Использование линейного программирования для решения задач оптимизации

Рассмотрим так называемую линию уровня линейной функции F, т. е. линию вдоль которой эта функция принимает одно и тоже значение a, т.е. F = a, или

c1x1+c2x2 = а (1)

линии уровня широко используются, например, на картах прогноза погоды, где извилистые линии – так называемые изотермы есть ничто иное, как линии уровня температуры Т = с. Ещё более простым примером линий уровня являются пара

ллели на географической карте. Это линии уровня широты.

Предположим надо найти самую северную точку какой-либо области, например страны или материка. Это будет точка, имеющая наибольшую широту, т. е. точка через которую проходит параллель (линия уровня) с самой большой широтой (уровнем).

Именно так и надо поступать при геометрическом решении задач линейного программирования . на многоугольнике решений следует найти точку, через которую проходит линия уровня функции F с наибольшим (если линейная функция максимизируется) или наименьшим (если она минимизируется) уровнем.

Уравнение линии функции (1) есть уравнение прямой линии. При различных уровнях а

Линии уровня параллельны, так как их угловые коэффициенты определяются только соотношением между коэффициентами c1 и c2 и следовательно, равны. Таким образом, линии уровня функции F – это своеобразные “параллели ”, расположенные обычно под углом к осям координат.

Важное свойство линии уровня линейной функции состоит в том, что при параллельном смещении линии в одну сторону уровень только возрастает, а при смещении линии в другую сторону – только убывает.

Пусть имеются три линии уровня :

F=c1x1 + c2x2 = а1 (I)

F=c1x1 + c2x2 = а2 (II)

F=c1x1 + c2x2 = а3 (III)

Причём линия II заключена между линиями I и III. Тогда а1 < а2 < а3 и а1 > а2 > а3.

В самом деле, на штриховой линии (перпендикулярной к линиям уровня на рис. 2) уровень является линейной функцией, а значит, при смещении в одном направлении возрастает, а в другом – убывает.

Для определения направления возрастания рекомендуется изобразить две линии уровня и определить, на какой них уровень больше. Например, одну из линий взять проходящей через начало координат (если линия функция имеет вид F=c1x1 + c2x2, т. е. без свободного члена, то это соответствует нулевому уровню). Другую линию можно провести произвольно, так, например, чтобы она проходила через множество решений системы ограничений. Далее найдём точку, в которой функция принимает максимальное значение, подобно тому как на карте находится самая северная или самая южная точка (на рис. 1 – это точка С или А).

II. Практический раздел

2.1 Решение транспортной задачи

Имеются два склада с сырьём. Ежедневно вывозится с первого склада 60 т сырья, со второго – 80 т. сырьё используется двумя заводами, причём первый завод получает – 50 т, а второй – 90 т. нужно организовать оптимальную (наиболее дешёвую) схему перевозок, если известно, что доставка 1 т сырья с первого склада на первый завод стоит 7 рублей, с первого склада на второй завод – 9 рублей, со второго склада на первый завод – 10 рублей, со второго склада на второй завод – 8 рублей.

Решение:

Обозначим через х1, х2 количество сырья, который нужно доставить с первой базы соответственно на первый, второй заводы, а через х3, х количество сырья, который нужно доставить со второй базы соответственно на первый, второй заводы. Составим выражения, которые в соответствии с исходными данными должны удовлетворять следующим условиям:

х1 + х2 = 60;

х3 + х4 = 80; (1)

х1 + х3 = 50;

х2 + х4 = 90.

Первое и второе уравнения описывают количество сырья, которое необходимо вывезти с первого и второго складов, а третье и четвёртое – сколько нужно завести сырья на первый и второй заводы. К данной системе уравнений нужно добавить систему неравенств:

хi ≥ 0, где i = 1, . ., 4, (2)

которая означает, что сырьё обратно с заводов на склады не вывозится. Тогда общая стоимость перевозок с учётом приведённых в таблице расценок выразится формулой :

f = 7х1 + 9 х2 + 10 х3 + 8х 4. (3)

Таким образом, мы пришли к типичной задаче линейного программирования : найти оптимальные значения проектных параметров хi (i = 1, . ., 4), удовлетворяющим условиям (2), (3) и минимизирующим стоимость перевозок (3).

Из анализа системы уравнений (1) следует, что только первые два уравнения являются независимыми, а последние можно получить из них. Поэтому фактически имеем систему :

х1 + х2 = 60;

х3 + х4 = 80; (4)

х3 = 50 - х1;

х4 = 90 - х2.

Поскольку в соответствии с (2) все проектные параметры должны быть неотрицательны, то с учётом (4) получим следующую систему неравенств:

х1 ≥ 0, х2 ≥ 0, 50 - х1 ≥ 0, 90 - х2 ≥ 0.

Эти неравенства можно записать в более компактном виде :

0 ≤ х1 ≤ 50, 0 ≤ х2 ≤ 90. (5)

Данная система неравенств описывает все допустимые решения рассматриваемой задачи. Среди всех допустимых значений свободных параметров х1 и х2 нужно найти оптимальные, минимизирующие целевую функцию f. Формула (3) для неё с учётом соотношений (4) принимает вид

f = 7х1 + 9 х2 + 10(50 - х1) + 8(90 - х2);

f = -3х1 + х2 + 1220.

Отсюда следует, что стоимость перевозок уменьшается с увеличением значений х1; поэтому нужно взять его наибольшее допустимое значение. В соответствии с (5) х1= 50, тогда получим, что х2 = 60 - х1 = 10. Тогда оптимальные значения остальных параметров можно найти по формулам (4):

х3 = 50 - х1 =50 – 50 = 0, х4 = 90 - х2 = 90 – 10 = 80.

В этом случае минимальная общая стоимость перевозок равна :

f = 7*50 + 9*10 + 10*0 + 8*80 = 350 + 90 + 0 + 640 = 1080.

То есть, минимальная общая стоимость перевозок f = 1080.

Покажем на рисунке схему доставки сырья на заводы. (Числа указывают количество сырья в тоннах).

2.2 Решение производственной задачи

Для производства двух видов изделий А и В предприятие использует три вида сырья. Другие условия задачи приведены в таблице.

 Скачать реферат