Прикладная математика

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 24 Ноября 2011 в 01:42, курсовая работа

Описание

Минимальное значение риска равно и меньше r0. Этот риск соответствует ситуациям, когда Первый игрок играет по оптимальной стратегии Р*, а второй использует свою первую чистую стратегию Q2; или, когда Первый игрок использует свою первую чистую стратегию Р1, а Второй игрок – оптимальную Q*. Однако играть с таким риском, как отмечалось выше, можно только с согласия обоих игроков, т.е. при их сотрудничестве друг с другом.

Содержание

1. Линейная производственная задача . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
2. Двойственная задача . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
3. Задача «о расшивке узких мест производства» . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
4. Транспортная задача линейного программирования . . . . . . . . . . . . .12
5. Динамическое программирование. Задача оптимальных значений инвестиций. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
6. Динамическая задача управления производством и запасами . . . . .18
7. Матричная модель производственной программы предприятия . . . 21
8. Матричная игра как модель конкуренции и сотрудничества . . . . . . 22

Работа состоит из  1 файл

курсовая.docx

— 200.00 Кб (Скачать документ)

Федеральное агентство по образованию 

Государственное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

«Государственный  Университет Управления» 
 
 

Институт  информационных систем управления

Кафедра прикладной математики 
 
 
 
 

КУРСОВАЯ  РАБОТА

по учебной  дисциплине «Прикладная математика» 
 
 
 
 
 
 

Вариант №11

Исполнитель:

студентка Ибрагимова А.В.   группы Антикризисное управление 2-1 подпись  _________ 

Руководитель  курсовой работы: к.т.н., доцент Бодров А.П. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

     Москва 2011 
Содержание

     1. Линейная производственная задача . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3

     2. Двойственная задача . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7

     3. Задача «о расшивке узких мест производства» . . . . . . . . . . . . . . . . . 9

     4. Транспортная задача линейного  программирования . . . . . . . . . . . . .12

     5. Динамическое программирование. Задача оптимальных значений инвестиций. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16

     6. Динамическая задача управления  производством и запасами . . . . .18

     7. Матричная модель производственной  программы предприятия . . . 21

     8. Матричная игра как модель  конкуренции и сотрудничества . . . . . . 22 
 
 

 

     1. Линейная производственная  задача

36 30 16 12  
4 5 2 3 180
6 0 4 1 150
0 7 6 5 140
 

     Технологическая матрица А затрат ресурсов на единицу продукции каждого вида:

     

     Вектор  В объемов ресурсов:

     

     Вектор  С удельной прибыли:

     

     Задача  состоит в том, чтобы найти  производственную программу, максимизирующую  прибыль:

     

     при условиях:

     

     Заменяем  неравенства уравнениями при  помощи дополнительных неотрицательных  переменных x5, x6, x7 (балансовые переменные, которые показывают остатки ресурсов). Получаем линейную производственную задачу в каноническом виде:

     

     Для решения задачи воспользуемся симплексным  методом. Решение приведено в  таблицах:

Cб Б Н 36 30 16 12 0 0 0
x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7
0 x5 180 4 5 2 3 1 0 0
0 x6 150 6 0 4 1 0 1 0
0 x7 140 0 7 6 5 0 0 1
  P 0 -36 -30 -16 -12 0 0 0

      , следовательно, 6 – разрешающий элемент.

     х1 - в базис, х6 – исключаем из базиса.

Cб Б Н 36 30 16 12 0 0 0
x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7
0 x5 80 0 5 - 2/3 7/3 1 -2/3 0
36 x1 25 1 0 2/3 1/6 0 1/6 0
0 x7 140 0 7 6 5 0 0 1
  P 900 0 -30 8 -6 0 -6 0

      , следовательно, 5 – разрешающий  элемент. 

     x2 - в базис, х5 – исключаем из базиса.

Cб Б Н 36 30 16 12 0 0 0
x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7
30 x2 16 0 1 -2/15 7/15 1/5 -2/15 0
36 x1 25 1 0 2/3 1/6 0 1/6 0
0 x7 28 0 0 104/5 26/15 -7/5 14/15 1
  P 1380 0 0 4 8 6 2 0

     Оптимальное решение получено, так как все оценочные коэффициенты (0, 0, 4, 8, 6, 2, 0) неотрицательны.

     Оптимальное решение: x1 = 25, х2 = 16, х7 = 28, наибольшая прибыль Pmax = 1380. Первый и второй ресурс использованы полностью, так как их остатки равны нулю (x5 = x6 = 0 – узкие места производства), а остаток у третьего ресурса равен 28 (x7 = 28).  

     2. Двойственная задача

     Технологическая матрица А затрат ресурсов на единицу  продукции, вектор В объемов ресурсов, вектор С удельной прибыли:

      

     y1, y2, y3 – двойственные (расчетные) переменные.

     Для производства единицы продукции  первого вида нужно затратить 4 единицы  ресурса первого вида и 6 – второго. В ценах y1, y2, y3 затраты составят 4y1 + 6y2. За единицу первой продукции прибыль составляет 36:

     

     Для производства единицы продукции  второго вида нужно затратить 5 единиц ресурса первого вида и 7 – третьего. В ценах y1, y2, y3 затраты составят 5y1 + 7y3. За единицу второй продукции прибыль составляет 30:

     

     Для производства единицы продукции  третьего вида нужно затратить 2 единицы  ресурса первого вида, 4 – второго, 6 – третьего. В ценах y1, y2, y3 затраты составят 2y1 + 4y2 + 6y3. За единицу третьей продукции прибыль составляет 16:

     

     Для производства единицы продукции  четвертого вида нужно затратить 3 единицы  ресурса первого вида, 1 – второго, 5 – третьего. В ценах y1, y2, y3 затраты составят 3y1 + 1y2 + 5y3. За единицу четвертой продукции прибыль составляет 12:

     

     Таким образом, нужно найти вектор двойственных оценок Y = (y1, y2, y3) минимизирующий общую оценку всех ресурсов:

      

     при условии, что по каждому виду продукции  суммарная оценка всех ресурсов, затрачиваемых  на производство единицы продукции, не меньше прибыли, получаемой от реализации единицы этой продукции:

     

     Оценки  ресурсов не могут быть отрицательны:

     

     Решение задачи можно найти с помощью  второй основной теоремы двойственности: для оптимальности допустимых решений  X = (x1, x2, x3, x4) и Y = (y1, y2, y3) пары двойственных задач необходимо и достаточно выполнение условий:

             

     Ранее было найдено, что в решении этой задачи x1>0, x2>0, поэтому:

     

     Если  учесть, что третий ресурс был избыточным (так как x7 = 28), то y3 = 0, то получаем систему уравнений:

     

     Получаем, что y1 = 6, y2 = 2.

     Двойственные  оценки ресурсов:

     Yопт = (6, 2, 0).

     Общая (минимальная) оценка всех ресурсов равна:

     Fmin = 180*6 + 150*2 + 140*0 = 1380.

     Yопт = (6, 2, 0) – это три последних компоненты последней строки симплексной таблицы решения исходной задачи. 

     3. Расшивка узких  мест производства

     Первый  и второй ресурсы использованы полностью, следовательно, они образуют «узкие места производства».

     Пусть вектор T=(t1, t2, t3) – вектор дополнительных объемов ресурсов. Должно выполняться условие:

     H + Q-1T ≥0

     Задача  состоит в том, чтобы найти  вектор

     T = (t1, t2, 0),

     максимизирующий суммарный прирост прибыли 

     W = 6t1 + 2t2 —> max

     при условии сохранения двойственных оценок ресурсов

      ,

     Предполагая, что можно надеяться получить дополнительно не более 1/3 первоначального объема ресурса каждого вида:

      , причем t1≥0, t2≥0.

     Переписав неравенства в виде:

Информация о работе Прикладная математика