ГРАФО-АНАЛИТИЧЕСКИЙ МЕТОД


Графоаналитический метод используется в том случае, когда модель линейного программирования можно преобразовать к модели, содержащей две неотрицательные переменные. Тогда графически может быть построена допустимая область , обычно представляющая собой выпуклый многоугольник в .

Графоаналитический метод используется в простейшем случае, когда система (объект) определена не более чем двумя переменными или не более чем двумя свободными переменными ( ; где – ранг матрицы, составленной из коэффициентов в системе ограничений задачи в виде равенств).

Экстремум целевой функции достигается в одной из вершин этого многоугольника или в каждой точке прямой, соединяющей две соседние вершины (если сторона многоугольника параллельна линии уровня, задаваемой целевой функцией).

Если имеются три переменные, то также можно применить этот метод: прямые заменяются плоскостями, выпуклый многоугольник –выпуклым многогранником , линия уровня – поверхностью уровня (плоскостью).

Пусть требуется найти неотрицательные значения двух переменных и , удовлетворяющих линейным ограничениям вида

и доставляющих минимум (максимум) линейной целевой функции:

,

что записывается .

Приведем вычислительный алгоритм графоаналитического метода реализации модели линейного программирования.

Алгоритм решения задачи сводится к следующему:

1. На плоскости построить прямые, уравнения которых получаются в результате замены в ограничениях и знаков неравенств на знак точных равенств.

2. Найти полуплоскости, определяемые каждым ограничением задачи.

3. Построить область допустимых решений D, получаемую пересечением полуплоскостей.

4. Построить линию уровня где , соответствующую целевой функции.

5. Построить из начала координат вектор (его смысл – градиент, поэтому это вектор нормали к линии уровня (прямой), соответствующей целевой функции, направленный в сторону наибольшего возрастания функции).

6. Для поиска передвигать линию уровня в направлении вектора и найти ее последнюю общую точку с областью D. Для поиска передвигать линию уровня в направлении .

7. Определить координаты точки ( ) целевой функции – оптимальное решение .

8. Вычислить значение целевой функции в точке , то есть

(или ) в области D.

Замечания

1.Вместо п. 4–6 можно по очереди подставлять в целевую функцию координаты каждой вершины.

2. Если целевая функция имеет вид , то п.4 – 7 проводить для функции (постоянная не влияет на нахождение экстремума, а только сказывается на самой величине ).

 

 

3. Если имеются три переменные, то также можно применить этот метод: прямые заменяются плоскостями, выпуклый многоугольник – выпуклым многогранником , линия уровня – поверхностью уровня (плоскостью).

Примеры

1. Фирма выпускает два вида тканей. Суточные ресурсы фирмы следующие: 6 единиц производственного оборудования, 8 единиц сырья, 6 единиц энергоресурсов. Расходы каждого типа ресурсов на единицу ткани каждого вида представлены в табл.

Таблица

  Вид ткани
Ресурсы
Оборудование
Сырьё
Энергоресурсы

Условная цена единицы ткани первого вида равна 2, а второго вида – 2. Требуется построить математическую модель для нахождения оптимального суточного плана выпуска ткани, обеспечивающего максимальную выручку от реализации готовой продукции. Найти оптимальный план выпуска ткани.

Решение

Введем переменные:

x1 – объём (количество единиц) производимой ткани первого вида;

x2 – второго вида;

По смыслу задачи .

По условию задачи система ограничений имеет вид

Целевую функцию зададим в виде .

Таким образом, необходимо найти неотрицательные решения системы ограничений, представленные линейными неравенствами, которые обращают в максимум введенную линейную целевую функцию.

Применим для решения задачи алгоритм графоаналитического метода для двух переменных. Для этого на плоскости в первой четверти построим прямые, уравнения которых получаются в результате замены в системе ограничений знаков неравенств на знак точных равенств

Для построения прямых используем их уравнения в отрезках

Каждая из прямых разобьёт плоскость на две полуплоскости. Выберем нужные полуплоскости в соответствии с заданной системой ограничений и получим область – многоугольник ОАВСЕ.

Рис. 1

 

 


Построим линию уровня : , соответствующую целевой функции. Так как ищем максимум целевой функции, то передвигаем линию уровня параллельно вверх и вправо до нахождения ее последней общей точки с областью . Такой прямой будет , а точкой – . Координаты этой точки и дадут оптимальное решение .

Суточная выручка, соответствующая оптимальной организации производства, составляет 4,5 условных единиц.

Отметим, что на производство тканей в указанных количествах:1,5 единиц первого вида и 0,75 – второго, будет задействовано всё производственное оборудование и вся электроэнергия, а сэкономлено 2,75 единиц сырья.

Ответ. .

Замечание.Модели, подобные приведённой, относятся к моделям оптимального планирования ЛП.



Дата добавления: 2016-05-28; просмотров: 3159;


Поиск по сайту:

Воспользовавшись поиском можно найти нужную информацию на сайте.

Поделитесь с друзьями:

Считаете данную информацию полезной, тогда расскажите друзьям в соц. сетях.
Poznayka.org - Познайка.Орг - 2016-2024 год. Материал предоставляется для ознакомительных и учебных целей.
Генерация страницы за: 0.011 сек.