Главная страница

ппп. Метод указ по мат методам. Методические указания по выполнению практических работ по дисциплине Математические методы


Скачать 1.97 Mb.
НазваниеМетодические указания по выполнению практических работ по дисциплине Математические методы
Дата19.09.2022
Размер1.97 Mb.
Формат файлаdoc
Имя файлаМетод указ по мат методам.doc
ТипМетодические указания
#685112
страница9 из 14
1   ...   6   7   8   9   10   11   12   13   14

Задания для самостоятельной работы
1 вариант.

Задача. Имеются три пункта поставки однородного груза А1, А2, А3 и пять пунктов В1, В2, В3, В4, В5 потребления этого груза. На пунктах А1, А2 и А3 находится груз соответственно в количестве а1, а2 и а3 тонн. В пункты В1, В2, В3, В4, В5 требуется доставить соответственно b1, b2, b3, b4, b5 тонн груза. Расстояние между пунктами поставки и пунктами потребления приведено в таблице:

Пункты поставки

Пункты потребления

В1

В2

В3

В4

В5

А1

D11

D12

D13

D14

D15

А2

D21

D22

D23

D24

D25

А3

D31

D32

D33

D34

D35

Найти такой план закрепления потребителей за поставщиками однородного груза, чтобы общие затраты по перевозкам были минимальными.

а1=200, а2=350, а3=300,

b1=270, b2=130, b3=190, b4=150, b5=110.




2 вариант.

Задача. Имеются три пункта поставки однородного груза А1, А2, А3 и пять пунктов В1, В2, В3, В4, В5 потребления этого груза. На пунктах А1, А2 и А3 находится груз соответственно в количестве а1, а2 и а3 тонн. В пункты В1, В2, В3, В4, В5 требуется доставить соответственно b1, b2, b3, b4, b5 тонн груза. Расстояние между пунктами поставки и пунктами потребления приведено в таблице:

Пункты поставки

Пункты потребления

В1

В2

В3

В4

В5

А1

D11

D12

D13

D14

D15

А2

D21

D22

D23

D24

D25

А3

D31

D32

D33

D34

D35

Найти такой план закрепления потребителей за поставщиками однородного груза, чтобы общие затраты по перевозкам были минимальными.

а1=200, а2=300, а3=250,

b1=210, b2=150, b3=120, b4=135, b5=135.




3 вариант.

Задача. Имеются три пункта поставки однородного груза А1, А2, А3 и пять пунктов В1, В2, В3, В4, В5 потребления этого груза. На пунктах А1, А2 и А3 находится груз соответственно в количестве а1, а2 и а3 тонн. В пункты В1, В2, В3, В4, В5 требуется доставить соответственно b1, b2, b3, b4, b5 тонн груза. Расстояние между пунктами поставки и пунктами потребления приведено в таблице:

Пункты поставки

Пункты потребления

В1

В2

В3

В4

В5

А1

D11

D12

D13

D14

D15

А2

D21

D22

D23

D24

D25

А3

D31

D32

D33

D34

D35

Найти такой план закрепления потребителей за поставщиками однородного груза, чтобы общие затраты по перевозкам были минимальными.

а1=230, а2=250, а3=170,

b1=140, b2=90, b3=160, b4=110, b5=150.




4 вариант.

Задача. Имеются три пункта поставки однородного груза А1, А2, А3 и пять пунктов В1, В2, В3, В4, В5 потребления этого груза. На пунктах А1, А2 и А3 находится груз соответственно в количестве а1, а2 и а3 тонн. В пункты В1, В2, В3, В4, В5 требуется доставить соответственно b1, b2, b3, b4, b5 тонн груза. Расстояние между пунктами поставки и пунктами потребления приведено в таблице:


Пункты поставки

Пункты потребления

В1

В2

В3

В4

В5

А1

D11

D12

D13

D14

D15

А2

D21

D22

D23

D24

D25

А3

D31

D32

D33

D34

D35

Найти такой план закрепления потребителей за поставщиками однородного груза, чтобы общие затраты по перевозкам были минимальными.

а1=350, а2=200, а3=300,

b1=170, b2=140, b3=200, b4=195, b5=145.




5 вариант.

Задача. Имеются три пункта поставки однородного груза А1, А2, А3 и пять пунктов В1, В2, В3, В4, В5 потребления этого груза. На пунктах А1, А2 и А3 находится груз соответственно в количестве а1, а2 и а3 тонн. В пункты В1, В2, В3, В4, В5 требуется доставить соответственно b1, b2, b3, b4, b5 тонн груза. Расстояние между пунктами поставки и пунктами потребления приведено в таблице:

Пункты поставки

Пункты потребления

В1

В2

В3

В4

В5

А1

D11

D12

D13

D14

D15

А2

D21

D22

D23

D24

D25

А3

D31

D32

D33

D34

D35

Найти такой план закрепления потребителей за поставщиками однородного груза, чтобы общие затраты по перевозкам были минимальными.

а1=300, а2=250, а3=200,

b1=210, b2=150, b3=120, b4=135, b5=135.




Контрольные вопросы

    1. Какие задачи называются транспортными?

    2. В чем суть классической транспортной задачи?

    3. Что означает термин «транспортный тариф»?

    4. Как записывается условие баланса?

    5. Как выглядит математическая постановка транспортной задачи?

    6. В чем суть метода северо-западного угла?

    7. Основная идея метода наименьшей стоимости?

    8. В чем суть метода потенциалов?

    9. Какие клетки называются потенциальными?

    10. Какие виды контуров вы знаете?


Практическая работа №5

«Решение задач нелинейного программирования графическим методом.

Решение задач нелинейного программирования методом множителей Лагранжа»

Цель работы: Решить задачу нелинейного программирования графическим методом и методом множителей Лагранжа.

Краткая теория

Задачами нелинейного программирования называются задачи математического программирования, в которых нелинейны и (или) целевая функция, и (или) ограничения в виде неравенств или равенств.

Задачи нелинейного программирования можно классифицировать в соответствии с видом функции F(x), функциями ограничений и размерностью вектора х (вектора решений).

В самом общем виде классификация представлена в таблице.

Вид F(x)

Вид функции ограничений

Число переменных

Название задачи

Нелинейная

Отсутствуют

1

Безусловная однопараметрическая оптимизация

Нелинейная

Отсутствуют

Более 1

Безусловная многопараметрическая оптимизация

Нелинейная или линейная

Нелинейные или линейные

Более 1

Условная нелинейная оптимизация

Общих способов решения, аналогичных симплекс-методу линейного программирования, для нелинейного программирования не существует.
В каждом конкретном случае способ выбирается в зависимости от вида функции F(x).
Задачи нелинейного программирования на практике возникают довольно часто, когда, например, затраты растут не пропорционально количеству закупленных или произведённых товаров.

Задачи нелинейного программирования относятся к трудным вычислительным задачам. При их решении часто приходится прибегать к приближенным методам оптимизации. Мощным средством для решения задач нелинейного программирования являются численные методы. Они позволяют найти решение задачи с заданной степенью точности.

Общая формулировка нелинейных задач:

Найти переменные х1 , х2 , …, хn , удовлетворяющие системе уравнений

Ψ ( х1 , х2 , …, хn ) = bi , i = 1, 2, …, m

(1)

и обращающие в максимум ( минимум ) целевую функцию

Z = f ( х1 , х2 , …, хn )

(2)

Примером типичной и простой нелинейной задачи является следующая:
Данное предприятие для производства какого-то продукта расходует два средства в количестве х1 и х2 соответственно. Это факторы производства, например, машины и труд, два различных сырья и т.п., а величины х1 и х2 – затраты факторов производства. Факторы производства впредь будем считать взаимозаменяемыми. Если это «труд» и «машины», то можно применять такие методы производства, при которых величина затрат машин в сопоставлении с величиной затрат труда оказывается больше или меньше (производство более или менее трудоемкое).

Объем производства (выраженный в натуральных или стоимостных единицах) является функцией затрат производства Z = f ( х1 , х2 ). Эта зависимость называется производственной функцией. Издержки зависят от расхода обоих факторов (х1 и х2) и от цен этих факторов (c1 и c2). Совокупные издержки выражаются формулой b = c1 х1 + c2 х2. Требуется при данных совокупных издержках определить такое количество факторов производства, которое максимизирует объем продукции Z.

Математическая модель этой задачи имеет вид: определить такие переменные х1 и х2, удовлетворяющие условиям

c1 х1 + c2 х2 = b

(3)




х1 ≥ 0, х2 ≥ 0,

(4)

при которых функция

Z = f (х1, х2 )

(5)

достигает максимума. Как правило, функция (5) может иметь произвольный нелинейный вид.

Использую классические методы оптимизации, следует четко представлять себе различие между локальным экстремумом функции, глобальным экстремумом и условным экстремумом. Понятие условного экстремума вводится для случая, когда число переменных n не меньше 2 (n ≥ 2). Будем полагать, что функция Z = f ( х1 , х2 , …, хn ) = f (X) дважды дифференцируема в точке Х* = (х1 *, х2 *, …, хn* ), (Х* € D(f)) и в некоторой ее окрестности.

Если для всех точек Х этой окрестности f (X*) ≥ f (X) или f (X*) ≤ f (X), то говорят, что функция f (X) имеет экстремум в X* (соответственно максимум или минимум).

Точка X* , в которой все частные производные функции Z = f (Х) равны 0, называется стационарной точкой.
1   ...   6   7   8   9   10   11   12   13   14


написать администратору сайта