальное)
значение, либо будет установлена неограниченность
функции на множестве решений.

7. Определить координаты 
точки максимума (минимума) функции и вычислить значение функции
в этой точке.

Далее рассмотрим пример
решения ЗЛП графическим методом.
Для этого воспользуемся представленной ранее задачей о хоккейных
клюшках и шахматных наборах.

1. Формулировка задачи уже приводилась,
здесь нам остается лишь повторить ее:

= 2×1 + 4×2 → max;

 

4×1 +6×2 ≤ 120, 
2×1 +6×2 ≤ 72, 
x2 ≤ 10;

 

x1 ≥ 0,   x2 ≥ 0.

 

2. Теперь построим 
прямые, соответствующие каждому 
из функциональных ограничений 
задачи (см. рисунок 2.1). Эти прямые 
обозначены на рисунке в виде (1), (2) и (3).

Рисунок 2.1 –
Геометрическое решение 
ЗЛП

3. Штрихи на прямых 
указывают полуплоскости, определяемые 
ограничениями задачи.

4. Область допустимых решений 
включает в себя точки, для 
которых выполняются все ограничения 
задачи. В нашем случае область представляет
собой пятиугольник (на рисунке обозначен
ABCDO и окрашен синим цветом).

5. Прямая, соответствующая целевой 
функции, на рисунке представлена 
пунктирной линией.

6. Прямую передвигаем параллельно 
самой себе вверх (направление
указано стрелкой), поскольку именно при
движении в этом направлении значение
целевой функции увеличивается. Последней
точкой многоугольника решений, с которой
соприкоснется передвигаемая прямая,
прежде чем покинет его, является точка
C. Это и есть точка, соответствующая оптимальному
решению задачи.

7. Осталось вычислить 
координаты точки С. Она является 
точкой пересечения прямых (1) и 
(2). Решив совместно уравнения 
этих прямых, найдем:
,
. Подставляя найденные величины в целевую
функцию, найдем ее значение в оптимальной
точке
.

Таким образом, для максимизации
прибыли компании следует ежедневно 
выпускать 24 клюшки и 4 набора. Реализация
такого плана обеспечит ежедневную прибыль в размере 64 д.е.

4. Пример решения задачи ЛП
геометрическим методом

При откорме 
каждое животное должно получить не менее
10 ед. питательного вещества S1, не менее 15 ед. вещества
S2 и не менее 28 вещества S3 .
Для составления рациона используют два
вида корма. Составить рацион минимальной
стоимости.

Питательные вещества

Количество единиц питательных 
веществ в 1 кг. корма

корм 1

корм 2

S1 = 10

2

1

S2 = 15

1

3

S3 = 28

2

4

Стоимость 1 кг. корма

2

5

Необходимо найти минимальное 
значение целевой функции F=2×1+5×2→min, при системе ограничений
(исходя из условия):

Построим прямые уравнения,
для чего заменим в ограничениях
знаки неравенств на точные равенства:

(1) 2×1 + x2 = 10

Точки, через которые 
проходит прямая:

x1 = 5, x2 = 0 ; x1
= 3, x2 = 4.

(2) x1 + 3×2
= 15

Точки, через которые проходит прямая:

x1 = 0, x2
= 5 ; x1 = 6, x2
= 3.

(3) 2×1 + 4×2 = 28

Точки, через которые проходит прямая:

Источник

Читайте также:  Корм для щенка маламута до 2 месяцев